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  • DAX: DIVIDE函数 vs 除法操作符

    千次阅读 2020-05-18 08:51:54
    在DAX表达式中进行除法运算有两个选择,一个是使用DIVIDE函数,另外一个是使用除法操作符,即/(斜杠)。二者在逻辑处理和运算效率上存在一定差别。 使用DIVIDE函数时需要输入两个参数,一个是被除数(分子),另外...

    在DAX表达式中进行除法运算有两个选择,一个是使用DIVIDE函数,另外一个是使用除法操作符,即/(斜杠)。二者在逻辑处理和运算效率上存在一定差别。

    使用DIVIDE函数时需要输入两个参数,一个是被除数(分子),另外一个是除数(分母)。这两个参数可以是常数,也可以是DAX表达式。由于除法运算中规定除数不能为0,但当除数是某个DAX表达式时,其返回结果可能会出现0或者Null的情况。因此,微软在DIVIDE函数内进行了特殊处理,当被除数为0或Null的情况时,DIVIDE函数会返回Null结果,使得运算可以正常进行下去,而不会中断抛错。DIVIDE函数运算相当于下面这个使用除法操作符的DAX表达式。

    Divide =
    IF (
        OR (
            ISBLANK ( [除数] ),
            [除数] == 0
        ),
        BLANK (),
        [被除数] / [除数]
    )
    
    

    DIVIDE函数内这一特殊处理机制不是简单的使用IF进行判断,而是在运算底层进行了优化,相比这种使用IF函数和除法操作符的DAX表达式效率要高很多。因此,如果除数(分母)是某个DAX表达式时,应该使用DIVIDE函数进行除法运算,以便能获得最好的计算效率。
    但如果除数是一个不为0的常量,则应该直接使用除法操作符进行计算。因为在除法操作符这一方法内没有检查除数是否为0的步骤,会对数值直接进行计算,因此在这种情况下,除法操作符的运算效率会比DIVIDE函数的效率高。

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  • : { $divide: <值> } } 说明 返回字段值除以某个数值的结果。原始值为数组类型时对每个数组元素执行该操作,非数字类型返回 null 。 示例 在集合 sample.employee 插入1条记录: > db.sample....

    语法

    { <字段名>: { $divide: <值> } }

     

    说明

    返回字段值除以某个数值的结果。原始值为数组类型时对每个数组元素执行该操作,非数字类型返回 null 。

    示例

    在集合 sample.employee 插入1条记录:

    > db.sample.employee.insert( { "a": 300 } )

     

    SequoiaDB shell 运行如下:

    • 作为选择符使用,返回字段“a”除以10的结果:

      > db.sample.employee.find( {}, { "a": { "$divide": 10 } } )
      {
        "_id": {
          "$oid": "582558152b4c38286d00001b"
        },
        "a": 30
      }
      Return 1 row(s).

       

      Note: 除数不能为0。

    • 与匹配符配合使用,匹配字段“a”除以10的商为30的记录:

      > db.sample.employee.find( { "a": { "$divide": 10, "$et": 30 } } )
      {
        "_id": {
          "$oid": "582558152b4c38286d00001b"
        },
        "a": 300
      }
      Return 1 row(s).
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  • 【OpenCV3】cv::divide()使用详解

    千次阅读 2018-08-12 14:13:32
    cv::divide()是一个简单的除法函数,有以下两种用法: 用法1: void cv::divide( cv::InputArray src1, // 输入数组1 (分子) cv::InputArray src2, // 输入数组1 (分母) cv::OutputArray dst, // 输出数组 ...

    cv::divide()是一个简单的除法函数,有以下两种用法:

    用法1:

    void cv::divide(
    	cv::InputArray src1, // 输入数组1 (分子)
    	cv::InputArray src2, // 输入数组1 (分母)
    	cv::OutputArray dst, // 输出数组 (scale*src1/src2)
    	double scale = 1.0, // 乘数因子
    	int dtype = -1 // 输出数组类型, -1表示与src2相同。
    );

    用法2:

    void cv::divide(
    	double scale, // 所有分子的分母
    	cv::InputArray src2, // 输入数组 (denominators)
    	cv::OutputArray dst, // 输出数组 (scale/src2)
    	int dtype = -1 // 输出数组类型, -1表示与src2相同。
    );

    下面通过两个具体的例子来分别看两种用法的计算效果:

    用法1:

    	cv::Mat img0 = cv::imread("img_0.jpg", -1);
    	cv::Mat img1 = cv::imread("img_1.jpg", -1);
    
    	if (img0.empty())
    	{
    		std::cout << "load img0 failed!\n" << std::endl;
    		return -1;
    	}
    
    	if (img1.empty())
    	{
    		std::cout << "load img1 failed!\n" << std::endl;
    		return -1;
    	}
    
    	cv::Mat img2;
    	cv::divide(img0, img1, img2, 50, -1);
    
    	cv::imshow("img0", img0);
    	cv::imshow("img1", img1);
    	cv::imshow("img2", img2);
    
    	cv::waitKey(0);
    	return 0;

    结果如下:

     

    用法2:

    	cv::Mat img0 = cv::imread("img_1.jpg", -1);
    
    	if (img0.empty())
    	{
    		std::cout << "load img0 failed!\n" << std::endl;
    		return -1;
    	}
    
    	cv::Mat img1;
    	cv::divide(5000, img0, img1, -1);
    
    	cv::imshow("img0", img0);
    	cv::imshow("img1", img1);
    
    	cv::waitKey(0);
    	return 0;

    结果如下:

     

     

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  • cv::divide() 两个数组逐元素相除 cv::eigen() 计算方形矩阵的特征值和特征向量 cv::exp() 逐元素求指数 cv::filp() 翻转矩阵 cv::gemm() 两个数组逐元素相乘 cv::filp() 翻转矩阵 ...

    1、目录

    cv::determinant() 计算方形矩阵的行列式
    cv::divide() 两个数组逐元素相除
    cv::eigen() 计算方形矩阵的特征值和特征向量
    cv::exp() 逐元素求指数
    cv::filp() 翻转矩阵
    cv::gemm() 两个数组逐元素相乘

     

    cv::filp() 翻转矩阵
    cv::gemm() 两个数组逐元素相乘

     2、例子代码

    //包含OpenCV的头文件
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <opencv2/core/mat.hpp>
    #include <iostream>
    #include <time.h>
    using namespace  std;
    //使用OpenCV的命名空间
    using namespace cv;
    //测试cvtColor
    //转换空间为Y=0.299R + 0.587G + 0.114B
    
    //测试determinant()
    //计算矩阵的行列式
    //需要主要的地方是:必须是方形矩阵,必须浮点型数据并且是单通道类型
    /*
    Matrix m is:
    [1, 2;
    3, 4]
    determinant is: -2
    */
    void test_determinant()
    {
    	const int iRows = 2;
    	const int iCols = 2;
    	Mat m(iRows, iCols, CV_32FC1);
    	m.at<float>(0, 0) = 1;
    	m.at<float>(0, 1) = 2;
    	m.at<float>(1, 0) = 3;
    	m.at<float>(1, 1) = 4;
    	double value = determinant(m);
    	cout << "Matrix m is:\n" << m << endl;
    	cout << "determinant is:\t" << value << endl;
    	return;
    }
    
    //测试divide()
    //两个矩阵逐像素相除
    //CV_EXPORTS_W void divide(InputArray src1, InputArray src2, OutputArray dst,double scale = 1, int dtype = -1);
    //公式 scale*src1/src2;
    //src1 输入矩阵
    //src2 第二个输入矩阵;第二个矩阵和第一个矩阵大小是相同的,并且类型也是相同的
    //dst 输出矩阵
    //scale 缩放因子
    //dtype 输出影像的深度,注意的地方:如果传入-1的话,那么输出矩阵的深度和src2是相同的
    
    //还有另外一个函数
    //CV_EXPORTS_W void divide(double scale, InputArray src2,OutputArray dst, int dtype = -1);
    //公式不同的地方在于 
    //scale/src2
    /*
    Matrix src1 is:
    [1, 2, 3;
    4, 5, 6;
    7, 8, 9]
    Matrix src2 is:
    [9, 8, 7;
    6, 5, 4;
    3, 2, 1]
    Result matrix is:
    [0.11111111, 0.25, 0.42857143;
    0.66666669, 1, 1.5;
    2.3333333, 4, 9]
    Result1 matrix is:
    [1, 0.5, 0.33333334;
    0.25, 0.2, 0.16666667;
    0.14285715, 0.125, 0.11111111]
    */
    void test_divide()
    {
    	const int iRows = 3;
    	const int iCols = 3;
    	Mat src1(iRows, iCols, CV_32FC1);
    	Mat src2(iRows, iCols, CV_32FC1);
    	//测试第一个divide
    	int Index = 1;
    	for (int i=0;i<iRows;++i)
    	{
    		for (int j=0;j<iCols;++j)
    		{
    			src1.at<float>(i, j) = Index;
    			src2.at<float>(i, j) = 10 - Index;
    			++Index;
    		}
    	}
    	cout << "Matrix src1 is:\n" << src1 << endl;
    	cout << "Matrix src2 is:\n" << src2 << endl;
    	Mat result;
    	divide(src1, src2, result, 1, CV_32F);
    	cout << "Result matrix is:\n" << result << endl;
    
    	//测试第二个divide
    	Mat result1;
    	divide(1.0, src1,result1, 1, CV_32F);
    	cout << "Result1 matrix is:\n" << result1 << endl;
    	return;
    }
    
    //测试eigen()
    //计算特征值
    //需要注意的地方:矩阵必须为float类型,并且是对称矩阵,非对称矩阵的话,计算出来的是错误的
    /*
    Matrix m is:
    [2, 1, 0;
    1, 3, 1;
    0, 1, 2]
    eigen values is:
    [3.9999998;
    1.9999999;
    1.0000001]
    eigen vectors is:
    [0.40824822, 0.81649661, 0.40824834;
    -0.70710671, -4.2503757e-08, 0.70710689;
    0.57735038, -0.57735038, 0.57735026]
    */
    void test_eigen()
    {
    	const int iRows = 3;
    	const int iCols = 3;
    	Mat m(iRows, iCols, CV_32FC1);
    	m.at<float>(0, 0) = 2;
    	m.at<float>(0, 1) = 1;
    	m.at<float>(0, 2) = 0;
    	m.at<float>(1, 0) = 1;
    	m.at<float>(1, 1) = 3;
    	m.at<float>(1, 2) = 1;
    	m.at<float>(2, 0) = 0;
    	m.at<float>(2, 1) = 1;
    	m.at<float>(2, 2) = 2;
    	//计算特征值和特性向量
    	Mat eigenValues, eigenVectors;
    	eigen(m, eigenValues, eigenVectors);
    	cout << "Matrix m is:\n" << m << endl;
    	cout << "eigen values is:\n" << eigenValues << endl;
    	cout << "eigen vectors is:\n" << eigenVectors << endl;
    	return;
    }
    
    //测试exp()
    //计算指数值
    /*
    source matrix is:
    [0, 0, 0;
    1, 1, 1;
    2, 2, 2]
    
    Result matrix is:
    [1, 1, 1;
    2.718282, 2.718282, 2.718282;
    7.3890557, 7.3890557, 7.3890557]
    */
    void test_exp()
    {
    	const int iRows = 3;
    	const int iCols = 3;
    	Mat m(iRows, iCols, CV_32FC1);
    	for (int i=0;i<iRows;++i)
    	{
    		m.at<float>(i, 0) = m.at<float>(i, 1) = m.at<float>(i, 2) = i;
    	}
    	Mat Result;
    	exp(m, Result);
    	cout << "source matrix is:\n" <<m<< endl << endl;
    	cout << "Result matrix is:\n" << Result << endl << endl;
    	return;
    }
    
    //测试flip()
    //CV_EXPORTS_W void flip(InputArray src, OutputArray dst, int flipCode);
    //src 输入矩阵
    //dst 输出矩阵
    //flipCode 如果大于0的话,沿Y轴进行翻转;如果等于0的话,沿X轴进行翻转;如果小于0的话,那么同时沿X,Y进行翻转
    /*
    source matrix is:
    [ 91,   2,  79;
    179,  52, 205;
    236,   8, 181]
    
    matrix flip Y axis is:
    [ 79,   2,  91;
    205,  52, 179;
    181,   8, 236]
    
    matrix flip X axis is:
    [236,   8, 181;
    179,  52, 205;
    91,   2,  79]
    
    matrix flip X Y axis is:
    [181,   8, 236;
    205,  52, 179;
    79,   2,  91]
    
    */
    void test_flip()
    {
    	const int iRows = 3;
    	const int iCols = 3;
    	Mat src(iRows, iCols, CV_8UC1);
    	randu(src, 0, 255);
    	cout << "source matrix is:\n" << src << endl << endl;
    	Mat dst;
    	flip(src, dst, 1);
    	cout << "matrix flip Y axis is:\n" << dst << endl << endl;
    	flip(src, dst, 0);
    	cout << "matrix flip X axis is:\n" << dst << endl << endl;
    	flip(src, dst, -1);
    	cout << "matrix flip X Y axis is:\n" << dst << endl << endl;
    	return;
    }
    
    //测试inRange()
    //CV_EXPORTS_W void inRange(InputArray src, InputArray lowerb,InputArray upperb, OutputArray dst);
    //如果在范围之内的话,设置值为255,不然的话结果为0;并且输出矩阵的深度为CV_8U
    //这个范围为[lower,upper]
    /*
    source matrix is:
    [  1,   2,   3;
    4,   5,   6;
    7,   8,   9]
    
    inRange matrix is:
    [  0,   0, 255;
    255, 255, 255;
    0,   0,   0]
    */
    void test_inRange()
    {
    	const int iRows = 3;
    	const int iCols = 3;
    	Mat src(iRows, iCols, CV_8UC1);
    	int Index = 1;
    	for (int i = 0; i < iRows; ++i)
    	{
    		for (int j = 0; j < iCols; ++j)
    		{
    			src.at<unsigned char>(i, j) = Index;
    			++Index;
    		}
    	}
    	cout << "source matrix is:\n" << src << endl << endl;
    	Mat dst;
    	inRange(src, 3, 6, dst);
    	cout << "inRange matrix is:\n" << dst << endl << endl;
    	return;
    }
    
    //测试invert()
    //CV_EXPORTS_W double invert(InputArray src, OutputArray dst, int flags = DECOMP_LU);
    //src 输入矩阵,注意这个矩阵必须是浮点型的
    //dst 输出矩阵
    //三个标志 DECOMP_LU DECOMP_SVD DECOMP_CHOLESKY 
    //如果矩阵是n*m 的话,那么返回的结果为m*n
    //在使用LU分解的话,返回值为src的行列式,如果行列式失败的话,结果为0
    //SVD 分解返回出来的结果为最小特征值和最大特征值的比例
    //注意的地方:LU和CHOLSKY 分解必须是方形矩阵,非奇异矩阵,并且是正定矩阵
    /*
    source matrix is:
    [1, 2, 3;
    1, 0, -1;
    0, 1, 1]
    
    invert matrix is:
    [0.5, 0.5, -1;
    -0.5, 0.5, 2;
    0.5, -0.5, -1]
    */
    
    
    void test_invert()
    {
    	const int iRows = 3;
    	const int iCols = 3;
    	Mat src(iRows, iCols, CV_32FC1);
    	src.at<float>(0, 0) = 1;
    	src.at<float>(0, 1) = 2;
    	src.at<float>(0, 2) = 3;
    	src.at<float>(1, 0) = 1;
    	src.at<float>(1, 1) = 0;
    	src.at<float>(1, 2) = -1;
    	src.at<float>(2, 0) = 0;
    	src.at<float>(2, 1) = 1;
    	src.at<float>(2, 2) = 1;
    	cout << "source matrix is:\n" << src << endl << endl;
    	Mat dst;
    	invert(src, dst, DECOMP_LU);
    	cout << "invert matrix is:\n" << dst << endl << endl;
    	return;
    }
    
    //测试log
    //注意的地方:log值应该是大于0的值
    /*
    source matrix is:
    [-3, -2, -1;
    0, 1, 2;
    3, 4, 5]
    
    log matrix is:
    [-nan(ind), -nan(ind), -nan(ind);
    -inf, 0, 0.69314718;
    1.0986123, 1.3862944, 1.6094379]
    
    */
    void test_log()
    {
    	const int iRows = 3;
    	const int iCols = 3;
    	Mat src(iRows, iCols, CV_32FC1);
    	int Index = -3;
    	for (int i = 0; i < iRows; ++i)
    	{
    		for (int j = 0; j < iCols; ++j)
    		{
    			src.at<float>(i, j) = Index;
    			++Index;
    		}
    	}
    	cout << "source matrix is:\n" << src << endl << endl;
    	Mat dst;
    	log(src, dst);
    	cout << "log matrix is:\n" << dst << endl << endl;
    	return;
    }
    
    int main()
    {
    	//修改默认的随机数
    	//RNG rng(time(NULL));
    	//theRNG() = rng;
    	test_log();
    	return 0;
    }	

     

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  • Power BI--DAX函数进阶

    2021-04-28 06:06:41
    DIVIDE函数 作用: 安全除法,一个值得使用的除法函数。 在分母为0时,返回备用结果或BLANK() 语法: DIVID(<numerator>, <denominator>[,<alternateresult>]> 参数: numerator 分子 ...
  • 思路: 随机选取列表中的一个值v,然后将列表分为小于v的,等于v的,大于v的三组。对于k<=left.size()时, 在left中执行selection;...需要注意rand()函数使用。 #include <iostream> #in...
  • 给定两个整数的被除数和除数,在不使用乘法、除法和余运算符的情况下对两个整数进行除法;返回商;向零截断。 被除数和除数都是32位带符号整数;除数永远不会是0 假设我们处理的环境只能存储32位带符号整数范围内...
  • 函数和变量的提升

    2021-01-16 17:55:46
    //变量的提升 (不推荐) x=6; console.log(x);//使用 var x;//在使用之后声明 //函数的提升 (推荐) console.log(divide(8,4));//使用 function divide(a,b){//在使用之后声明 return a/b; }
  • 使用Python对神经网络进行编程实现的时候,往往由于设置的学习率α偏大,或者由于在对W进行np.random.randn()的时候,会遭遇系统报RuntimeWarning: divide by zero encountered in log错误。 下面的定义的激活函数...
  • 通过函数传递值,这是为ES使用(|>)的一种替代方法。 。 也支持返回承诺的功能。 在这种情况下,连锁的结果也将是一个希望。 这类似于在链式功能中为等待提供的拟议支持。 安装 npm install ppipe ppipe解决的...
  • #include#includeint _add(int a,int b){return a+b;}int _minus(int a,int b){return a-b;}int _muti(int a,int b){return a...}double divide(int a,int b){if(!b){printf("Error!\n");exit(1);}return (double)a/...
  • c++ function函数用法整理

    千次阅读 2020-06-07 14:30:34
    首先使用function函数需要#include 个人现在看类似于自定义一个类型名,类似于auto,int,string这样的。 比如: // 普通函数 int add(int i, int j) { return i + j; } // lambda表达式 auto mod = [](int i, int...
  • BigDecimal的初始化:BigDecimal num = new BigDecimal(); 函数: 1.加法函数: add() 2.减法函数:substract() ...4.除法函数divide() 使用方法: //加法 BigDecimal result1 = num1.add(num2); ...
  • 指针变量之函数参数作返回值A

    千次阅读 2019-06-11 11:02:45
    大家都知道函数返回值可以返回数据给调用者,也有必要掌握使用指针变量作为函数参数充当函数返回值的方法。请你帮助叮当定义形如下面的函数: void fun(int a, int b, int *sum, int *diff, int *product, float *...
  • 函数式编程思想及其解释器的实现

    千次阅读 2014-03-30 19:46:31
    前言 ...遵循这种思想我们可以将数学上的中缀表达式”(56-9)*3+1/6”使用函数的方式来表示: ADD(MULTIPLY(MINUS(56,9),3),DIVIDE(1,6)) 即每一种运算符都可以抽象为一个函数(比较类似于前缀表达
  • 分治法,从字面上理解即为“分而治之”。分而治之,即将复杂的问题分解为简单的子问题,再把子问题分解为更小的问题,直到问题可以直接得到解答。原问题的解即为子问题解的合并。...使用递归往往可以使函数的定义和...
  • TensorFlow 提供了几种操作,您可以使用它们将基本算术运算符添加到图形中。 tf.add tf.subtract tf.multiply tf.scalar_mul tf.div tf.divide tf.truediv tf.floordiv tf.realdiv tf.truncatediv tf....
  • std::bind将可调用对象与其参数一起进行绑定,绑定后的结果可以使用std::function保存。 作用: 将可调用对象和其参数绑定成一个防函数; 只绑定部分参数,减少可调用对象传入的参数(可用lambda匿名函数包裹原函数...
  • 在Go中,函数类型是一等类型,这意味着可以把函数当作一个值来传递和使用。函数值既可以作为其他函数的参数,也可以作为其结果。另外,我们还可以利用函数类型的这一特性生成闭包。一个函数的声明通常包括关键字func...
  • 快速排序是东尼霍尔发现的一种排序算法。在平均情况下,排序n个项目要O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)次...快速排序使用分治法(Divide and Conquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists)。 快速排序又是一

空空如也

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