我正在使用R函数ks.test()来测试R随机数生成器的均匀分布.我正在使用以下代码:
replicate(100000, ks.test(runif(n),y="punif").
当n小于或等于100时,它可以工作,但当n大于100时,我得到以下警告消息:
In ks.test(runif(100000), y = "punif") :
ties should not be present for the Kolmogorov-Smirnov test.
这些"关系"是什么？
我知道我可以用来%PUT在日志窗口中写一个文本字符串,但是如果我想在日志中写一个函数的结果PROBNORM(x)呢？有没有办法做到这一点？
我在R中运行一些代码,我想报告计算时间和我正在运行的代码块的结果.由于计算需要一段时间,我想知道是否有办法输出(同时)计算时间和结果,而不必运行代码两次(因此需要花费两倍的时间).
我想比较 PySpark 中的 3 列（百分比总和为 100%）以创建一个新列，其中包含 3 列最大值的列名，或者，如果最大值不唯一，则包含列名具有相同的价值。我在这里看到了一些类似的例子，但是当最大值不唯一时，它们不会处理这种情况。下面是我的蛮力解决方案，但运行需要很长时间才能变得无用：
df\
.withColumn("MaxName",
F.when( (col(A)>col(B)) & (col(A)>col(C)), "A")\
.when( (col(B)>col(A)) & (col(B)>col(C)), "B")\
.when( (col(C)>col(A)) & (col(C)>col(B)), "C")\
.when( (col(A)==col(B)) &\
(col(A)>col(C)) | (col(B)>col(C)), "AB")\
.when( (col(C)==col(B)) | (col(C)==col(A)) &\
(col(C)>col(B)) | (col(C)>col(A)), "CAB")\
.otherwise("ABC")
任何见解来构建更有效的解决方案？