小编djo*_*rd1的帖子

使用 Julia 1.1，我想基于范围向量创建点网格

当使用这段代码时，它给了我一个这样的点的列表

u = [[i j ] for i in -1:0.5:1, j in -1:0.5:1]\n[u...]\n

但是，我无法开发一种更通用的方法，在给定范围数组时创建这样的多维点向量

例如，开发一个 createGrid 函数，它将采用 n 个范围的向量作为参数并输出所有点的列表。

createGrid([1.:0.5:0., 1.:0.5:0., 1.:0.5:0.])\n

这将输出：

27-element Array{Array{Float64,2},1}:\n [-1.0 -1.0 -1.0]\n [-0.5 -1.0 -1.0]\n [0.0 -1.0 -1.0] \n [-1.0 -0.5 -1.0]\n [-0.5 -0.5 -1.0]\n [0.0 -0.5 -1.0] \n [-1.0 0.0 -1.0] \n [-0.5 0.0 -1.0] \n [0.0 0.0 -1.0]  \n [-1.0 -1.0 -0.5]\n [-0.5 -1.0 -0.5]\n [0.0 -1.0 -0.5] \n [-1.0 -0.5 -0.5]\n …

在 Julia 中使用 DataFrame，我想根据列中的值选择行。

用下面的例子

using DataFrames, DataFramesMeta
DT = DataFrame(ID = [1, 1, 2,2,3,3, 4,4], x1 = rand(8))

我想提取 ID 取值为 1 和 4 的行。目前，我提出了该解决方案。

@where(DT, findall(x -> (x==4 || x==1), DT.ID))

当仅使用两个值时，它是可管理的。

但是，我想让它适用于要选择的 ID 具有多行和大量值的情况。因此，如果我需要写下所有要选择的值，这个解决方案是不切实际的

有什么更好的解决方案可以使这个选择通用？

达米安

我有一个包含 6 列 Z1 到 Z6 的表，我想计算这些列中每一列之间差异的绝对值。

到目前为止，我列举了 mutate 命令的所有差异：

FactArray <- FactArray %>% mutate(diff12 = abs(Z1-Z2), 
                                  diff13 = abs(Z1-Z3),
                                  diff14 = abs(Z1-Z4),
                                  diff15 = abs(Z1-Z5),
                                  diff16 = abs(Z1-Z6),
                                  diff23 = abs(Z2-Z3),
                                  diff24 = abs(Z2-Z4),
                                  diff25 = abs(Z2-Z5),
                                  diff26 = abs(Z2-Z6),
                                  diff34 = abs(Z3-Z4),
                                  diff35 = abs(Z3-Z5),
                                  diff36 = abs(Z3-Z6),
                                  diff46 = abs(Z4-Z6),
                                  diff56 = abs(Z5-Z6))

但我意识到这很容易出错，如果我有不同数量的列，则必须重写。

有没有办法“自动”做到这一点？我的意思是，如果我考虑任意数量的列，它会以某种方式自行调整？

最好的事物，

达米安