
SAS Says 扩展篇IML:函数玩一玩
1. 元素函数
元素函数是针对矩阵里的元素进行操作的,比如:
abs( ) |
取绝对值 |
exp( ) |
e的元素次方 |
int( ) |
取整 |
log( ) |
取ln |
mod( ) |
取余 |
sqrt( ) |
将元素开方 |
举个栗子:
例子
proc iml;
a={9 -2.38, -1 0, 2 1};
c1=abs(a);
c2=exp(a);
c3=int(a);
c4=mod(a);
print a,c1,c2,c3,c4;
quit;
2. 矩阵函数
矩阵函数将对整个矩阵进行操作:
矩阵查询函数可以查询矩阵的一些基本信息,如行数、列数、行最大值、列最大值等等;
矩阵生成函数可以对矩阵进行分块、取对角线等,生成一个新的矩阵。
(1)矩阵查询函数
all (条件):当矩阵所有元素都满足条件时,返回1,否则返回0;
any (条件):只要矩阵中有一个元素满足条件,就返回1,否则返回0。
例子
proc iml;
a={9 -2.38, -1 0, 2 1};
c1=all(a>0);
c2=any(a>0);
print a,c1,c2;
quit;
loc(条件):返回满足条件的元素的标号,还可以与截取运算符[]搭配使用,获取标对应的数值。
例子
proc iml;
a={9 -1 3, 3 -3 0};
c1=loc(a>0);
c2=a[ loc(a>0) ];
print a,c1,c2;
quit;
nrow(矩阵):求矩阵行数;
ncol(矩阵):求矩阵列数;
type(矩阵):得到矩阵的类型,数值型返回N、字符型返回C,如果矩阵不含任何值,返回U。
length(矩阵):求矩阵每个元素的长度,只能是字符矩阵。
例子
proc iml;
a={9 -1 3, 3 -3 0};
b={"hello","world"};
c1=nrow(a);
c2=ncol(a);
c3=type(a);
c4=length(b);
print a,c1,c2,c3,c4;
quit;
(2)矩阵生成函数
通过这类函数得到一些简单、特殊的矩阵。
block(M1,M2...):创建分块对角阵;
diag(M):只保留矩阵M的对角线,其余元素均赋值为0;
vecdiag(M):将矩阵M的对角线元素变成列向量。
娘子,快来看大楼~!————→
例子
proc iml;
a={9 -1 , 3 -3};
b={1 2, 4 5};
c=block(a,b);
c1=diag(c);
c2=vecdiag(c);
print a,c1,c2;
quit;
i(n):创建n×n的单位阵;
j(row,col,value):创建row×col的矩阵,矩阵的数据均为value;
repeat(value,row,col):和上面的一样,生成row×col、元素均为value的矩阵;
insert(M1,M2,插入第n行,或插入第m列):将矩阵M2插入矩阵M1中,插入第n行,或者第m列,注意m和n必须有一个为0,因为这两个只能指定一个。
右边的朋友,我要是能和你一样高就好了。
例子
proc iml;
a=i(3);
b=j(2,4,7);
c=repeat(7,2,4);
d=insert(a,{1 -1 0},2,0);
print a,b,c,d;
quit;
uniform(seed):生成(0,1)均匀分布的伪随机数;
normal(seed):生成均值为0,方差为1的伪随机数;
例子
proc iml;
a=normal(1);
b=normal({1 1 1,1 1 1, 1 1 1});
c=normal(repeat(1,3,3));
d=uniform({2 2 2});
print a,b,c,d
quit;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05