我需要确定一个矩形矩阵在C中是否有两行正元素。我为集合矩阵编写了部分代码,并输出它的元素。我不知道如何检查行中的正元素。请帮帮我 #include <stdio.h>
#include <conio.h>
#include <locale.h>
#define M 3
#define N 4
int main() {
setlocale(LC_ALL, "Rus");
float a[M][N]; //set matrix with 3 row and 4 column
int i, j; // row
我有两个具有外键引用的表:
Comm TABLE:
+----+------------+
| ID | NAME |
+----+------------+
| 1 | comm name1 |
| 2 | comm name2 |
| 3 | comm name3 |
+----+------------+
LOCATION TABLE: - COMM_ID FK to Comm --> id
+---------+------+-----+
| COMM_ID | FORM | TO |
+---------+------+-----+
|
最近我遇到这样一个问题:给定一个向量,需要生成一个具有给定列数的特殊矩阵。需要指出的是,如果向量中的元素不足以填充生成的矩阵,则将0放在生成的矩阵的最后一行。对于生成的矩阵,要求列和的最大值为最小值。 以下是给定问题的代码: x <- c(10, 10, 9, 21, 8, 3, 7, 23, 1, 5, 26)
x
ncol <- 4
x <- sort(x, decreasing = TRUE)
x
nx <- length(x)
nrow <- ceiling(nx / ncol)
# add 0 in the end
if (nx < nro
我的报告请求包括日期范围内的度量标准的ga:nthDay和ga:dimension3维度,但它没有为每一天索引返回一行数据。
我怀疑这是因为我的自定义维度在范围- but中的每一天都不是匹配的,为什么它们都不为每个度量返回一个0值?
例如,由于我使用的是ga:nthDay,我将得到日期索引为0000和0002 - but no 0001的行。这些行有时会显示度量的0值,但其他情况下,这些行根本不返回。
我该怎么处理那些失踪的日子?
我有一个数据,df。我想从dataframe中删除所有包含值0的行。
ID Value
A 8
A 8
A 0
B 1
B 2
C 0
预期结果:
ID Value
A 8
A 8
B 1
B 2
以下是dput:
structure(list(ID = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L), .Label = c("A",
"B", "C"), cl
好的,所以我用python做了power方法。
基本上,这个方程围绕着矩阵A乘以向量(y),如下所示:
for i in range(0, 100):
y = mult(matrix,y)
y = scalarMult(y, 1.0/y[0][0])
然后将向量y乘以1/(y中的第一个元素)。现在,如果矩阵是稀疏的,或者在正确的位置有一个零,那么a中的第一个元素就会得到零。我在谷歌上搜索的技巧都没有对power方法进行修改来避免这种情况。
对于那些感兴趣的人,我正在尝试求解矩阵的特征值;只要没有太多的零,我的代码就可以工作。
我正在尝试在mySQL上做一个插入存储过程作为一个小测试。最终结果将在一行中插入全零,而不是传递到定义器中的值。
我的代码:
CREATE PROCEDURE `Test` (
IN IDvar int,
IN FirstNamevar nvarchar(50),
IN LastNamevar nvarchar(50),
IN Nationalityvar nvarchar(50),
In Agevar nvarchar(50),
)
BEGIN
INSERT INTO testtable (
ID,
FirstName,
LastName,
Nationality,
Age)
VALU
我正在尝试使用伯努利分布来生成一个矩阵,其中每个行单元格都有line_id/total_lines为1.0的概率。
这是我的代码:
from scipy.stats import bernoulli
import numpy
img_size = 100
img_number = 100
res = numpy.zeros((img_number+1, 6))
image_files = []
for i in range(1):
image_base = Dt.Data(xd=img_size, yd=img_size)
for p in numpy.arange(0.
var cols = 9;
var rows = 9;
var matrix_empty = [];
for (var x = 0; x < cols; x++) {
matrix_empty[x] = [];
for (var y = 0; y < rows; y++) {
matrix_empty[x][y] = -1;
}
}
console.log(matrix_empty); //here give me wrong result not -1 in whole position
matrix_test = getRandomM
基于之前的一篇文章,加速矩阵的建立和寻找最优标度的方法,我们设法加快了我在Rcpp中构造矩阵的方式(例如,输入在文章的末尾)。所使用的代码如下:
#include <RcppArmadillo.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
// [[Rcpp::export]]
int NonDiagSum(arma::mat n, int K){
int sum = 0;
for(int i=0; i<(K+1); ++i){
sum += n(i,K-i);
}
return accu(n) - s
我遇到了这个问题:
一个包含100个特征的XGBoost模型(.pickle文件,在V0.7.post3下构造),但我在模型(model.feature_importances_)中发现55个特征的重要性为0(如下面的矩阵);
另外,当我将泡菜文件转换为PMML (启动在线)时,PMML文件中只有45个特性(那些显然带有importance>0 );
所以,我的问题是:
--为什么重要性等于0的特性最终出现在XGB模型中?如果他们没有真正参与/参与分裂,为什么他们会留在这个模型中呢?
## Feature importance maxtrix from model for demo
ar
问题是编写一个matchAll( pattern,list)函数,如果模式匹配列表中的所有字符串,则返回True。
答案是:
import re
def matchAll(pattern,lst):
outlist=[(re.search(pattern, i) != None) for i in lst]
#out = True
#for i in outlist:
# out= i and out
return sum(outlist)==len(outlist)
我理解他们做的每一件事,除了最后一行。为什么要检查列表的总和是否等于列表的长度?