Aplicar Operação Matemática

Importante

O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.

A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).

A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.

Aplica uma operação matemática aos valores da coluna

Categoria: Funções Estatísticas

Nota

Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas

Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.

Visão geral do módulo

Este artigo descreve como utilizar o módulo de operação de matemática aplicada no Machine Learning Studio (clássico), para criar cálculos que são aplicados a colunas numéricas no conjunto de dados de entrada.

As operações matemáticas apoiadas incluem funções aritméticas comuns tais como multiplicação e divisão, funções trigonométricas, uma variedade de funções de arredondamento, e funções especiais usadas na ciência dos dados, tais como funções gama e erro.

Depois de definir uma operação e executar a experiência, os valores são adicionados ao seu conjunto de dados. Dependendo da configuração do módulo, pode:

  • Anexar os resultados ao seu conjunto de dados. Isto é particularmente útil quando estiver a verificar o resultado da operação.
  • Substitua os valores das colunas pelos novos valores calculados.
  • Gere uma nova coluna para obter resultados e não mostrar os dados originais.

Dica

Este módulo realiza uma única operação matemática de cada vez. Para operações matemáticas complexas, recomendamos a utilização destes módulos:

Procure a operação que precisa nestas categorias:

  • Básica

    As funções na categoria Basic podem ser utilizadas para manipular um único valor ou coluna de valores. Por exemplo, pode obter o valor absoluto de todos os números numa coluna, ou calcular a raiz quadrada de cada valor numa coluna.

  • Comparar

    As funções na categoria Compare são todas utilizadas para comparação: pode fazer uma comparação em pares dos valores em duas colunas, ou pode comparar cada valor numa coluna com uma constante especificada. Por exemplo, pode comparar colunas para determinar se os valores eram os mesmos em dois conjuntos de dados. Ou, pode usar uma constante, como um valor máximo permitido, para descobrir os forasteiros numa coluna numérica.

  • Operações

    Esta categoria inclui as funções matemáticas básicas: adição, subtração, multiplicação e divisão. Pode trabalhar com colunas ou constantes. Por exemplo, pode adicionar o valor da Coluna A ao valor da Coluna B. Ou, pode subtrair uma constante, como uma média previamente calculada, de cada valor na Coluna A.

  • Arredondamento

    Esta categoria inclui uma variedade de funções para a realização de operações como arredondamento, teto, piso e truncação a vários níveis de precisão. Pode especificar o nível de precisão tanto para números decimais como para números inteiros.

  • Funções matemáticas especiais

    A categoria Especial inclui funções matemáticas que são especialmente utilizadas na ciência dos dados, tais como integrais elípticos e a função de erro gaussiano.

  • Funções trigonométricas

    Esta categoria inclui todas as funções trigonométricas padrão. Por exemplo, pode converter radians em graus, ou funções de cálculo como tangente em radians ou graus. Estas funções são insóias, o que significa que tomam uma única coluna de valores como entrada, aplicam a função trigonométrica e devolvem uma coluna de valores como resultado. Por isso, é necessário certificar-se de que a coluna de entrada é o tipo adequado e contém o tipo certo de valores para o funcionamento especificado.

Exemplos

Por exemplo, como utilizar a Aplicação da Operação Matemática, consulte estas experiências de amostra na Galeria Azure AI:

  • Quantificação de cor: Um conjunto de valores de coluna é subtraído de outro e, em seguida, os resultados são quadrados.

  • Previsão da relação com o cliente: A constante 1 é adicionada a todos os valores numa coluna para distinguir entre zeros e valores em falta.

  • Previsão do atraso de voo: Demonstra várias operações, incluindo arredondamento e divisão.

  • Marketing direto: Utiliza operações de comparação para determinar se as pontuações de probabilidade satisfazem um valor exigido.

Como usar a Operação Matemática Aplicada

O módulo de operação de matemática aplicada requer um conjunto de dados que contenha pelo menos uma coluna contendo apenas números. Os números podem ser discretos ou contínuos, mas devem ser de um tipo de dado numérico, não de uma corda.

Pode aplicar a mesma operação a várias colunas numéricas, mas todas as colunas devem estar no mesmo conjunto de dados.

Cada instância deste módulo pode efetuar apenas um tipo de operação de cada vez. Para realizar operações matemáticas complexas, poderá ser necessário acorrentar várias instâncias do módulo de operação De Matemática Aplicada .

  1. Adicione o módulo de operação de matemática à sua experiência. Pode encontrar este módulo na categoria Funções Estatísticas .

  2. Ligação um conjunto de dados que contém pelo menos uma coluna numérica.

  3. Clique na categoria para selecionar o tipo de operação matemática a realizar.

    Por exemplo, para fazer aritmética básica em colunas, escolha Operações. Para obter um logaritmo ou um teto, escolha o Básico. Para comparar colunas de valores, utilize a Comparação.

    Dica

    Todas as outras opções mudam dependendo do tipo de operação matemática que escolher. Além disso, qualquer alteração na categoria reinicia todas as outras opções. Portanto, certifique-se de selecionar a partir da categoria primeiro!

  4. Escolha uma operação específica da lista desta categoria.

  5. Selecione uma ou mais colunas de origem para efetuar o cálculo.

    • Qualquer coluna que escolha deve ser um tipo de dado numérico.
    • O leque de dados deve ser válido para a operação matemática selecionada. Caso contrário, poderá ocorrer um erro ou um resultado naN (não um número). Por exemplo, Ln(-1.0) é uma operação inválida e resulta num valor de NaN.
  6. Desagrafe os parâmetros adicionais exigidos por cada tipo de operação.

  7. Utilize a opção modo saída para indicar como pretende que a operação de matemática seja gerada:

    • O apêndice. Todas as colunas utilizadas como entradas estão incluídas no conjunto de dados de saída, além de uma coluna adicional que contém os resultados da operação matemática.
    • Em lugar. Os valores nas colunas utilizadas como entradas são substituídos pelos novos valores calculados.
    • Resultado Só. Uma única coluna é devolvida contendo os resultados da operação matemática.
  8. Executar a experiência, ou clique com o botão direito apenas o módulo de operação de matemática e selecione Executar selecionado.

Resultados

Se gerar os resultados utilizando as opções Append ou ResultOnly , as rubricas de coluna do conjunto de dados devolvidos indicam a operação e as colunas utilizadas. Por exemplo, se compararmos duas colunas utilizando o operador Equals , os resultados seriam assim:

  • Igual (Col2_Col1), indicando que testou o Col2 contra o Col1.
  • É igual (Col2_$10), indicando que comparou a coluna 2 com a constante 10.

Mesmo que utilize a opção Inplace , os dados de origem não são eliminados ou alterados; a coluna no conjunto de dados original ainda está disponível no Studio (clássico). Para visualizar os dados originais, pode ligar o módulo Add Columns e juni-os à saída da Operação Matemática Aplicada.

Operações matemáticas básicas

As funções na categoria Basic geralmente têm um único valor a partir de uma coluna, executam a operação predefinida e devolvem um único valor. Para algumas funções pode especificar uma constante como um segundo argumento.

Machine Learning suporta as seguintes funções na categoria Básico:

Abs

Devolve o valor absoluto das colunas selecionadas.

Atan2

Devolve uma tangente inversa de quatro quadrantes.

Selecione as colunas que contêm as coordenadas de ponto. Para o segundo argumento, que corresponde à coordenada x, também pode especificar uma constante.

Corresponde à função ATAN2 no Matlab.

Rio Conj

Devolve o conjugado para os valores na coluna selecionada.

CubeRoot

Calcula a raiz do cubo para os valores na coluna selecionada.

DoubleFactorial**

Calcula o duplo fatorial para valores na coluna selecionada. O fatorial duplo é uma extensão da função fatorial normal, e é denotado como x!!.

Eps

Devolve o tamanho do intervalo entre o valor atual e o próximo número de maior precisão dupla. Corresponde à função EPS no Matlab.

Exp

Devoluções e elevado ao poder do valor na coluna selecionada. Isto é o mesmo que a função Excel EXP.

Exp2

Devolve a base-2 exponencial dos argumentos, resolvendo para y = x * 2t onde t é uma coluna de valores que contém expoentes.

Para Exp2 pode especificar um segundo argumento x, que pode ser uma coluna constante ou outra de valores

No segundo tipo de argumento, indique se irá fornecer o multiplicador t como constante, ou um valor numa coluna.

Pode selecionar uma única coluna com os valores exponentes ou digitar o valor expoente na caixa de texto de segundo argumento Constante . Em seguida, no conjunto coluna, selecione a coluna que contém os valores exponenciais.

Por exemplo, se selecionar uma coluna com os valores {0,1,2,3,4,5} tanto para o multiplicador como para o expoente, a função retorna {0, 2, 8, 24, 64 160).

ExpMinus1

Devolve o expoente negativo para valores na coluna selecionada.

Fatorial

Devolve o fatorial para valores na coluna selecionada.

Hipotenusa

Calcula a hipotenusa para um triângulo em que o comprimento de um lado é especificado como uma coluna de valores, e o comprimento do segundo lado é especificado como uma constante ou como duas colunas.

Parte Imaginária

Devolve a parte imaginária dos valores na coluna selecionada.

Ln

Devolve o logaritmo natural aos valores na coluna selecionada.

Rio LnPlus1

Devolve o logaritmo natural mais um para os valores na coluna selecionada.

Registo

Devolve o registo dos valores na coluna selecionada, dada a base especificada.

Pode especificar a base (o segundo argumento) como constante ou selecionando outra coluna de valores.

Log10

Devolve à base 10 logaritm os valores na coluna selecionada.

Log2

Devolve o logaritmo base 2 para os valores na coluna selecionada.

NthRoot

Devolve a raiz nº do valor, utilizando um n que especifica.

Selecione as colunas para as quais pretende calcular a raiz, utilizando a opção ColumnSet .

No segundo tipo de argumento, selecione outra coluna que contenha a raiz ou especifique uma constante para usar como raiz.

Se o segundo argumento for uma coluna, cada valor na coluna é usado como o valor de n para a linha correspondente. Se o segundo argumento for uma constante, digite o valor para n na caixa de texto de segundo argumento constante .

Pow

Calcula X elevado à potência de Y para cada um dos valores na coluna selecionada.

Em primeiro lugar, selecione as colunas que contêm a base, que deve ser uma boia, utilizando a opção ColumnSet .

No segundo tipo de argumento, selecione a coluna que contém o expoente, ou especifique uma constante para usar como expoente.

Se o segundo argumento for uma coluna, cada valor na coluna é usado como expoente para a linha correspondente. Se o segundo argumento for uma constante, digite o valor do expoente na caixa de texto de segundo argumento constante .

RealPart

Devolve a parte real dos valores na coluna selecionada.

Sqrt

Devolve a raiz quadrada dos valores na coluna selecionada.

SqrtPi

Por cada valor na coluna selecionada, multiplica o valor por pi e, em seguida, devolve a raiz quadrada do resultado.

Square

Quadrados os valores na coluna selecionada.

Operações de comparação

Utilize as funções de comparação no Machine Learning Studio (clássico) sempre que precisar de testar dois conjuntos de valores uns contra os outros. Por exemplo, numa experiência poderá ser necessário fazer estas operações de comparação:

  • Avalie uma coluna de modelo de pontuação de probabilidades contra um valor limiar.
  • Determine se dois conjuntos de resultados são os mesmos, e para cada linha que seja diferente, adicione uma bandeira FALSA que pode ser usada para posterior processamento ou filtragem.

IgualTo

Devoluções Verdadeiras se os valores forem os mesmos.

GreaterThan

Devoluções Verdadeiras se os valores no conjunto coluna forem superiores à constante especificada, ou superiores aos valores correspondentes na coluna de comparação.

GreaterThanOrEqualTo

Devoluções Verdadeira se os valores no conjunto coluna forem superiores ou iguais à constante especificada, ou superiores ou iguais aos valores correspondentes na coluna de comparação.

LessThan

Devoluções Verdadeiras se os valores no conjunto coluna forem inferiores à constante especificada, ou inferior aos valores correspondentes na coluna de comparação.

LessThanOrEqualTo

Devoluções Verdadeira se os valores no conjunto coluna forem inferiores ou iguais à constante especificada, ou inferior ou igual aos valores correspondentes na coluna de comparação.

Não EqualTo

Devoluções Verdadeiras se os valores no conjunto coluna não forem iguais à coluna constante ou de comparação, e retornar falsos se forem iguais.

PairMax

Devolve o valor que é maior — o valor no conjunto coluna ou o valor na coluna constante ou de comparação.

PairMin

Devolve o valor que é menor — o valor no conjunto coluna ou o valor na coluna constante ou de comparação

Operações aritméticas

Inclui as operações aritméticas básicas: adição e subtração, divisão e multiplicação. Como a maioria das operações são binárias, exigindo dois números, primeiro escolhe-se a operação e depois escolhe-se a coluna ou números para usar no primeiro e segundo argumentos.

A ordem pela qual escolhe as colunas para divisão e subtração pode parecer contraintuitiva; no entanto, para facilitar a compreensão dos resultados, a rubrica da coluna fornece o nome de funcionamento e a ordem em que as colunas foram utilizadas.

Operação Num1 Num2 Coluna de resultados Valor do resultado
Adição 1 5 Adicionar (Num2_Num1) 4
Multiplicação 1 5 Múltiplos(Num2_Num1) 5
Subtração 1 5 Subtrai(Num2_Num1) 4
Subtração 0 1 Subtrai(Num2_Num1) 0
Divisão 1 5 Dividir(Num2_Num1) 5
Divisão 0 1 Dividir(Num2_Num1) Infinity

Adicionar

Especifique as colunas de origem utilizando o conjunto de colunas e adicione aos valores um número especificado no argumento de funcionamento constante.

Para adicionar os valores em duas colunas, escolha uma coluna ou colunas utilizando o conjunto coluna e, em seguida, escolha uma segunda coluna utilizando o argumento de Operação.

Dividir

Divide os valores na Coluna definidos por uma constante ou pelos valores da coluna definidos no argumento de Operação. Por outras palavras, escolhe-se primeiro o divisor, e depois o dividendo. O valor de saída é o quociente.

Multiplicar

Multiplica os valores na Coluna definidos pelos valores constantes ou de coluna especificados.

Subtrair

Especifique o número para subtrair (o subtrahend) utilizando a lista de desistência do argumento de Operação . Pode escolher uma constante ou coluna de valores. Em seguida, especifique a coluna de valores a operar (a minuend), escolhendo uma coluna diferente, utilizando a segunda opção de conjunto de colunas .

Pode subtrair uma constante de cada valor numa coluna de valores, mas não na operação inversa. Para isso, use a adição em vez disso.

Operações de arredondamento

Estúdio (clássico) suporta uma variedade de operações de arredondamento. Para muitas operações, deve especificar a quantidade de precisão a utilizar ao arredondar. Pode utilizar um nível de precisão estática, especificado como constante, ou pode aplicar um valor de precisão dinâmico obtido a partir de uma coluna de valores.

  • Se utilizar uma constante, desajema o Tipo de Precisão para Constante e, em seguida, digite o número de dígitos como um número inteiro na caixa de texto de precisão constante . Se escrever um não-inteiro, o módulo não levanta um erro, mas os resultados podem ser inesperados.

  • Para utilizar um valor de precisão diferente para cada linha no conjunto de dados, defina o Tipo de Precisão para o ColumnSet e, em seguida, escolha a coluna que contém valores de precisão adequados.

Ceiling

Devolve o teto para os valores definidos na Coluna.

TetoPower2

Devolve o teto ao quadrado para os valores definidos na Coluna.

Floor

Devolve o piso para os valores definidos na Coluna, à precisão especificada.

Mod

Devolve a parte fracionada dos valores definidos na Coluna, à precisão especificada.

Quociente

Devolve a parte fracionada dos valores definidos na Coluna, à precisão especificada.

Resto

Devolve o restante para os valores definidos na Coluna.

RoundDigits

Devolve os valores em conjunto coluna, arredondado pela regra 4/5 para o número especificado de dígitos.

RoundDown

Devolve os valores na Coluna definida, arredondada para o número especificado de dígitos.

RoundUp

Devolve os valores no conjunto coluna, arredondado até ao número especificado de dígitos.

Toeven

Devolve os valores em Conjunto coluna, arredondado para o número par mais próximo.

ToOdd

Devolve os valores em Conjunto coluna, arredondado para o número completo e ímpar mais próximo.

Truncar

Truncates os valores na Coluna definidos removendo todos os dígitos não permitidos pela precisão especificada.

Funções matemáticas especiais

Esta categoria inclui funções matemáticas especializadas frequentemente utilizadas na ciência dos dados. Salvo indicação em contrário, a função é desinteressada e devolve o cálculo especificado para cada valor na coluna ou colunas selecionadas.

Beta

Devolve o valor da função beta da Euler.

ElípticaIntegrale

Devolve o valor da integral elíptica incompleta.

EllipticIntegralK

Devolve o valor da integral elíptica completa (K).

Erf

Devolve o valor da função erro.

A função de erro (também chamada de função de erro de Gauss) é uma função especial da forma sigmoide que é usada com probabilidade para descrever a difusão.

Erfc

Devolve o valor da função de erro complementar.

O Erfc é definido como 1 – erf(x).

ErfScaled

Devolve o valor da função de erro em escala.

A versão em escala da função de erro pode ser utilizada para evitar a subfluxo aritmético.

ErfInverse

Devolve o valor da função ERF inversa.

Integraleina Exponencial

Devolve o valor da integral exponencial Ei.

Gama

Devolve o valor da função gama.

Rio GammaLn

Devolve o logaritmo natural da função gama.

GamaRegularizedP

Devolve o valor da função gama regularizada e incompleta.

Esta função requer um segundo argumento, que pode ser fornecido quer como uma constante ou uma coluna de valores.

GamaRegularizedPInverse

Devolve o valor da função gama gama incompleta regularizada inversa.

Esta função requer um segundo argumento, que pode ser fornecido quer como uma constante ou uma coluna de valores.

GamaRegularizedQ

Devolve o valor da função gama regularizada e incompleta.

Esta função requer um segundo argumento, que pode ser fornecido quer como uma constante ou uma coluna de valores.

GamaRegularizedQInverse

Devolve o valor da função gama gama regularizada generalizada inversa.

Esta função requer um segundo argumento, que pode ser fornecido quer como uma constante ou uma coluna de valores.

Poligamma

Devolve o valor da função poligamma.

Esta função requer um segundo argumento, que pode ser fornecido quer como uma constante ou uma coluna de valores.

Funções trigonométricas

Esta categoria iInclusa a maioria das importantes funções trigonométricas e inversas trigonométricas. Todas as funções trigonométricas são insusimétricas e não requerem argumentos adicionais.

Acos

Calcula a arccosina para os valores da coluna.

AcosDegree

Calcula a arccosina dos valores da coluna, em graus.

Acosh

Calcula a arccosina hiperbólica dos valores da coluna.

Acot

Calcula o arccotangent dos valores da coluna.

AcotDegrees

Calcula o arcotangent dos valores da coluna, em graus.

Acoth

Calcula o arccotangent hiperbólico dos valores da coluna.

Acsc

Calcula o arccosecant dos valores da coluna.

AcscDegrees

Calcula o arccosecant dos valores da coluna, em graus.

Rio Asec

Calcula o arcos dos valores da coluna.

AsecDegrees

Calcula o arcos dos valores da coluna, em graus.

Asech

Calcula o arco hiperbólico dos valores da coluna.

Asin

Calcula o arco dos valores da coluna.

AsinDegrees

Calcula o arco dos valores da coluna, em graus.

Asinh

Calcula o arco hiperbólico para os valores da coluna.

Atan

Calcula o arctangent dos valores da coluna.

AtanDegrees

Calcula o arctangent dos valores da coluna, em graus.

Rio Atanh

Calcula o arctangent hiperbólico dos valores da coluna.

Cis

Devolve uma função de valor complexo feita de sine e cosine com a definição cis φ = cos φ + isin φ.

Cos

Calcula o cosine dos valores da coluna.

Rio CosDegrees

Calcula o cosine para os valores da coluna, em graus.

Cosh

Calcula o cosine hiperbólico para os valores da coluna.

Cot

Calcula o cotangent para os valores da coluna.

CotDegrees

Calcula o cotangent para os valores da coluna, em graus.

Rio Coth

Calcula o cotangento hiperbólico para os valores da coluna.

Csc

Calcula o cosecant para os valores da coluna.

CscDegrees

Calcula o cosecant para os valores da coluna, em graus.

Estação Csch

Calcula o cosecant hiperbólico para os valores da coluna.

GrausToRadianos

Converte graus em radianos.

Seg

Calcula o secant dos valores da coluna.

aSecDegrees

Calcula o secant para os valores da coluna, em graus.

aSech

Calcula o secant hiperbólico dos valores da coluna.

Assinar

Devolve o sinal dos valores da coluna.

Sin

Calcula o seno dos valores da coluna.

Sinc

Calcula o valor sine-cosine dos valores da coluna.

Sindegrees

Calcula o sine para os valores da coluna, em graus.

Sinh

Calcula o seno hiperbólico dos valores da coluna.

Tan

Calcula a tangente dos valores da coluna.

TanDegrees

Calcula a tangente para o argumento, em graus.

Tanh

Calcula a tangente hiperbólica dos valores da coluna.

Notas técnicas

Esta secção contém detalhes de implementação, dicas e respostas a perguntas frequentes.

Operações em várias colunas

Tenha cuidado ao selecionar mais de uma coluna como segundo operador. Os resultados são fáceis de entender se a operação é simples, como adicionar uma constante a todas as colunas.

Assuma que o seu conjunto de dados tem várias colunas e adiciona o conjunto de dados a si próprio. Nos resultados, cada coluna é adicionada a si mesma, da seguinte forma:

Num1 Num2 Num3 Adicionar (Num1_Num1) Adicionar (Num2_Num2) Adicionar (Num3_Num3)
1 5 2 2 10 4
2 3 -1 4 6 -2
0 1 -1 0 2 -2

Se precisar de realizar cálculos mais complexos, pode acorrentar várias instâncias de Operação Matemática Aplicada. Por exemplo, pode adicionar duas colunas utilizando uma instância de Operação Matemática Aplicada e, em seguida, usar outra instância de Apply Math Operation para dividir a soma por uma constante para obter a média.

Em alternativa, utilize um dos seguintes módulos para fazer todos os cálculos de uma só vez, utilizando SQL, R ou python script :

Funções nãoárias e binárias

Numa operação não latão, cria-se cálculos baseados em valores de colunas sem se referir a outras colunas ou constantes.

Por exemplo, pode truncar os valores da coluna a um certo grau de precisão, valores redondos para cima ou para baixo, ou encontrar valores de teto ou de chão.

Um exemplo de uma operação não é Abs(X), onde X é a coluna que é fornecida como entrada.

Numa operação binária, especifique dois conjuntos de valores. O primeiro argumento deve ser sempre uma coluna ou conjunto de colunas, enquanto o segundo argumento pode ser um número que especifique como uma constante, ou outra coluna.

Um exemplo de uma operação binária que usa duas colunas é Subtract(X,Y), em que X é a primeira coluna que seleciona, e Y é a segunda coluna.

Um exemplo de utilização de uma operação binária que combina uma coluna e uma constante pode ser Subtract(X,mean), onde se escreve a coluna como uma constante e a subtrai de cada valor na coluna X.

Manipulação de números em colunas categóricas

O suporte para valores categóricos apresentados como números depende da função e de quantos argumentos a função requer.

  • Se a sua operação incluir números designados como colunas categóricas, uma operação não é operação não é aplicada a valores de dados categóricos.

  • Se uma operação não laminada for aplicada a uma coluna categórica, os valores de dados categóricos da coluna de entrada podem ser transformados em valores de dados categóricos associados iguais da coluna de saída. Neste caso, os valores são fundidos, de modo que o número de valores de dados categóricos na saída é sempre inferior ao número de valores na entrada.

  • Se uma operação binária for aplicada a uma coluna categórica e a outra coluna, o comportamento esperado é o seguinte:

    • Se a outra coluna for densa, a coluna de saída é categórica.

      Perdem-se os valores de dados categóricos apresentados na entrada.

      A coluna de saída tem apenas os valores que estão presentes nos dados da coluna de saída.

    • Se a outra coluna for escassa, a coluna de saída é escassa.

    • Se ambos os argumentos de uma operação binária forem colunas escassas, a coluna resultante contém zeros de fundo em todas as posições onde ambas as colunas de entrada continham zeros de fundo.

Processamento de colunas escassas

Em operações não ressarais, todos os elementos de colunas escassas que correspondem a zeros de fundo são deixados por processar.

Em operações binárias, se um argumento é uma coluna escassa e o outro argumento é uma coluna densa, a coluna resultante é escassa com todos os zeros de fundo propagados a partir da entrada da coluna escassa.

Entradas esperadas

Nome Tipo Description
Conjunto de dados Tabela de Dados Conjunto de dados de entrada

Saídas

Nome Tipo Description
Conjunto de dados de resultados Tabela de Dados Conjunto de dados de resultados

Ver também

Funções Estatísticas
Lista de Módulos A-Z