Результаты поиска по запросу "matrix"
дает желаемый результат (такой же, как ответ @Gavin Simpson):
я естьdata.frame состоящий из числовых и факторных переменных, как показано ниже. testFrame <- data.frame(First=sample(1:10, 20, replace=T), Second=sample(1:20, 20, replace=T), Third=sample(1:10, 20, ...
Никогда не выполняйте матричные операции самостоятельно. Используйте реализацию BLAS.
ужно сделать умножение на матрицы. Я ищу библиотеку, которая может сделать это быстро. Я использую компилятор Visual C ++ 2008, и у меня есть ядро i7 860, поэтому, если библиотека оптимизирована под мою конфигурацию, это прекрасно.
Движение в положение глаз
тоящее время я работаю над своей собственной библиотекой 2D Maths для своего проекта, чтобы улучшить мое понимание математики базовой матрицы. В прошлом я использовал такие библиотеки, как GLM, но я чувствовал, что это может быть полезным для ...
Вектор к матрице различий между элементами
Учитывая вектор: vec <-1:5Какой эффективный способ создать матрицу, где разница между компонентами вектора отображается в матрице, если хотите, матрица разностей. Очевидно, я мог бы сделать это с двумя циклами for, но мне нужно сделать это ...
Как создать матрицу подсчета R
В R я могу вернуть результаты подсчета, используя конкретные имена столбцов, которые меня интересуют, в виде массива, как показано ниже. require("plyr") bevs <- data.frame(cbind(name = c("Bill", "Llib"), drink = c("coffee", "tea", "cocoa", ...
подход, но не требуется иметь дело с именами столбцов.
я есть этот df1: A B C 1 2 3 5 7 9гдеA B C имена столбцов. У меня есть другой df2 с одним столбцом: A 1 2 3 4Я хотел бы добавить df2 для каждого столбца df1, создавая этот окончательный кадр данных: A B C 1 2 3 5 7 9 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 ...
будет накапливаться в той же позиции в плоской версии. Таким образом, с этим смещением мы сохраняем одни и те же числа в разных строках как отдельные для работы с bincount. Вот и вся идея.
я есть массив NumPy с целочисленными значениями. Значения матрицы варьируются от 0 до максимального элемента в матрице (другими словами, все числа от 0 до максимального элемента данных представлены в нем). Мне нужно построить эффективно ...
Звучит интересно. Матрицы, с которыми я работаю, очень большие, например, 90K × 100K элементов, поэтому, возможно, они не будут иметь никаких изменений
я есть 2 массива фигуры (5,1): a = [1,2,3,4,5] b = [2,4,2,3,6] Как я могу сделать матрицу, умножающую каждый i-й элемент на каждый j-й? Подобно: ..a = [1,2,3,4,5] b 2 2, 4, 6, 8,10 4 4, 8,12,16,20 2 2, 4, 6, 8,10 3 3, 6, 9,12,15 6 ...
) для тех, кто не уверен, почему это решение работает. Это довольно ясно сейчас.
я есть список из 100N-dimensional векторы и список100 MxN матрицы. Таким образом, вы можете думать о двух структурах данных как100xN список (или массив NumPy) и100xMxN список (или пустой массив). То, что я хочу сделать, это взять точечное ...
модуль). Теперь я включил в него ответ Dan Getz, поэтому я могу просто прочитать таблицу шансов как
приятная особенность DataFrames состоит в том, что он может хранить столбцы с различными типами и может автоматически распознавать их, например: using DataFrames, DataStructures df1 = wsv""" parName region forType value vol AL broadL_highF ...