行计算系列（row 系列）
DolphinDB 中，绝大部分计算函数是基于向量、矩阵或表的一列进行的。若需要逐行计算，普通函数无法满足要求。为此，DolphinDB 设计了row 系列函数，可以满足用户逐行进行计算的需求。
row 系列函数介绍：
row 系列函数对应的高阶函数 byRow：
$ byRow(func, X)
内置的 row 系列函数的通用参数模板如下：
模板一：单目函数
$ rowFunc(args…)
参数
输入参数可以是单个标量/矩阵、一或多个向量/向量元组/表的组合。输入的各参数的行数（向量的长度/元组中每行向量的长度/表的行数）必须相同。
注意：矩阵逐行计算，返回一个长度和行数相同的向量，暂不支持输入多个矩阵进行计算。
模板二：双目函数(1.30.16版本首发)
$ rowFunc(X, Y)
参数
X 和 Y 是维度相同的矩阵或行数相同的数值型向量。
row 系列函数如下：
See also
单目函数：
rowMax, rowMin, rowImax, rowImin,
rowCount, rowSize, rowSum, rowSum2,
rowAvg, rowProd, rowStd, rowStdp,
双目函数：
rowBeta, rowCorr, rowCovar, rowWavg, rowWsum
特殊单目函数：
只支持输入单个矩阵： rowRank, rowDenseRank
支持输入元组、矩阵和表： rowKurtosis, rowSkew
特殊双目函数：
X 支持输入矩阵或数组向量，Y 支持输入向量或数组向量： rowAt
计算规则
对于不同类型的组合计算的规则，可以参考上图，对应下例。
$ vec = [1,2,3]
$ vec_tuple = [[3,4,5],[4,5,6]]
$ tb = table(7 8 9 as id, 8 9 10 as code)
$ print rowSum(vec, vec_tuple, tb)
[23, 28, 33]
矩阵计算的用例如下：
$ m = matrix(4 2 1 3 5 8, 1 2 5 9 0 1, 3 6 3 2 1 5)
$ print rowSum(m)
[8, 10, 9, 14, 6, 14]