我有一个65,000乘160矩阵,然后我用R中的图像(X)转换成图像.
我还使用选项useRaster = TRUE,这使得绘图批次更快,文件也更小.
但是,文件大小仍然相当大~60 Mb.无论如何要控制R中图像的文件大小？如果是这样,我会喜欢听到如何以及通过约束文件大小而失去多少分辨率.
该文件创建为pdf文件,代码如下:
# ----- Define a function for plotting a matrix ----- #
myImagePlot <- function(x, filename, ...){
dev = "pdf"
#filename = '/home/dnaiel/test.pdf'
if(dev == "pdf") { pdf(filename, version = "1.4") } else{}
min <- min(x)
max <- max(x)
yLabels <- rownames(x)
xLabels <- colnames(x)
title <-c()
# check for additional function arguments
if( length(list(...)) ){
Lst <- list(...)
if( !is.null(Lst$zlim) ){
min <- Lst$zlim[1]
max <- Lst$zlim[2]
}
if( !is.null(Lst$yLabels) ){
yLabels <- …我在R中有一个矩阵,并且不需要执行for循环我想随机地重排行,但是每个列都是独立的.
也就是说,
A=cbind(c(1,2,3),c(4,5,6))
我想要一个新的矩阵,让我们说A.shuffle,其中第1 c(1,2,3)列和第2 c(4,5,6)列是随机混合的.
例如,
A.shuffle = cbind(c(1,3,2), c(6,4,5))
即,在第1列中,随机混洗改变了2和3的位置,而在第2列中,不同的随机混洗改变了6到4,4到5和5到6的位置.
什么是在R中做到这一点的好方法而不需要做循环？
谢谢!
我理解spark在并行和内存中处理大规模数据方面的优势.
但是,当从/向S3读取/写入数据时,如何在读取/写入S3方面没有遇到瓶颈.这是由S3存储服务以某种有效的形式处理的吗？S3分布式存储？请提供一些解释以及如何可能的链接,了解如何了解更多相关信息.
我想初始化一个只能包含零或一的大小（n，m）的numpy数组。此外，我想稍后再使用数组np.bitwise_or。
例如，如果我尝试：
import numpy as np
myArray = np.zeros([4,4])
myRow = myArray[1,]
myCol = myArray[,1]
np.bitwise_or(myRow, myCol)
它失败：
TypeError: ufunc 'bitwise_or' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''
我如何以类似的方式做到这一点却没有错误？
如果我尝试
np.bitwise_or([0,0,0,0], [0,0,0,0])
它实际上有效。