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我怎么禁用Incremental Compilation？

我正在使用DevPartner,它会在检测代码时抱怨Skipping instrumentation due to incremental compilation.

我正在尝试在我的Mac上安装rattle软件包RStudio但我收到以下错误.

错误是需要GTK版本2.8.0.我试图安装Gtk通过,Homebrew但仍然是同样的问题.

我错过了什么？

我有以下数据框 df

prod_id prod_ref
10      ef3920
12      bovjhd
NaN     lkbljb
NaN     jknnkn
30      kbknkn

我正在尝试以下方法：

df[df['prod_id'] != np.nan]

但我得到完全相同的数据框。

我想展示

prod_id prod_ref
10      ef3920
12      bovjhd
30      kbknkn

我究竟做错了什么？

我有两个 double 类型的向量，我想将它们组合起来形成一个复向量。

vector<double> vReal;
vector<double> vImag;

我如何将以上两者结合起来得到

vector<complex<double>> vComp;

有人可以帮我怎么做吗？

非常感谢。

此致

金丹

H2O 中的随机森林实现与标准随机森林库之间有性能差异吗？

有没有人对这两种实现进行过或分析过。

我正在尝试使用geom_bar和绘制钻石的比例position = "dodge"。这是我所做的。

library(ggplot2)

ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut))

下图告诉我每种类型有多少颗钻石cut。

现在让我们做一些奇特的事情。

ggplot(data = diamonds) + geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = clarity), position = "dodge")

下图提供了按clarity每种cut类型对钻石进行分组的计数。

我想做的是获得与上面相同的闪避图，但显示比例而不是计数。

例如，对于cut=ideal和clarity = VS2，比例应为5071/21551 = 0.23。

我有两个包含纬度和经度的数据框。我想找到另一个数据帧中从一(Lat, Lon)对到所有的 (Lat, Lon)距离并获得最小值。我正在使用的包geopy。代码如下：

from geopy import distance
import numpy as np

distanceMiles = []
count = 0
for id1, row1 in df1.iterrows():
    target = (row1["LAT"], row1["LON"])
    count = count + 1
    print(count)
    for id2, row2 in df2.iterrows():
        point = (row2["LAT"], row2["LON"])
        distanceMiles.append(distance.distance(target, point).miles)

    closestPoint = np.argmin(distanceMiles)
    distanceMiles = []

问题是df1有168K行并且df2有1200行。我怎样才能让它更快？