我需要从变量中提取数值,该变量是一个结合了数值和名称的结构
structure(c(-1.14332132657709, -1.1433213265771, -1.20580568266868,
-1.75735158849487, -1.35614113300058), .Names = c("carbon",
"nanotubes", "potential", "neuron", "cell", "adhesion"))
最后,我想有一个载有这个信息的载体
c(-1.14332132657709, -1.1433213265771, -1.20580568266868,
-1.75735158849487, -1.35614113300058)
我该怎么做？非常感谢
我试图使用Weka的NaiveBayesUpdateable分类器.我的数据包含名义和数字属性:
@relation cars
@attribute country {FR, UK, ...}
@attribute city {London, Paris, ...}
@attribute car_make {Toyota, BMW, ...}
@attribute price numeric %% car price
@attribute sales numeric %% number of cars sold
我需要根据其他属性预测销售数量(数字!).
据我所知,我不能在Weka中使用数字属性进行贝叶斯分类.一种技术是在长度为k的N个区间中分割数值属性的值,而使用标称属性,其中n是类名,如下所示:@attribute class {1,2,3,... N}.
然而,我需要预测的数字属性范围从0到1 000 000.创建1 000 000个类根本没有任何意义.如何用Weka预测数字属性或者在Weka没有这个任务的工具的情况下寻找什么算法？
搜索了谷歌和SO,但找不到一个好的答案.我有下表:
Country Value
23 Bolivia 2575.684
71 Guyana 3584.693
125 Paraguay 3878.150
49 Ecuador 5647.638
126 Peru 6825.461
38 Colombia 7752.168
151 Suriname 9376.495
25 Brazil 11346.796
7 Argentina 11610.220
171 Venezuela 12766.725
168 Uruguay 14702.505
37 Chile 15363.098
所有价值均以美元计算 - 我想加上美元符号和逗号.因此,玻利维亚的价值应为2,575.684美元.还有,是否真的需要将行名更改为1到12？如果是这样,一个简单的方法呢？
提前致谢.
我有兴趣实时替换数字匹配并将它们操作为十六进制.
我很想知道是否可以不使用foreach循环.
所以...
两者之间的一切 :
= {数值} ;
将被归为:
= {十六进制数值} ;
preg_match_all('/\=[0-9]\;/',$src,$matches);
是否有任何回调preg_match_all所以不是预先形成一个循环,我可以在preg_match_all捕获每个匹配(实时)时立即操作它们.
这不是正确的语法,但你可以得到这个想法:
preg_match_all_callback('/\=[0-9]\;/',$src,$matches,{convertAll[0-9]ToHexadecimal});
是否有一种优雅的数值稳定方式,可以为全参数范围x评估以下表达式,a> = 0？
f(x,a) = sqrt(x+a) - sqrt(x)
是否有任何编程语言或库提供这种功能？如果是,以什么名义？我现在使用上面的表达式没有具体问题,但过去曾多次遇到过这种情况,并且一直以为这个问题必须先解决!
我有一个包含数字和非数字列的数据框,比方说
df <- data.frame(v1=1:20,v2=1:20,v3=1:20,v4=letters[1:20],v5=letters[1:20])
要仅选择我将使用的非数字列
fixCol <- !sapply(df,is.numeric)
但现在我还想要包含一个特定的数字列,比如说v2.我的数据框非常大,列的顺序发生了变化,因此我无法使用数字对其进行索引,我真的想使用名称"v2".我试过了
fixCol$v2 = TRUE
但是这给了我警告In fixCol$FR = TRUE : Coercing LHS to a list,这使我无法将原始数据框子集化为仅获得fixCol
df[,fixCol]
得到: Error in .subset(x, j) : invalid subscript type 'list'
最后,我的目标是缩放我的数据框的所有数字列,除了这一个指定的列,使用类似的东西
scaleCol = !fixCol
df_scaled = cbind(df[,fixCol], sapply(df[,scaleCol],scale))
我该怎么做才能做到最好？
在研究三角形点测试（2D 情况）的各种方法时，我发现使用重心坐标的方法是最常用的一种。这是 StackOverflow 的答案，对此进行了解释。
为什么这种方法是最优选的方法？这可能与计算量减少有关，但是数值稳定性呢？对于点特别靠近边界的情况，该算法是否比“同边”技术更适合？
我有一些非常古老的Python代码（大约在Python 2.2 / 2.3左右编写，并使用了我理解是Numpy的前体的Numeric库）。我希望通过在Python 3和Scipy中重新编写代码来重新激发它的活力，尽管我想让旧代码再次用于测试目的。
我觉得这应该可行，因为开源软件通常会保留旧版本，尽管我很难做到这一点。
首先，我尝试使用conda创建Py2.3安装：
conda create -n py23 python=2.3
而且找不到Python 2.3。因此，我创建了一个Py2.7环境。
在终端上使用Py 2.7活动环境，我可以看到使用pip列出了Numeric 24.2（pip search Numeric），但是它拒绝使用以下命令进行安装
pip install Numeric
最后，我尝试下载源代码并在一个活动的Py2.6环境中运行
python setup.py install
我收到以下错误：
running install
running build
running build_py
running build_ext
building 'umath' extension
C:\Users\USERNAME\AppData\Local\Programs\Common\Microsoft\Visual C++ for
Python\9.0\VC\Bin\amd64\cl.exe /c /nologo /Ox /MD /W3 /GS- /DNDEBUG -
DHAVE_INVERSE_HYPERBOLIC=0 -IInclude -IPackages\FFT\Include -
IPackages\RNG\Include "-IC:\Program Files\Anaconda3\envs\py27r\include" "-
IC:\Program Files\Anaconda3\envs\py27r\PC" /TcSrc\umathmodule.c
/Fobuild\temp.win-amd64-2.7\Release\Src\umathmodule.obj
umathmodule.c
Src\umathmodule.c(1005) : warning C4244: '=' : conversion from 'double' to
'float', possible loss of data
Src\umathmodule.c(1297) : …在 Go 中如何使用二进制补码表示法将负整数表示为二进制？
例如：
n := int64(-1)
fmt.Printf("%b", n)
fmt.Println(strconv.FormatInt(n, 2))
两行都打印-1。结果应该是这样的ffffffffffffffff。
我有一个关于 Julia 中矩阵乘法的计算问题。事实上我今天开始学习 Julia。以前我经常使用Python、numpy 等。
\n但是，我有一个 6x6 矩阵A ，我想将其与已有的初始向量x 1相乘，然后将另一个向量a 1添加到乘积中。然后我使用它的输出向量x 2作为具有相同矩阵A的相同操作的输入，但不同的向量a 2等等。
\n那是：
\n涉及的对象非常小，但问题是，我想多次执行此操作：大约 ~10 11到 ~10 13次。此外，我需要非常高的数值精度，远远高于 Float64 给出的精度。
\n我能够编写一种直接的方法，它可以满足我的要求并达到我想要的精度。在良好/成熟的Python实践中，我已经预定义了我的数组，并在进行过程中用计算值填充它们。然而，我感觉我受到低效内存管理的瓶颈，正如分配数量可能表明的那样。
\n时不时地（比如每 1000 次迭代）我想将当前迭代的向量x i保存到另一个数组m，这是函数的输出和我的结果。
\n我认为用第 i …