小编new*_*bie的帖子

我发现如果一个矩阵(几乎)已满,那么将它存储在稀疏中会导致(更多)时间计算.

虽然以稀疏形式存储完整矩阵是微不足道的,但我只是想知道这个事实背后的原因.

我的猜测是稀疏的索引读数将是计算时间的主要贡献者.还有其他优雅的想法？

例如，我想将匿名函数应用于 tibble 数据

tb <- tibble(vec1 = 1:10, vec=2)

以下代码失败

tb %>% map(function(x) {x[1,1] + x[2, 1]})

但以下作品

tb %>% {map(list(.), function(x) {x[1,1] + x[1,2]})}
tb %>% map_depth(0, function(x) {x[1,1] + x[1,2]})

我想知道是否有比后两个更好的选择。

我在尝试生成统一的rv(随机变量)时遇到了matlab的问题

如曲线图所示,产生RVS的直方图不在边界真是"统一",在我的情况,0和2*pi.

我希望图表可以打开.由于声誉低,遗憾的是我无法发布图像.

我只是使用以下代码:

phi = rand(Ndistur,Nsim)*(2*pi);

欢迎任何解决方案或想法.