标签: decomposition

我需要一个算法来生成所有可能的正数分区,我想出了一个(作为答案发布),但它是指数时间.

该算法应该返回所有可能的方式,数字可以表示为小于或等于其自身的正数之和.例如,对于数字5,结果将是:

• 五
• 4 + 1
• 3 + 2
• 3 + 1 + 1
• 2 + 2 + 1
• 2 + 1 + 1 + 1
• 1 + 1 + 1 + 1 + 1

所以我的问题是:有更高效的算法吗？

编辑:问题的标题是"数字的总和分解",因为我真的不知道这叫什么.ShreevatsaR指出它们被称为"分区",所以我相应地编辑了问题标题.

我很难确定何时关系是Boyce-Codd Normal Form,以及如果不将其分解为BCNF.鉴于这个例子:

具有功能依赖性的R(A,C,B,D,E):A - > B,C - > D.

我怎么去分解它？

我采取的步骤是:

A+ = AB  
C+ = CD  
R1 = A+ = **AB**  
R2 = ACDE (since elements of C+ still exist, continue decomposing)  
R3 = C+ = **CD**  

R4 = ACE(此关系中没有FD闭包)

所以现在我知道ACE将构成整个关系,但分解的答案是:AB,CD,ACE.

我想我正在努力解决如何将关系正确地分解为BCNF形式以及如何判断你何时完成.非常感谢任何能够在解决这些问题时让我完成思考过程的人.谢谢!

在Python中我可以写

def myMethod():
    #some work to find the row and col
    return (row, col)

row, col = myMethod()
mylist[row][col] # do work on this element

但是在C#中,我发现自己在写作

int[] MyMethod()
{
    // some work to find row and col
    return new int[] { row, col }
}

int[] coords = MyMethod();
mylist[coords[0]][coords[1]] //do work on this element

Pythonic方式显然更加清洁.有没有办法在C#中做到这一点？

出于目的,我需要将4x4矩阵分解为四元数和vec3.抓取四元数很简单,因为你可以将矩阵传递给构造函数,但我找不到抓取翻译的方法.肯定有办法吗？

正确执行加法模型有一些问题。

我有那个数据框：

当我运行此代码时：

import statsmodels as sm
import statsmodels.api as sm
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(df, model = 'additive')
fig = decomposition.plot()
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = [9.0,5.0]

我收到了这条消息：

ValueError: 您必须指定一个句点或 x 必须是一个带有 DatetimeIndex 且频率未设置为 None 的 Pandas 对象

我应该怎么做才能得到那个例子：

上面我从这个地方截取的屏幕https://towardsdatascience.com/analyzing-time-series-data-in-pandas-be3887fdd621

我正在对一个无组织的文件进行每小时降水分析.但是,我设法清理它并将其存储在一个数据框(称为CA1)中,其形式如下:

  Station_ID Guage_Type   Lat   Long       Date Time_Zone Time_Frame H0 H1 H2 H3 H4 H5        H6        H7        H8        H9       H10       H11 H12 H13 H14 H15 H16 H17 H18 H19 H20 H21 H22 H23
1    4457700         HI 41.52 124.03 1948-07-01         8        LST  0  0  0  0  0  0 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.0000000   0   0   0   0  0  0   0   0   0   0   0   0
2    4457700         HI 41.52 124.03 1948-07-05         8        LST  0  1  1  1  1  1  2.0000000 2.0000000 …

我有这个带有日期时间索引的数据框:

ts_log:

date price_per_unit 2013-04-04 12.762369 2013-04-05 12.777120 2013-04-06 12.773146 2013-04-07 12.780774 2013-04-08 12.786835

我有这段代码decomposition `

from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
decomposition = seasonal_decompose(ts_log)

trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid

但在这行decomposition = seasonal_decompose(ts_log) 我得到了这个错误:

ValueError: You must specify a freq or x must be a pandas object with a timeseries index

问题出在哪儿？

我试图通过将一个类分成几个其他类来重新考虑一些代码.为此,我想将旧类中已存在的一些方法移动到新类.但是这些方法在很多地方被引用,手动更新引用似乎很烦人.那么有没有办法移动方法以及在eclipse中更新它们的引用？

我想知道是否有可能(如果它是如何)将任意M3矩阵变换重新呈现为一系列更简单的变换(例如平移,缩放,倾斜,旋转)

换句话说:如何从MComplex计算MTranslate,MScale,MRotate,MSkew矩阵,以便以下等式成立:

MComplex = MTranslate*MScale*MRotate*MSkew(或其他顺序)

我正在OS X上进行网站开发,而且我常常发现自己处于将移动网站(运行Linux/LAMP)的某些部分移动到在我自己的机器上运行的开发服务器的情况.一个这样的实例涉及下载图像(用户生成的内容,例如通过ftp下载),以这样或那样的方式处理它们并将它们放回到生产站点上.

涉及的图像文件在Linux机器中创建,其文件名似乎使用NFC分解以UTF-8编码.另一方面,OS X的HFS +文件系统不允许NFC分解的文件名并转换为NFD.但是,一旦我完成并希望上传文件,他们的名字现在将使用NFD分解,因为Linux支持它们.因此,无法在预期的URL访问新上载的(在某些情况下已替换)文件.

我正在寻找一种方法来改变文件的UTF分解(最好)或之后(convmv看起来是一个不错的选择,但我在这个服务器上没有足够的权限,在这种特殊情况下不可能)转移,因为我猜测事先不可能做到这一点.我尝试使用Transmit和rsync进行FTP上传(使用正常使用的部署脚本)无济于事.--iconvrsync中的选项似乎很理想,但不幸的是我运行rsync 2.6.9的服务器无法识别它.

我猜很多人都有类似的问题,我很乐意听到任何解决方案或解决方法!

更新:在这种情况下,我最终将文件rsyncing到运行Ubuntu的虚拟机,在那里运行convmv,然后再次rsyncing到我的登台服务器.虽然这种方法运行得相当好,但有点耗费时间.也许可以在OS X上安装一个ext文件系统,而只是使用原始的NFC分解文件名将文件存储在那里？

另外,为了避免在未来的WordPress安装中出现这些问题,这是我的用例,你可以add_filter('sanitize_file_name', 'remove_accents'); 在上传任何文件之前添加一个简单的,你应该没问题.