标签: continuous

我有一个整数列表,我想生成一个包含所有连续整数列表的列表.

#I have:
full_list = [0,1,2,3,10,11,12,59]
#I want:
continuous_integers = [[0,1,2,3], [10,11,12], [59]]

我有以下工作,但似乎是一个糟糕的方式:

sub_list = []
continuous_list = []
for x in full_list:
    if sub_list == []:
        sub_list.append(x)
    elif x-1 in sub_list:
        sub_list.append(x)
    else:
        continuous_list.append(sub_list)
        sub_list = [x]
continuous_list.append(sub_list)

我已经看到其他问题表明itertools.groupby是一种有效的方法,但是我不熟悉这个函数,我似乎在编写lambda函数来描述连续性时遇到了麻烦.

问题:有没有更好的方法(可能使用itertools.groupby？)

注意事项:full_list将包含1到59个整数,将始终排序,整数将介于0到59之间.

我在 python 中创建连续分布时遇到了麻烦，它真的开始让我烦恼。我已经阅读并重新阅读了这个 python 指南（scipy 指南），它并没有帮助我的问题。

我的代码如下：

import sys
import scipy.stats
import numpy 


def CDF_Random(N,NE,E,SE,S,SW,W,NW,Iterations):
    WindDir = [0,45,90,135,180,225,270,315]
    Freq = N,NE,E,SE,S,SW,W,NW

    mydist = scipy.stats.rv_continuous(#My problem is what to write here)  

    cdf_rand=mydist.rvs(size=Iterations)    
    return (cdf_rand)

if __name__ == '__main__':
    N = float(sys.argv[1])
    NE = float(sys.argv[2])
    E = float(sys.argv[3])
    SE = float(sys.argv[4])
    S = float(sys.argv[5])
    SW = float(sys.argv[6])
    W = float(sys.argv[7])
    NW = float(sys.argv[8])
    Iterations = float(sys.argv[9])
    numpy.set_printoptions(threshold=Iterations)
    sys.stdout.write(str(CDF_Random(N,NE,E,SE,S,SW,W,NW,Iterations)))

正如您在阅读代码时所看到的，我的问题是知道在括号中放入什么来创建连续分布。scipy.stats.rv_continuous(#what to put here)。

我尝试了很多不同的方法，主要是本文档（scipy 指南）中建议的方法，例如将我的上限和下限值a=,b=设置为 …

我有一个查询,我在3列的基础上排名行.我成功地这样做了,除了如果任何行在这3列中包含相同的数据,即使它在输出中不连续,它也会给它下一个等级.我希望如果任何行匹配这些列中的数据,只有当它在连续的行中时才应该给出下一个等级,如果不是那么它应该再次给它排名为1.我尝试了以下代码:

  SELECT DISTINCT DENSE_RANK () OVER (PARTITION BY Patient_ID, 
                                                 Opnametype, 
                                                 afdelingscode ORDER BY  Patient_ID, Opnamenummer, SPECIALISMEN, Opnametype, OntslagDatumTijd) AS rnk, 
                *
  FROM t_opnames
  ORDER BY Patient_ID, Opnamenummer, SPECIALISMEN, Opnametype, OntslagDatumTijd

它输出为:

rnk Opnamenummer Patient_ID afdelingscode     Opnametype   Specialismen  OntslagDatumTijd ...
1   2983800      100006     RD8-GH MAU        Inpatient-E  GM            2014-09-01 14:50:00.000
2   2983800      100006     RD8-GH MAU        Inpatient-E  GM            2014-09-02 19:32:00.000
1   2983800      100006     RD8-GH Ward 08    Inpatient-E  GM            2014-09-03 17:12:00.000  
1   2983800      100006     RD8-GH Endo       Inpatient-E  GM            2014-09-09 09:06:00.000
2   2983800      100006     RD8-GH …

我有一个我正在研究的项目,其中一个硬件产生的输出不断被写入文本文件.我需要做的是在通过简单的tcp/ip连接写入文件时传输该文件.

我目前正在尝试通过简单的netcat,但netcat只发送执行时写入的文件部分.它不会继续发送其余的.

现在我有一个服务器在端口9000上监听netcat(仅用于测试目的):

netcat -l 9000

send命令是:

netcat localhost 9000 < c:\OUTPUTFILE

所以在我的理解中,netcat实际上应该是流式传输文件,但只要在执行开始时存在的所有内容都已发送,它就会停止.它不会终止连接,只是停止发送新数据.

如何让它连续流式传输数据？

如何在站点上实现实时和持久数字计数器

所以我在看这个问题(^),我想做同样的事情,除了一点点不同.

我需要其中一个从麻木的138,276,343美元起每秒15.8美分

我希望逗号像正常的金额一样.

我能用这种方式工作吗？我很难过.就像上面问题的海报一样,我没有太多的JS知识.

我执行C4.5算法的.net，但我没有它是如何交易“连续（数值）数据”明确的想法。有人可以给我更详细的解释吗？

我正在尝试对死亡率数据进行Tukey检验,我想测试死亡率是否受铜量(单因素方差分析)和铜与温度的组合(双向ANOVA)的影响.这些是我的公式:

lm2<-lm(Mortality~Cu) 
anova(lm2) 
TukeyHSD(aov(Mortality~Cu)) 

lm2<-lm(Mortality~Cu+Temp+Cu:Temp) 
anova(lm2) 
TukeyHSD(aov(Mortality~Cu+Temp+Cu:Temp)) 

ANOVA没问题,但是对于Tukey's,我收到以下错误信息:

    Error in TukeyHSD.aov(aov(Mortality ~ Cu + Temp + Cu:Temp)) : 
      no factors in the fitted model 
    In addition: Warning messages: 
    1: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: Cu 
    2: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: Temp 
    3: In replications(paste("~", xx), data = mf) : 
      non-factors ignored: Cu, Temp 

我在其他帖子上看到应该有某个因素,但我的所有数据都是数字!我很困惑,不知道接下来该做什么.

在此先感谢您的帮助!

Lundill

我需要一个最短路径算法来控制现实生活中的机器人。

假设我有矩阵形式的环境地图，其中 1 是障碍物，0 是自由空间。如果我使用传统的最短路径算法，例如 A*，那么这将为我提供曼哈顿距离最短路径。所以离实际的最短路径还差得很远。出现这个问题是因为我想不出一种方法来惩罚运动，使对角线比两条直线更好。我可以做一个启发式，让 A* 首先尝试两点之间的欧几里德最短路径，但实际上并没有使欧几里德最短路径成为更好的路径。

有谁知道获得连续空间最短路径的方法吗？它不一定是实际的最佳路径，但比直线和 90 度角更好。

我有一个想法：从起点画一个圆。增加圆的半径，直到圆上的一个点靠近墙壁或球门。圆边缘上的所有点都被设置为子节点，并受到圆半径的惩罚。圆内所有不开放的点都将被关闭，因为没有理由测试它们。以欧几里德最短路径为启发式，以 A* 方式重复此过程，直到达到目标状态。使机器人从一个点直线移动到下一个点。

这应该会提供更接近我正在寻找的东西。一组具有不同角度的直线。当然，如果有连续的曲线就更好了……

我正在从Mathematica切换到R,但我发现可视化有些困难.

我正在尝试按如下方式进行热图:

short 
   penetration scc          pi0
1            0   0  0.002545268
2            5   0 -0.408621176
3           10   0 -0.929432006
4           15   0 -1.121309680
5           20   0 -1.587298317
6           25   0 -2.957853131
7           30   0 -5.123329738
8            0  50  1.199748327
9            5  50  0.788581883
10          10  50  0.267771053
11          15  50  0.075893379
12          20  50 -0.390095258
13          25  50 -1.760650073
14          30  50 -3.926126679
15           0 100  2.396951386
16           5 100  1.985784941
17          10 100  1.464974112
18          15 100  1.273096438
19          20 …

是否可以用连续变量填充 ggplot 的 geom_dotplot？

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, fill = disp)) +
  geom_dotplot()

这应该很简单，但我试过搞乱 aes 组，但没有成功。

我能做的最大事情是离散化 disp 变量，但它不是最优的。

ggplot(mtcars, aes(x = mpg, fill = factor(disp))) +
  geom_dotplot()