标签: assign

我对R很新,我对正确用法感到困惑tryCatch.我的目标是对大型数据集进行预测.如果预测无法适应内存,我想通过拆分数据来规避问题.

现在,我的代码大致如下:

tryCatch({
  large_vector = predict(model, large_data_frame)
}, error = function(e) { # I ran out of memory
  for (i in seq(from = 1, to = dim(large_data_frame)[1], by = 1000)) {
    small_vector = predict(model, large_data_frame[i:(i+step-1), ])
    save(small_vector, tmpfile)
  }
  rm(large_data_frame) # free memory
  large_vector = NULL
  for (i in seq(from = 1, to = dim(large_data_frame)[1], by = 1000)) {
    load(tmpfile)
    unlink(tmpfile)
    large_vector = c(large_vector, small_vector)
  }
})

关键是如果没有错误发生,large_vector则按预期填充我的预测.如果发生错误,large_vector似乎只存在于错误代码的命名空间中 - 这是有道理的,因为我将其声明为函数.出于同样的原因,我收到一条警告说large_data_frame无法删除.

不幸的是,这种行为不是我想要的.我想large_vector …

我今天第一次看到这样的演员阵容，我很好奇为什么会这样。我认为以这种方式进行选角会分配给临时成员，而不是班级成员。使用VC2010。

class A
{
public:

   A() :
      m_value(1.f)
   {
      ((float)m_value) = 10.f;
   }

   const float m_value;
};

我需要将值 1 分配给类型为 bit 的变量。

示例：

create or replace function test()
returns void as
$Body$
Declare
       var1 bit :=0;
Begin
       ....
       ....
       var1 := 1;
       ....
       ....
end;
$Body$
language plpgsql;

错误：

ERROR:  operator does not exist: bit = integer

在阅读一本关于 3D 图形的书的一部分时，我遇到了以下作业：

const float vertexPositions[] = {
0.75f, 0.75f, 0.0f, 1.0f,
0.75f, -0.75f, 0.0f, 1.0f,
-0.75f, -0.75f, 0.0f, 1.0f,
};

为什么需要 f 后缀？不能从变量的类型确定文字的类型吗？我相信没有 f 浮点文字被解释为双打，但为什么当数组显然是 float 类型时？

有没有比更简单的替代方案

res = returns_value_or_none(arg)
if res:
    do_something_with(res)

或者

if returns_value_or_none(arg):
    do_something_with(returns_value_or_none(arg))

一种将赋值和if条件结合到一个语句中的语句？

我initialState在Redux商店中有这个：

const initialState = {
  isFetching : false,
  active     : {}
}

active对象在哪里。

现在我有一个动作应该追加或添加属性active的data属性，就像这样：

[DASHBOARD_TEMPLATE_DATA_RECEIVE]: (state, action) => {
    return Object.assign({}, state, {
      isFetching   : false,
      active       : Object.assign({}, active, {data[action.key]: action.data})
    })
}

如您所见，这data[action.key]是不允许的。我该怎么做？

我很好奇我们是否能够在 Python 中的 groupby 之后使用分配函数。我不想通过保存分组数据然后使用分配来做到这一点。

假设我们有：

import pandas as pd

data=pd.DataFrame({'Group':['A','A','A','B','B','B'],'One':[1,12,4,5,4,3],'Two':[5,3,4,5,2,7,]})

  Group  One  Two
0     A    1    5
1     A   12    3
2     A    4    4
3     B    5    5
4     B    4    2
5     B    3    7

以下代码不起作用，因为分配函数内部使用的数据不是分组数据：

data.groupby('Group').sum().assign(one_two=data['One']/data['Two'])

预期输出：

       One  Two  one_two
Group                   
A       17   12      1.416
B       12   14      0.857

同样，我不想将分组数据分配给新数据框，然后使用分配。我想在同一行代码中执行此操作。

大家好,我是android开发的新手.现在我有一个自己无法解决的问题.下面的代码有什么问题(特别是代码中标记的行)？

MainActivity.java:

package com.amaker.ch02.app;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.widget.TextView;

public class MainActivity extends Activity {
    /** Called when the activity is first created. */
    private TextView displayTextView = (TextView)findViewById(R.id.DisplayTextView);  <--Possibly this line

    @Override
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        setContentView(R.layout.main);

        displayTextView.setText("change in the code"); 
    }
}

运行,我在AVD中收到一条消息:应用程序意外停止.请再试一次.但是如果我在声明后不立即分配displayTextView,我会改变代码如下,然后一切顺利.

package com.amaker.ch02.app;

import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.widget.TextView;

public class MainActivity extends Activity {
    /** Called when the activity is first created. */
    private TextView displayTextView;

    @Override
    public void onCreate(Bundle …

我有一些变数 var1, var2, ..., var100

我想创建新的变量 var1_trun, var2_trun, ..., var100_trun

其应具有相同的值var1, var2, ..., var100 ，除了在90％百分位以上的值。这些值应设置为等于原始可变项的90％。

做到这一点的最佳方法是什么？

我试过了：

 trun <- function(x) {

 assign(paste0(substitute(x),"_trun"))<<-x
 assign(paste0(substitute(x),"_trun"))[x>quantile(x, probs=seq(0,1,0.05))[19]]<<-quantile(x, probs=seq(0,1,0.05))[19]
  }

 trun(data$var1)

我得到：

Error in assign(paste0(substitute(x), "_trun")) <<- x : 
  object 'x' not found.

我不明白为什么会这样

df[(df['Gold']>0) & (df['Gold.1']>0)].loc[((df['Gold'] - df['Gold.1'])/(df['Gold'])).abs().idxmax()]

但是当我分开时(df['Gold'] + df['Gold.1'] + df['Gold.2']) 它停止工作给我错误,你可以在下面找到.

有趣的是,以下行有效

df.loc[((df['Gold'] - df['Gold.1'])/(df['Gold'] + df['Gold.1'] + df['Gold.2'])).abs().idxmax()]

我不明白自从我开始学习Python和Pandas以来发生了什么.我需要了解发生这种情况的原因以及如何解决这个问题.

错误

KeyError:'标签[阿尔及利亚]不在[索引]中

DataFrame snap