我正在对sampleR 中的函数进行基准测试并将其与它进行比较igraph:sample_seq并遇到了一个奇怪的结果。
当我运行类似的东西时：
library(microbenchmark)
library(igraph)
set.seed(1234)
N <- 55^4
M <- 500
(mbm <- microbenchmark(v1 = {sample(N,M)},
v2 = {igraph::sample_seq(1,N,M)}, times=50))
我得到这样的结果：
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval
v1 21551.475 22655.996 26966.22166 23748.2555 28340.974 47566.237 50
v2 32.873 37.952 82.85238 81.7675 96.141 358.277 50
但是当我跑步时，例如，
set.seed(1234)
N <- 100^4
M <- 500
(mbm <- microbenchmark(v1 = {sample(N,M)},
v2 = {igraph::sample_seq(1,N,M)}, times=50))
我得到了更快的结果sample：
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq …我有一个我在Matlab写的类的对象.当我使用"whos"命令来确定它的大小时,它大约是720,000字节.当我将它保存在.mat文件中时,大约需要75MB.到底是怎么回事？
有没有一种在Matlab中保存和加载对象的有效方法？
编辑:这是属性及其大小的列表
CT_COL: 2
p: 5
d: 10
n: 37
N: 20
idx: [20x1 double]
Am: [4-D double]
X: [4-D double]
y: [37x1 double]
KGram: [20x20 double]
reWave: []
rpw: 2
grps: [1x37 double]
exIDX: [1 4 5 6 13]
nCV: 100
prIDX: [100x6 double]
trIDX: [100x26 double]
U: [5x100 double]
V: [10x100 double]
B: [20x100 double]
Yhat: [37x100 double]
Lam: [100x1 double]
peakRatio: [37x1 double]
Am和X都是20x10x5x37阵列(双倍)
顺便说一下,属性"reWave"用于保存另一个对象的方法的句柄.我认为这可能不是一个好主意(并且可能导致这个),所以我从类定义中删除了它的任何提及.但它似乎以某种方式出现在属性集中.(即使在我发出"明确的课程"之后.)
EDIT2:我正在使用命令 save('uvXbMod1.mat','ob') 来保存对象.令人费解的是:当我使用命令 whos -file uvXbMod1.mat 查看文件中保存的内容时,它会显示出来
Name Size Bytes Class …
我的帐户下的服务器上有一个文件,我需要下载它.让我们说网址是http://my.server/files/myfile.我需要使用用户名和密码进行身份验证.我可以这样做,wget如下
wget http://username:password@my.server/files/myfile
它的工作原理.但是,尝试同样的事情aria2
aria2c http://username:password@my.server/files/myfile
失败并显示错误消息
-> [HttpSkipResponseCommand.cc:211] errorCode=24 Authorization failed.
有没有办法来解决这个问题？我也尝试过--http-user和--http-passwd没有运气选项.
是否有简明(但相当彻底)的教程,以使某人习惯在MATLAB中工作,快速编写R代码.
这是我想到的一个特殊问题:根据我对R文档和教程的有限经验,我对R中的数据类型以及如何操作它们留下了很多困惑.例如,什么是向量,矩阵,列表,数据框等,以及它们如何相关.我没有找到明确解释基本数据类型的来源,以至于我想知道语言是否因设计而模糊不清.
我有一个矩阵，一次绘制一列。是否可以向 MATLAB 图添加滑块（无需繁重的 GUI 编程），以便通过移动滑块，在当前轴中显示不同的列？
我有以下ggplot2代码，可以绘制不同程度的多个多项式拟合：
library(ggplot2)
set.seed(1234)
n = 400
x = rnorm(n, sd=0.4)
y = -x + 2*x^2 - 3*x^3 + rnorm(n,sd=0.75)
df = data.frame(x=x,y=y)
deg = c(1,2,3,10)
cols = c("red","green","blue","orange")
ggplot(df, aes(x=x,y=y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", formula= y~poly(x,deg[1]), se=F, col=cols[1]) +
geom_smooth(method = "lm", formula= y~poly(x,deg[2]), se=F, col=cols[2]) +
geom_smooth(method = "lm", formula= y~poly(x,deg[3]), se=F, col=cols[3]) +
geom_smooth(method = "lm", formula= y~poly(x,deg[4]), se=F, col=cols[4])
我想避免geom_smooth在每个学位上都重复这条线。但我不知道如何geom_smooth理解通过变量传递的动态程度。对于上述问题有更优雅的解决方案吗？如果能够自动更改颜色而不需要显式传递cols向量，那就太好了。（默认配色方案就可以）。
我尝试as.formula(paste0("y~poly(x,",deg[i],")"))通过循环使用，但运气不佳（循环似乎不是正确的方法ggplot。）
使用" boxplot统计"工具箱中的命令时,轴属性会以奇怪的方式更改.例如,一个人得到
XTick = []
XTickLabel =
XTickLabelMode = manual
XTickMode = manual
轴上发生了什么以及如何重命名标签和/或丢弃一些标记？
我编写了一个Rcpp函数来计算矩阵列之间的余弦相似度:
#include <Rcpp.h>
using namespace Rcpp;
// Below is a simple example of exporting a C++ function to R. You can
// source this function into an R session using the Rcpp::sourceCpp
// function (or via the Source button on the editor toolbar)
// For more on using Rcpp click the Help button on the editor toolbar
// [[Rcpp::export]]
NumericMatrix mysimil(NumericMatrix X, NumericVector norms) {
int nrow = X.nrow(), ncol = X.ncol();
NumericMatrix out(nrow, ncol);
for (int i = 0; …