groupby怎么用_groupby怎么用sql
使用ArchR分析单细胞ATAC-seq数据(第七章)
class A{往期回顾:
groupby怎么用_groupby怎么用sql
尽管ArchR能够可靠地对细胞进行聚类，但它并不能先验( a priori )地知道每个聚类所代表的细胞类型。通常这个任务也只能靠人工注释，毕竟每个项目都不太一样。
为了实现细胞类型注释，我们会用到已知的细胞类型特异的标记基因。在scATAC-seq数据中，这些基因的表达量其实是根据染色质开放数据估计的基因得分(gene score)。所谓的基因得分，本质上就是用基因附近的调控元件去预测基因的表达量。ArchR的亮点在于，它允许用户提供复杂的自定义的 距离加权开放性模型 去计算这些基因得分。
我们在文章中测试了超过50种不同的基因得分模型，并找到一种在大部分测试情况下都拥有良好表现的模型。这个模型目前是ArchR的默认设置，它包括三个主要部分
那么，ArchR到底是怎么计算基因得分的呢？我建议先看图，再看文字描述。图中标注了两个TSS，分别表示两个基因的转录起始位点(TSS)，其中红色标识的基因是目标基因，我们需要根据其附近的开放情况来预测它的表达量。
对于每条染色体，ArchR都会构建一个分块矩阵(tile matrix)，块的大小由用户进行定义，在定义时计算（默认是500 bp），然后分析用户定义的另一个基因分窗(默认是基因两边100kb)和上一个分块矩阵的重叠部分。接着计算每个分块的起始位置或结束位置相对于基因主体(可额外添加上下游延伸)或基因起始位置的距离。我们发现基因表达量的预测者是基因区的局部开放性，包括启动子和基因主体。对于之前提到的远距调控元件，为了能正确地处理给定基因的远距离开放状态，ArchR只筛选了在基因分窗内但不跨到另一个基因区的分块。这个过滤标准既能利用远端调控元件提高基因表达量的预测准确性，同时也避免了无关开放状态的影响（例如，邻近基因启动子的开放状态）。每个分块到基因的距离会根据用户定义的开放模型里的权重进行转换，默认是e(-abs(distance)/5000) + e-1)。
之后每个分块对应的距离权重和基因长度权重会和每个分块内的Tn5 insertion数相乘，接着将基因分窗内的所有分块的得分进行相加，相加时排除邻近基因区的分块。计算的总开放度就是基因得分(gene score)，接着所有基因的基因得分会按照用户定义的常数进行深度标准化(默认是10,000)。，计算的基因得分会被保存在相应的Arrow文件中用作下游分析。
在创建Arrow文件时，如果设置 createArrowFiles 的参数 addGeneScoreMat = TRUE (默认为TRUE)，那么生成的Arrow文件中会包含基因得分矩阵。此外，我们也可以在任意时候使用 addGeneScoreMatrix() 在Arrow文件中加入基因得分矩阵。一旦计算完成，每个细胞都可以在嵌入图中根据基因得分进行展示，方便鉴定不同的细胞类型。之后的章节中会逐一介绍基因得分的应用。
当然并不是所有基因都会有基因得分，尤其是基因密度高的区域里的基因，它们更容易出现问题。因此，能在基因组浏览器对所有基因得分都做一遍检查，我们也会在后续章节里做相应介绍。
除了使用已知的细胞类型相关标记基因用于聚类注释外，ArchR还能无偏地鉴定任何给定细胞分组(如聚类)的标记特征。这些特征包括单不限于peaks, 基于基因得分的基因, 基于chromVAR离的转录因子motif。这部分工作可通过 getMarkerFeatures() 函数完成，它的核心参数是 useMatrix 和 groupBy 。 useMatrix 可以是任何的矩阵输入，如果设置为 GeneScoreMatrix 那么函数就会分析不同细胞类型特异出现的基因。这就能无偏的找到每个聚类的活跃基因，可以用来辅助聚类注释。
正如之前所提到的， getMarkerFeatures() 能够接受任何存在Arrow文件里的矩阵作为输入，分析细胞类型的特异特征。例如 useMatrix = "TileMatrix" 用于鉴定细胞类群的特异基因区间， useMatrix = "PeakMatrix" 用于鉴定细胞类群的特异peak。后续章节还会介绍如何使用其他特征类型作为 getMarkerFeatures() 的输入。
标记特征的鉴定过程取决于每一组细胞对应的偏好-匹配背景细胞的选择。对于所有特征，每个细胞组都会与它自己的背景细胞组进行比较，判断给定的细胞组有更显著的开放性。
ArchR以 bias 参数中的所有维度作为输入，以分位数对值进行归一化，让每个维度的方分布在相同的相对标度。举一个简单的例子，如如果 bias 的输入是 TSS 和 log10(Num Fragments) ，未经分位数归一化的值如下图所示
这里y轴的相对方和于x轴的相对方相比，就显得特别小。如果我们对这些轴进行归一化，将值缩放到0-1之间，x和y的相对方就近乎一样。 注意 ，这个作还会明显地改变每个细胞的最近邻（见下图右）。
ArchR会对所有维度进行归一化，在归一化后的空间中以欧氏距离寻找最近邻。
为了能用基因得分来鉴定标记基因，我们需要在调用 getMarkerFeatures() 时设置 useMatrix = "GeneScoreMatrix 。此外，我们要设置 groupBy="Clusters" 告诉ArchR使用 cellColData 的"Clusters"列对细胞分组，从而得到每个聚类特异的标记基因。
该函数返回一个 SummarizedExperiment 对象，里面记录着每个标记特征的相关信息。这是ArchR的一个常见输出，是下游数据分析的关键输出格式。 SummarizedExperiment 对象和矩阵类似，行是感兴趣的特征（例如基因），列表示样本。一个 SummarizedExperiment 能够记录一个或多个assay矩阵。如果你需要了解更多和 SummarizedExperiment 相关的内容，建议阅读相关的 Bioconductor页面 ，这里就不深入对这方面内容进行介绍。
我们能够使用 getMarkers() 函数从 SummarizedExperiment 对象中提取出一个包含多个 DataFrame 对象的列表，每个 DataFrame 对象都对应着一个聚类，记录着该聚类里相关的标记特征。
我们使用 markerHeatmap() 创建含有所有标记特征的可视化热图。通过 labelMarkers() 在热图中标记部分感兴趣的基因。
我们需要用 ComplexHeatmap::draw() 才能绘制该热图，这是因为 heatmapGS 实际上是一个热图列表。
使用plotPDF()函数保存可编辑的矢量版。
在之前章节中提到，我们可以在UMAP嵌入上展示每个细胞的基因得分。这可以通过修改 plotEmbedding() 函数里的 colorBy 和 name 参数实现
选择绘图列表的其中一个基因进行展示
如果是需要绘制所有基因，那么可以使用 cowplot 将不同的标记基因整合到一张图中
使用 plotPDF() 函数保存可编辑的矢量版。
在上一节中，你可能注意到一些基因得分图变化很大，这是因为scATAC-seq数据太过稀疏。我们使用 MAGIC 根据邻近细胞填充基因得分对信号进行平滑化处理。我们发现者能够极大程度地提高基因得分的可视化解读性。要执行此作，我们需要先在我们的 ArchRProject 中加入填充权重。
这些填充权重会在之后绘制UMAP嵌入图里的基因得分时传入到 plotEmbedding()
和之前一样，我们可以只画其中一个基因
也可以用 cowplot 绘制所有的标记基因
使用plotPDF()函数保存可编辑的矢量版。
除了在UMAP上绘制每个细胞的基因得分外，我们还可以在基因组浏览器上浏览这些标记基因的局部染色体开放状态。为了执行该作，我们使用 plotBrowserTrack() 函数，它会构建一系列绘图对象，每个对象对应一个标记基因。函数会根据 groupBy 输入的组别信息在不同track上绘制每组的开放状态。
通过选择列表中的给定基因来绘制最终结果
使用where 里面条件 and 是先执行 and 前面 还是后面条件这个其实和你写的顺序不大，这个先后顺序，是资料库来根据表/索引的资讯来决定的。例如一个 学生表， 有学号，姓名，性别其中 学号是主键， 姓名上面有个索引。 找 名字叫 强妹 的女生： SELECT FROM 学生 WHERE 姓名='强妹' AND 性别 = '女' 与 SELECT FROM 学生 WHERE 性别 = '女' AND 姓名='强妹' 资料库在处理 SQL 以前，都会去分析， 发现 查询的条件中， 姓名上面有索引，而性别上面没有。 那么优先根据 姓名的条件， 去检索，然后再去把通过索引得到的资料，去筛选 性别=女的比如表里面共有10000行。姓名叫 '强妹' 的只有一个。那么通过索引，一步就定位到那一行。然后再判断这一行资料的 性别栏位， 是不是 = '女' 如 姓名/性别 都没有索引呢？那就是执行 全表扫描。不分先后。什么意思呢？就是如 表里面10000行资料。那就是从行开始， 检视 姓名与性别 条件。 满足的返回。 不满足的丢弃。 直到100行都处理完。并不是一口气把所有的资料，都放到记忆体里面，然后 姓名判断一次， 去掉部分， 性别判断一次，再去掉部分。 蓝屏 plotPDF() 函数可以将多幅基因座位对应的图保存在一个PDF文件中。
scATAC-seq数据分析一个与生俱来的挑战就是在基因组浏览器上可视化聚类间的染色质开放水平。传统做法是，先对scATAC-seq的fragments进行分组，然后构建一个基因组覆盖度的bigwig文件，对track进行标准化后才能实现定量层面上的可视化。终端用户经常用于测序数据可视化的基因组浏览器包括 WashU Epigenome Browser , UCSC Genome Browser , IGV browser 。这一过程需要用到多个不同软件，并且一旦细胞分组信息改变，或者增加了更多的样本，就得重新分组输出bigiwig文件，相当耗时。
为了避免重复劳动，ArchR开发了基于Shiny的交互式基因组浏览器，只需要一行 ArchRBrowser(ArchRProj) 命令就可启动。因为数据都存放在Arrow文件中，所以这个交互式浏览器就能动态的更改细胞分组信息，分辨率以及标准化，实现实时的track水平的可视化。ArchR Genome Browser 同样也能生成高质量的PDF格式输出文件用于发表或分享。此外，浏览器支持用户通过 features 参数传入 GenomicRanges 对象用来展示特征，或者通过 loop 参数传入基因组交互文件（ co-accessibility, peak-to-gene linkages, loops from chromatin conformation data）。其中 loop 的预期格式是 GRanges ，起点表示其中一个loop的中心，终点表示另一个loop中心。
使用 ArchRBrowser() 函数启动我们的本地交互基因组浏览器
通过选择"Gene Symbol"，就可以开始浏览了。你可能需要点击"Plot Track"才能强制让你3. 循环生成数组的浏览器刷新
当我们绘制一个基因位点后，我们看到不同track代表的是我们数据的不同聚类。
如果我们点击"Additional Parameters"侧边栏，我们可以选择部分聚类进行展示
通过反选cluster1, 2, 3，我们就在绘图中移除了它们
无论在哪个阶段，我们都可以点击"Download The Track"来输出当前的绘图结果。
sql中hing用法(sql中的hing)
HAVING语句通常与GROUPBY语句联合使用，用来过滤由GROUPBY语句返回的记录集。
语FROMInterpolationtables法：
SELECTcolumn1,column2,...column_n,aggregate_function(expression)
GROUPBYcolumn1,column2,...column_n
HAVINGcondition1...condition_n;
同样使用本文中的学生表格，如果想查询平均分高于80分的学生记录可以这样写：
FROMstudent
GROUPBYid
HAVINGAVG#define N 10(score)<=80;
在这里，如果用WHERE代替HAVING就会出错。
数据纵
数据纵语言是完成数据作的命令，一般分为两种类型的数据纵。
1、数据检索(常称为查询)：寻找所需的具体数据。
2、数据修改：插入、删除和更新数据。
数据纵语言一般由INSERT(插入)、DELETE(删除)、UPDATE(更新)、SELECT(检索，又称查询)等组成。由于SELECT经常使用，所以一般将它称为查询(检索)语言并单独出现。
SQL中where和group by可以连用吗?hing算是对检索条件的补充吗?
char b;where
后面num += i不能有聚合函数0 None
hing
count（）统计函数，是不可以用在where条件语句中的，
在聚合函数
存在的情况下使用，使用group
by
之后条件语句使用hing
数据库中，select where group by hing 执行顺序
空值计算1.查询中用到的主要包含六个，并且他们的顺序依次为
SQL语句中，有group by 和order by两个语句，是先分组还是先排序？select--from--where--group
by--hing--order
by
其中select和from是必须的，其他是可选的，这六个的执行顺序
与sql语句的书写顺序并不是一样的，而是按照下面的顺序来执行
from--where--group
by--hing--select--order
b我们还发现基因长度会明显影响总体的基因得分，这是因为如果基因区包括基因主体，当基因越长时，落在基因主体内的开放区也就越多，这些开放区会和的基于距离的权重相乘，也就会计算出更高的得分。为了调整基因长度所带来的异，ArchR以每个基因长度的倒数(1 / gene size)作为权重，然后将该权重线性缩放到1到用户定义的值之间(默认是5)。保证了越短的基因对应更大的相对权重，一定程度上避免了长度的影响。y,
from:需要从哪个数据表检索数据
group
by:如何将上面过滤出的数据分组
hing:对上面已经分组的数据进行过滤的条件
select:查看结果集中的哪个列，或列的计算结果
order
by
:按照什么样的顺序来查看返回的数据
2.from后面的表关联，是自右向左解析的
而where条件的解析顺序是自下而上的。
也就是说，在写SQL文的时候，尽量把数据量大的表放在最右边来进行关联，
而把能筛选出大量数据的条件放在where语句的最下面。
where
执行，然后按group
by分组，之后满足hing条件的组被留下，执行select筛选。
python可以做数据分析，好处是什么呢？怎么学习？
PHP 中的 array_count_values() 函数可以实现 array_count_values() 函数用于统计数组中所有值出现的次数。 本函数返回一个数组，其元素的键名是原数组的值，键值是该值在原数组中出现的次数。 arr2.hingay_count_values(array)1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合for j in 0...5 {并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
python的优点，很多人说了无数次，但是我还是要重复：简单、易学、免费开源、可扩展等等。还有就是python的库既强大又丰富，所以这些就是好处；
其次就是怎么学习：首先要了解的就是python的工作环境和基础语法知识点，还有一些正则表达式相关的知识点；然后是就是数据采集相关知识带你还有数据分析学习和可视化的学习
给一些建议，就是黑马程序员、传智播客，上面很多免费的学习资料，自己多去翻一下
Python做数据分析，肯定是因为Python更简单，内置了很多库，用简单的代码就可以实现强大的功能，想学习Python数据分析，可以找一些Python培训或者大数据培训的视频看看，里面都包含这一部分内容的！
随着人工智能时代呼声渐起，Python凭借其入门简单、应用广泛的优势成为很多想要入行互联网行业的人们的编程语言。如果你想学一门语言，可以从语言的适用性、学习的难易程度、企业主的要求几个方面考虑。从这几个角度看，学习Python都没有什么可挑剔的。如果你想要专业的学习Python开发，更多需要的是付出时间和精力，一般在2w左右。应该根据自己的实际需求去实地看一下，先好好试听之后，再选择适合自己的。只要努力学到真东西，前途自然不会。
SQL里面group by 语句和WHERE的区别，高手进
③[GROUP BY 分组栏位,[分组栏位,分组栏位……]]1.对where理解基本正确
for i in 0...5 {子句对
group
by
子句设置条件的方式与
where
子句和
select
语句交互的方式类似。where
子句搜索条件在进行分组作之前应用；而
hing
搜索条件在进行分组作之后应用。hing
语法与
where
语法}num类似，但
hing
可以包含聚合函数。hing
子句可以引用选择列表中出现的任意项。
以上一段是我拷过来的，实际就是说，hing
的效果，和where是不多的。别在于分组前可以where
但是group
by
分组后，显然不能再次where，所以要用hing。
对于这段sql语句，我的理解是：
C#其实是课程号，那么GROUP BY进行分组的是课程号，而对于HAVING子句是对 GROUP BY 子句设置条件的方式，那么hing g(score)>=75也就是对于每个课程号选取其平均分大于75分的记录。。。
Group By的名词解释是分组，但是并不是你理解的分组，如果不加Group By，这个查询会出错。
你老师的写法是一个嵌套查询语句。
SQL中Group By语句能不能用于刚赋值的Column?
n{lst[obj]++; 如果已经出现的元素就加次数otnull()既然databse不支持对生成列做grouwhere 子句p
表里有column是unique的话，那可以通过自join后做group
by，这样可以把建立临时表的2句sql合并成一句sql
select a.Month , a.s from
(SELECT EXTRACT(MONTH FROM "Date") As "Month", SUM(Quantity) as s
FROM StkPurchase ) a
SELECT EXTRACT(MONTH FROM Date ) As Month , SUM(Quantity) FROM StkPurchase GROUP BY Mounth
SQL语句中，如果有group by 和order by两个语句，是先分组还是先排序？
Group By 和 Hing, Where ,Order by这些关键字是按照如下顺序进行执行的：Where, Group By, Hing, Order by。
首先where将最原始记录中不满足条件的记录删除(所以应该在where语句中尽量的将不符合条件的记录筛选掉，这样可以减少分组的次数)
然后通过Group By关键字后面指定的分组条件将筛选得到的检视进行分组
接着系统根据Hing关键字后面指定的筛选条件，将分组检视后不满足条件的记录筛选掉
按照Order By语句对检视进行排序，这样最终的结果就产生了。
在这四个关键字中，只有在Order By语句中才可以使用最终检视的列名，如：
SELECT FruitName, ProductPlace, Pr, ID AS IDE, Discount
FROM T_TEST_FRUITINFO
WHERE (ProductPlace = N'china')
ORDER BY IDE
这里只有在ORDER BY语句中才可以使用IDE，其他条件语句中如果需要引用列名则只能使用ID，而不能使用IDE。
肯定是group by先
order by优先顺序，在
group by 语句执行后记录会按关键字自动升序?
不一定，group by只负责分组。
VF 中先排序order by还是先分组 group by
这是需要看题上的要求，要求要分组才分组，要求要排序才排序的，并不是每道题两个都同时需要
sql语句中 order by 排序原则
ORDER BY这个指令来达到我们的目的。
ORDER BY 的语法如下:
SELECT "栏位名"
FROM "表格名"
[WHERE "条件"]
ORDER BY "栏位名" [ASC, DESC]
[] 代表 WHERE 是一定需要的。不过，如果 WHERE 子句存在的话，它是在 ORDER BY 子句之前。 ASC 代表结果会以由小往大的顺序列出，而 DESC 代表结果会以由大往小的顺序列出。如果两者皆没有被写出的话，那我们就会用 ASC。
我们可以照好几个不同的栏位来排顺序。在这个情况下， ORDER BY 子句的语法如下(设有两个栏位)：
ORDER BY "栏位一" [ASC, DESC], "栏位二" [ASC, DESC]
select-sql 语句中，筛选用（？）子句，分组用group by 子句，排序用order by 子句
筛选用
比如
select from sutdent where 年龄=20
这就是根据年龄这个条件进行筛选
oracle sql语句中 先执行where还是order by
sql语句中的where语句和order by语句，哪个语句先执行
④SELECT若我们对这两个栏位都选择由小往大的话，那这个子句就会造成结果是依据 "栏位一" 由小往大排。若有好几笔资料 "栏位一" 的值相等，那这几笔资料就依据 "栏位二" 由小往大排。 [DISTINCT] | 列 [别名],列 [别名],……
①FROM 表名称 [别名],表名称 [别名],……
②[WHERE 限定In [26]: s条件]
⑤[ORDER BY 排序列名 [ASC|DESC],排序列名 [ASC|DESC],……]
where先执行：SQL语句执行顺序：SELECTFROM--1WHERE--2GROUPBY--3HAVING--4ORDERBY--5
where先执行，然后对筛出来的by，那只能通过变通的方法了：如果StkPurchase结果再排序。
如果不先按where查出来的结果再排序，那先排序出来的结果有什么意义呢。
c#怎么用循环查找数组相同元素的次数
var values = [String]()c#怎么用循环查找数组相同元素的次数 你如果一定要用循环来做这个，可以先建立一个字典对象，用来存每个元素和其出现的次数。
int[] arr = new int[10] { 8, 7, 8, 7, 9, 1, 2, 3, 4, 5 };
建立一个字典用来统计相同元素
Dictionary
foreach (var obj in arr)
{if (lst.ContainsKey(obj))
}else{
lst.Add(obj, 1); 没有出现的元素加到字典中
}}
fhow : {‘any’, ‘all’}oreach (var obj in lst)
{Console.WriteLine(obj.Key.ToString() + ":" + obj.Value.ToString());
}其他的方法，你可以lamb来简单代码，其实跟循环不多，不过少写很多代码。
数组还是用上面的arr
{Consloe.WriteLine(grp.Key.ToString() + ":" + grp.Count().ToString());
}以类为数组元素的数组怎么用
public:
int a;
int funa();
}; 定义一个类A
A aa[10]; 定义一个以类A为元素的数组
for(int i; i<10; i++)
{aa[i].funa(); 调用 以类为元素的数组的某个元素 的公有成员函数
aa[i].a = i; 给 以类为元素的数组的某个元素 的成员赋值
aa[i].b = 'x';
}C++ 数组a中的每个元素大于等于0 查找数组中最小非零元素的位置
#include"stdio.h"
void main()
{int a[N];
int i,j,min,flag;
for(i=0;i {prinft("Please inut number %d:", i+1); scanf("%d",&a[i]);} for(i=0;i {if(a[i]!=0) j=i; break; }} for(i=j;i {if(a[i]!=0 && a[i] }} printf("The location is %dn", flag+1); }Matlab如何用for循环找出两个数组中的相同元素 clc;cleara=[1,2,3,4,4,7,8];b=[1,5,7,4,3,2];c=zeros(min([numel(a),numel(b)]),1);ct=0;for i=1:numel(a) for j=1:numel(b) if(a(i)==b(j)) ct=ct+1; c(ct)=a(i); break; end endendc=unique(c) 定义一个十个元素的实型数组，用scanf()函数对数组元素赋值，用循环语 #include swift for 循环 遍历数组删除元素的怎么破 var emptyArray = String ()其他写法 var emptyArray:String = var emptyArray = Array( ) var emptyDictionary = Dictionary()类似ja /for 循环也可以传统的写法for var i = 0; i < 10; ++i 如果想包含10可以写成0...10/ for i in 0..10{ emptyArray.append("content" + String(i)) } emptyArray.insert("zero" , atIndex:0) emptyArray.removeAtIndex(8) println(emptyArray.count); println(emptyArray) emptyDictionary.updateValue(5, forKey:"number"); emptyDictionary.updateValue(18, forKey:"age"); emptyDictionary.updateValue(130, forKey:"weight"); emptyDictionary.removeValueForKey("age"); println(emptyDictionary.count) println(emptyDictionary) import UIKit 1. for 传统的for循环方式在swift中同样支持 var num = 0 for(var i = 0; i < 10 ; i++) { 2. for-in用来遍历一个区间(range)、序列(sequence)、 (collection)、系列(progression) 所有的元素执行一系列语句 1> 闭区间循环，从1循环到10 num = 0 for i in 1...10 { 2> 开区间循环，从1循环到9 num = 0 for i in 1..<10 { 3> 如果不需要知道区间内每一项的值，可以使用下划线(_)替代变量名，忽略对区间数值的访问 num = 0 for _ in 1...10 { num++ num = 0 num = i + j }} num var array = [String]() for i in 0..<10 { array.append("dylan (i)") }array 4. 循环遍历字典 var ageDict:Dictionary var names = [String]() var ages = [Int]() for (key, value) in ageDict { names.append(key) }names ages var keys = [String]() var dict1 = ["name": "mike", "age": "18"]; for (name, age) in dict1 { keys.append(name) values.append(age) }keys values 5. 使用标签退出循环 使用标签的其中1个作用是：可以明确指定要退出哪个循环，以下示例是退出名字为"mainloop"的循环 var result = 1; mainloop : for i in 1...5 { for j in 1...5 { result += j if (i == 3 && j == 3) { break mainloop }} }result C#中如何取得数组中相同元素的个数用最快的方法 string[] value = new string[] { "DFF11", "DFF11", "RFF11", "RFF11", "RFF11", "CFF11" }; var source = value.GroupBy(t => t.Trim()).Select(t => new { count = t.Count(), key = t.Key }).ToArray(); foreach (var s in source) Console.... C#使用for循环为一个具有5个元素的数组进行初始化,然后输出数组的内容 for(int i=0;i {test[i]=i; }foreach(int i in test) {输出 }如何求出数组中相同元素的个数 代码：selec基本语句数据记录筛选：ta.area,count(z.area)asarcountfromareaaleftjoinzixunzona.area=z.area。 GroupBy语句从英文的字面意义上理解就是“根据(by)一定的规则进行分组(Group)”。它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。用group by定义的视图不能进行多表查询
innull经常出现在数据库中t[] test=new int[5];
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