标签: assign

我正在尝试在列表中的对象中使用赋值.我想做的是改变一些元素.例如:

x <- list()
x$test <- 1
assign("x$test", 2)
x$test == 1
     [1] TRUE

有什么想法吗？我需要使用assign,因为我正在构建一个函数,它将列表(x)中的对象的名称作为输入.

我需要在for循环中访问并分配m*n矩阵的单个槽.到目前为止的代码:

rowCount <- 9
similMatrix = matrix(nrow = rowCount - 1, ncol = rowCount)
show(similMatrix)
for(i in (rowCount - 1)){
  for (j in rowCount)
    if (i == j){
      similMatrix[i == j] <- 0;
    }
}
show(similMatrix)

因此,如果i = j,则矩阵中的NA值需要替换为0.

以下反转列表"就地"并在Python 2和3中工作:

>>> mylist = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> mylist[:] = reversed(mylist)
>>> mylist
[5, 4, 3, 2, 1]

为什么/怎么样？既然reversed给了我一个迭代器,并且不预先复制列表,并且因为[:]=替换"就地",我很惊讶.以下,也使用reversed,按预期中断:

>>> mylist = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> for i, item in enumerate(reversed(mylist)):
        mylist[i] = item
>>> mylist
[5, 4, 3, 4, 5]

为什么不是这样的[:] =失败？

是的,我知道mylist.reverse().

我试图assign unique重视pandas df特定的个人.

对于df下方,[Area]并且[Place]将一起组成unique是不同的值工作.这些值将分配给个人,总体目标是尽可能少地使用个人.

诀窍是这些值不断开始和结束,并持续不同的时间长度.unique任何一次分配给个人的最多值是3.[On]显示[Place]和[Area]正在发生的当前唯一值的数量.

因此,这为我需要的人数提供了具体的指导.例如3个unique值一个= 1个人,6个独特值= 2个人

我不能做一个groupby声明我在那里assign的第一3 unique values到individual 1再下一个3个unique值individual 2等.

我设想的是,当unique值大于3时,我想[Area]先将值组合,然后合并剩余的.因此,assign在[Area]个人(最多3个)中查找相同的值.然后,如果有_leftover_值(<3),则应尽可能将它们组合成3个组.

我设想这种工作的方式是:通过一个展望未来hour.对于每个新row值,script应该看到有多少个值[On](这表明需要多少个人).当unique值> 3,他们应该是assigned通过grouping在相同的值[Area].如果有剩余的 …

这一直困扰着我.

struct person {
       char name[15];
       int age;
};
struct person me;
me.name = "nikol";

当我编译时,我收到此错误:

错误:从类型'char*'分配类型'char [15]'时出现不兼容的类型

我错过了一些明显的东西吗？

我刚刚开始学习Verilog,我从不同的来源看到了这三行.我对这三者之间的区别感到困惑:

1. c <= a&b;
2. 分配c = ~a;
3. c = 1'b0;

这些线似乎为c赋值,但有什么区别？谢谢.

这是我在stackoverflow上的第一篇文章,我对编码更加新鲜.所以,请耐心等待.

我正在进行一项有两套数据文件的实验.Doc1如下:

TOPIC:topic_0 5892.0
site 0.0371690427699
Internet 0.0261371350984
online 0.0229124236253
web 0.0218940936864
say 0.0159538357094
image 0.015105227427

TOPIC:topic_1 12366.0
Mr 0.150331554262
s 0.0517548115801
say 0.0451237263464

TOPIC:topic_2 ....
.....
.....

TOPIC:topic_3 1066.0
say 0.062
word 0.182

等等100个主题.

在本文档中,有些词语出现在所有主题中或仅存在于少数主题中.所以,我想执行一个过程,如果一个主题中没有一个单词,我希望该主题中的单词的值为0.这就是主题2中出现的BBC这个词,但是不存在主题1,所以我希望我的列表为:

TOPIC:topic_0 5892.0
site 0.0371690427699
Internet 0.0261371350984
online 0.0229124236253
web 0.0218940936864
say 0.0159538357094
image 0.015105227427
Mr 0
s 0
president 0
tell 0
BBC 0

TOPIC:topic_1 12366.0
Mr 0.150331554262
s 0.0517548115801
say 0.0451237263464
president 0.0153647096879
tell 0.0135856380398
BBC 0.0135856380398
site 0
Internet 0
online 0 …

我试图在TensorFlow中构建一个自动增量图.我认为assignop可能适用于此,但没有找到它的文档.

我假设这个op在类似C的语言中返回它的值 - 并编写了以下代码:

import tensorflow as tf

counter = tf.Variable(0, name="counter")

one = tf.constant(1)
ten = tf.constant(10)

new_counter = tf.add(counter, one)
assign = tf.assign(counter, new_counter)
result = tf.add(assign, ten)

init_op = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:

  sess.run(init_op)

  for _ in range(3):

    print sess.run(result)

这段代码有效.

问题是:这是预期的行为吗？为什么分配操作没有记录在这里:https://www.tensorflow.org/versions/0.6.0/api_docs/index.html

这是非推荐的操作吗？

我试图从合并的道具values成this.

以下引发错误.我怎样才能做到这一点？

this = {...this, ...values}

data.tabel的引用分配似乎有一个细微的差别:=标准中的=功能形式.

标准形式强制RHS到矢量,功能形式没有.一个细节,但没有记录,因为我相信.

library(data.table)
dt <- data.table(a = c('a','b','c'))
v <- c('A','B','C')
l <- list(v)

all.equal(copy(dt)[, new := v], copy(dt)[, `:=` (new = v)])
# [1] TRUE
all.equal(copy(dt)[, new := l], copy(dt)[, `:=` (new = l)])
# [1] "Datasets have different column modes. First 3: new(character!=list)"

copy(dt)[, new := l][]
#    a new
# 1: a   A
# 2: b   B
# 3: c   C

copy(dt)[, `:=` (new = l)][]
#    a   new
# 1: a A,B,C
# 2: b A,B,C …