标签: replicate

在R环境中编程时,我使用了rep("[35,40)",1020).这应该给我一个1020次"[35,40]"的列表.但是,结果只包含1019个这些元素.

编程首先在两个向量的复制中完成,但即使我将其拆分它也不起作用.

我尝试使用不同版本的R(R 2.11.1,R 2.9.0,R 2.10.0,R 2.7.2),但它们都没有正常工作.

有没有人知道如果有一个版本的R没有这个bug？或者我如何解决这个问题？

所以这个代码:

> agecats
 [1] "(-0.001,5]" "(5,10]"     "(10,15]"    "(15,20]"    "(20,25]"   
 [6] "(25,30]"    "(30,35]"    "(35,40]"    "(40,45]"    "(45,50]"   
[11] "(50,55]"    "(55,60]"    "(60,65]"    "(65,70]"    "(70,75]"   
[16] "(75,80]"  
> weightage<-c(0.9,0.9,2.7,3.1,8.9,10.05,10.05,10.2,10.2,9.3,9.3,8.7,7.9,3.15,3.15,1.5)
> weightage
 [1]  0.90  0.90  2.70  3.10  8.90 10.05 10.05 10.20 10.20  9.30  9.30  8.70
[13]  7.90  3.15  3.15  1.50

> weightage100<-weightage*100
> weightage100
 [1]   90   90  270  310  890 1005 1005 1020 1020  930  930  870  790  315  315
[16]  150
> tosamplefrom<-rep(agecats,weightage100)
> table(tosamplefrom)
tosamplefrom …

我正在尝试创建一个允许用户输入字符串列表的函数.该函数采用长度并允许用户输入长度为1的行.然后检查每一行以确保它与原始行的长度相同.但是,我遇到了一些问题,我找不到解决办法.

问题是我可以输入多于count-1行,并且长度没有像我预期的那样计算..例如,如果我输入["12","13"]然后["121","13" ]给出了错误,虽然长度相同!

read :: IO [Line]
read = do
  line <- getLine
  let count = length line
  lines <- replicateM (count-1) $ do
    line <- getLine
    if length line /= count
    then fail "too long or too short"
    else return line
  return $ line : lines

Line的类型为String.

readLn给出了解析错误.

我有一个大的data.table看起来像

custid, dayofweek, revenue
AA 2 345
AA 3 545
BB 1 544
BB 4 456
CC 7 231

我想"增长"这个数据表,使得每个custid的所有7个数字都设置为收入列NA.示例如下所示.

custid, dayofweek, revenue
AA 1 NA
AA 2 345
AA 3 545
AA 4 NA
AA 5 NA
AA 6 NA
AA 7 NA
BB 1 544
BB 2 NA
BB 3 NA
BB 4 456
BB 5 NA
BB 6 NA
BB 7 NA
CC 1 NA
CC 2 NA
CC 3 NA
CC 4 NA
CC …

我有一个值向量(比如说1:10),并希望在其中重复某些值2次或更多次,由另一个向量(比方说c(3,4,6,8))确定.在此示例中,结果将是c(1,2,3,3,4,4,5,6,6,7,8,8,9,10)重复2次.

这适用于任意长度范围向量(如200:600),第一个包含第二个向量.有没有方便的方法来实现这一目标？

我正在多次replicate运行自己的analyse函数（analyse返回列表）：

results <- replicate(reps, analyse())

有没有一种方法可以添加进度条，显示当前完成的复制百分比？我已经尝试过了txtProgressBar，但是不知道如何在没有for循环的情况下使它工作。

编辑：的可复制示例 replicate:

analyse <- function() {
  out <- list('a' = vector('list', 5), 'b' = vector('list', 5))
}
results <- replicate(3, analyse())

就我而言，输出analyse是带有结果的列表的深层列表。我希望进度栏在每次results填写新列时都更新，因此在每次复制之后。

我有一个数据框,其中我有过去3年(2016年,2017年,2018年)得分的总分,但也有每年得分数的列.

我的数据框看起来像这样:

myDF <- data.frame(ID =c(1,1,1,2,2,3,4),
 Dates= c("2016", "2017", "2018", "2016", "2017", "2018", "2016"),
 Total_Points = c(5, 5, 5, 4, 4, 2, 3),
 Points2016 = c(3, NA, NA, 2, NA, NA, 3),
 Points2017 = c(NA,1,NA,NA,2,NA,NA),
 Points2018= c(NA,NA,1, NA, NA, 2, NA))

问题是我想为每个组复制"Points2016","Points2017"和"Points2017"列的值,以使它们的条目看起来相同.

我不确定解释是否清楚所以这将是我的预期输出:

myDF_final <- data.frame(ID =c(1,1,1,2,2,3,4),
               Dates= c("2016", "2017", "2018", "2016", "2017", "2018", "2016"),
               Total_Points = c(5, 5, 5, 4, 4, 2, 3),
               Points2016 = c(3, 3, 3, 2, 2, NA, 3),
               Points2017 = c(1,1,1,2,2,NA,NA),
               Points2018= c(1,1,1, NA, NA, …

好的,我理解perl哈希切片和Perl中的"x"运算符,但是有人可以从这里解释下面的代码示例(稍微简化)吗？

sub test{
    my %hash;
    @hash{@_} = (undef) x @_;
}

示例调用sub:

test('one', 'two', 'three');

这条线是什么引发了我:

@hash{@_} = (undef) x @_;

它正在创建一个哈希,其中键是sub的参数并初始化为undef,因此:

%哈希:

'one'=> undef,'two'=> undef,'three'=> undef

x运算符的rvalue应该是一个数字; 如何将@_解释为子参数数组的长度？我希望你至少要做到这一点:

@hash{@_} = (undef) x scalar @_;

我正在复制数据库行并希望将新行作为对象返回。

$new_foo = Foo::find($id)->replicate()->save();
print_r($new_foo);

这将返回 1 而不是我刚刚创建的新对象。想法？

假设我们有一个 10x20 的实矩阵：

Eigen::MatrixXd A(10,20);
A.setRandom();

我们想构造一个 10x10 的矩阵

B = [v v ... v v]

其中v是长度为 的列向量10。对于这个向量，v，每个元素都是 A 的每一行的平方范数，即：

v = ( ||x_1||^2, ||x_2||^2, ..., ||x_10||^2,)^T,

其中x_j表示 A 的第 j 行。

构造矩阵的最有效方法是B什么？

我可以构造v如下：

Eigen::VectorXd v(10);
for (int i=1; i<10; i++)
{
    v(i) = A.row(i).squaredNorm();
}

我认为这一步没有for循环是无法解决的。我怎么能复制这个列 10 次，这样B就如上面所讨论的那样填充了？

我正在尝试使用参数为 1 的指数分布生成 1000 个数字。

将种子值设置为 1 后，我尝试了rexp(1000, 1)和replicate(1000, rexp(1, 1))，但是得到的两个向量的中位数不同。

我预计这两个表达式生成的向量是相同的，因为它们都是从相同种子值下的相同指数分布中采样的。

rexp(1000, 1)和 和有什么区别replicate(1000, rexp(1, 1))？在实践中我应该使用哪个？

这是我尝试过的代码：

> options(digits = 2)  
> set.seed(1)
> 
> a <- rexp(1000, 1)   
> b <- replicate(1000, rexp(1, 1))
> 
> median(a)   
[1] 0.73   
> median(b)   
[1] 0.68