我想在R中写一个循环,检查数据,以便将0值转换为中值。不幸的是我犯了个错误。
这只是我循环的一部分。
y <- median(df[1])
Error in median.default(df[1]) : need numeric data
如果我用的话,就能用了。
y <- median(df$name_of_the_column)
这是我的回路。我还没完成循环。它还在进行中。
i = 1
for (x in df) {
if (df[i][df[i] == 0]) {
df[i][df[i]] <- median(df[i])
}
我已经处理了一个R数据文件:
import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects.conversion import localconverter
pandas2ri.activate()
import pandas as pd
%%R
n = c(2, 3, 5)
s = c("aa", "bb", "cc")
b = c(TRUE, FALS
我想知道在使用SSE2时,加载和存储的效率是如何变化的。 在本例中,我希望将pclmulqdq指令(进位较少的乘法,对于多项式算术很有用)与普通的C函数进行比较,因此我需要与标准函数相同的“调用约定”。 A和b是16个有效位,结果将具有32个有效位 #include <wmmintrin.h>
int GFpoly_mul_i(int a, int b) {
__m128i xa = _mm_loadu_si128( (__m128i*) a);
__m128i xb = _mm_loadu_si128((__m128i*) b);
__m128i r = _mm_cl
我正在学习r,我正在使用dataset中内置的rivers进行练习。
我想制作一个河长x的盒子图,但它不起作用。
除数据外,全长为141
x
735
320
325
392
524
450
我的代码
library(tidyverse)
rivers %>% ggplot(mapping = aes(y=x)) +
geom_boxplot()
我知道这个错误
Error: `data` must be a data frame, or other object coercible by `fortify()`, not a numeric vector.
Run `rlang::
我有一个数据帧,它具有唯一的行名和唯一的列名。我想将行转换为列,并将列转换为行。
例如,下面的代码:
starting_df <- data.frame(row.names= c(LETTERS[1:4]),
a = c(1:4),
b = seq(0.02,0.08,by=0.02),
c = c("Aaaa","Bbbb","Cccc","Dddd")
我有一个非常大的矩阵,我试图在内存充足的服务器上运行glmnet。即使在设置到某个点的非常大的数据上,它也能正常工作,然后我得到以下错误:
Error in elnet(x, ...) : long vectors (argument 5) are not supported in .C
如果我正确理解,这是由R中的一个限制引起的,它不能有任何长度超过INT_MAX的向量。对吗?是否有任何可用的解决方案不需要对glmnet进行完全重写?是否有任何可供选择的R-口译员(反驳等)解决了这一限制?
谢谢!
的一个典型的相关应用是查询和总结发生的词集及其频率的信息。JSONB是自然的选择(!)来表示这些“查询应用程序”的tsvectot数据类型.所以,
有一个简单的解决方法可以将tsvector转换到JSONB中。
示例:计算缓存的tsvectot的单词的全局频率,将类似于以下查询
SELECT r.key as word, SUM(r.value) as occurrences
FROM (
SELECT jsonb_each(kx_tsvectot::jsonb) as r FROM terms
) t
GROUP BY 1;
在R中,我有一些数字矩阵,我要把每个数字转换成它的等价字母:1到"a",2到"b",等等。
假设这是矩阵:
set.seed(1)
x <- data.frame(matrix(sample(1:16,12,T),nrow=3,ncol=4))
# X1 X2 X3 X4
#1 5 15 16 1
#2 6 4 11 4
#3 10 15 11 3
这是预期的产出:
# X1 X2 X3 X4
#1 e o p a
#2 f d k d
#3 j o k c
我用了letters[x]和letters[list(x)
我正在处理列表中的一些文本。文本由CR/LF分隔,因此我将字符串拆分。然后,我必须清理名单,以使它可用。
library(tidyverse)
my_list <-("abc\r\ndef\r\nghi\r\njkl\r\n")
# The str_split gives me a list that has an empty element at the end. Why?
split_list <- str_split(my_list, "\r\n")
[[1]]
[1] "abc" "def" "ghi&
我发现读取24位整数格式的数据,使用Matlab的'fread‘和'int24’选项会花费很多时间。我发现,如果我读取'int32‘、'int16’或'int8‘中的数据,读取时间比'int24’要快得多。有没有更好的方法来减少读取24位整数数据的时间?
为了了解这个问题,下面给出了一个示例代码。
clear all; close all; clc;
% generate some data and write it as a binary file
n=10000000;
x=randn(n,1);
fp=fopen('file1.b