awk算术运算

awk算术运算一例:统计hdfs上某段时间内的文件大小 计算hdfs指定目录中所有文件名中包含2011-04-24的文件大小,并换算成GB:  $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -du /user/hdfs/s3/ifocus/*2011-04-24*  |awk '{sum += $1}END{print sum}'  |awk '{total=$1;base=1024*1024*1024;print total/base}'  阅读详情

$ awk ‘BEGIN { print 13+3 }’ #加
16
$ awk ‘BEGIN { print 13-3 }’ #减
10
$ awk ‘BEGIN { print 13*3 }’ #乘
39
$ awk ‘BEGIN { print 12/3 }’ #除
4
$ awk ‘BEGIN { print 13/3 }’ #除
4.33333
$ awk ‘BEGIN { print 13%3 }’ #求余
1
$ awk ‘BEGIN { print 13%5 }’ #求余
3
$ awk ‘BEGIN { print 13^2 }’ #2次方
169
$ awk ‘BEGIN { print 13**2 }’ #2次方
169
$ awk ‘BEGIN { print -2 }’   #普通负数输出
-2

$ awk ‘BEGIN { print (2+10)/2+((3^2)/100) }’ #综合一点的运算
6.09
$ awk ‘BEGIN { x=”123″; print x-2 }’ #将字符串转换为数值来运算
121

2>. awk调用数学函数运算
函数名称            返回值
atan2(x,y)    y,x范围内的余切
cos(x)      余弦函数
exp(x)      求幂
int(x)      取整
log(x)      自然对数
rand()      随机数
sin(x)      正弦
sqrt(x)     平方根
srand(x)    x是rand()函数的种子

$ awk ‘BEGIN { print atan2(1,2) }’
0.463648
$ awk ‘BEGIN { print cos(3) }’
-0.989992
$ awk ‘BEGIN { print cos(0.9) }’
0.62161
$ awk ‘BEGIN { print int(1.9923) }’
1
$ awk ‘BEGIN { print int(4.9923) }’
4
$ awk ‘BEGIN { print exp(3) }’
20.0855
$ awk ‘BEGIN { print exp(4) }’
54.5982
$ awk ‘BEGIN { print log(4) }’
1.38629
$ awk ‘BEGIN { print rand() }’
0.237788
$ awk ‘BEGIN { print rand() }’
0.237788
$ awk ‘BEGIN { print rand(32) }’
awk: fatal: 1 is invalid as number of arguments for rand
$ awk ‘BEGIN { print sin(32) }’
0.551427
$ awk ‘BEGIN { print sqrt(4) }’
2
$ awk ‘BEGIN { print srand(4) }’
1
$ awk ‘BEGIN { print srand(10) }’
1
$ awk ‘BEGIN { srand(10); print rand()}’
0.255219
$ awk ‘BEGIN { srand(10); print rand() }’
0.255219
$ awk ‘BEGIN { srand(1000); print rand() }’
0.524085
$ awk ‘BEGIN { srand(10); print rand() }’
0.255219
$ awk ‘BEGIN { srand(10); print rand() }’
0.255219

3>. 利用数组做复杂的运算
将文件中的数据求和
$ cat file.txt
1
2
3
3
44
66
2
3
78
9900
235
$ awk ‘BEGIN {sum=0} {sum+=$0} END{print sum}’ file.txt
10337

求平均数:
$ awk ‘BEGIN {sum=0} {sum+=$0} END{print sum/FNR}’ file.txt
939.727

分组求平均:
$ cat gav.txt
1 100 10
1 200 20
1 300 30
1 500 20
2 100 3
2 300 5
$ awk -F” ” ‘{sum2[$1] += $2; sum3[$1] += $3; cnt[$1] += 1} END{for (i in sum2) print i, sum2[i]/cnt[i], sum3[i]/cnt[i]}’ gav.txt
1 275 20
2 200 4

数字的awk减法
我有两个文件,其记录值如下,现将此两文件地值做相减操作:
==> file1 <==
6
7
8
9
10

==> file2 <==
5
4
3
2
1
方法一)
$ awk ‘getline f1 < “file1″ { print $1 – f1 }’ file2
-1
-3
-5
-7
-9
方法二)
$ paste file1 file2 | awk ‘{ print $2 – $1 }’
-1
-3
-5
-7
-9
方法三)
$ paste -d- file2 file1|bc
-1
-3
-5
-7
-9

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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