我试图创建一个"for“循环,其中100次试验中的每一次都有一组参数,每个参数都是从概率分布中随机选择的。然后,一个模型将接受这些参数并输出一个输出。输入和输出将存储在一个矩阵中,每一行代表一个成功的运行。最终,这个矩阵将被转换成一个数据格式。下面显示的是for循环中的一个示例:
#matrix M will have 100 rows for each trial, and 4 columns
#columns will be a val, b val, c val and output
M <- matrix(0, nrow=100, ncol=4)
for (i in 1
我试图使用Matlab中的'bootstrap‘重新采样(替换)我的数据库,如下所示:
D = load('Data.txt');
lead = D(:,1);
depth = D(:,2);
X = D(:,3);
Y = D(:,4);
%Bootstraping to resample 100 times
[resampling100,bootsam] = bootstrp(100,'corr',lead,depth);
%plottig the bootstraping result as histogram
hist(resampling1
我有一个.tsv文件,我从它创建了一个pyhton字典,其中键都是movie_id,值是features (每部电影都有不同数量的功能)。
下面是我的字典的一个例子:
实现的目标:
在本词典中,我希望创建一个项--用于推荐系统项目的稀疏矩阵。最后,当电影有某种功能时,我希望有一个带有1的二进制稀疏矩阵。就像这样:
我的代码:
要创建字典:
def Dictionary():
d={}
l=[]
with open(filepath_mapping) as f:
for line in f.readlines():
我正试图从一个现有的矩阵中创建一个新的矩阵。具体来说,我想从列A2中减去A1列,从A3中减去A4,从A5中减去A6,但同时我想创建一个新列,它是这些结果的行平均值:
A <- matrix(c(2,3,-2,1,2,2,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12),3,6)
dimnames(A) <- list(c("a","b","c"), c("A1","A2","A3","A4","A5","A6"))
B <-
我想要创建一个大的稀疏矩阵,在这个矩阵中,由于内存问题,它的源数据不能完全加载。您可能会认为磁盘上有一个非常大的文件,我们无法读取它。
我想过了,但我找不到从生成器创建稀疏矩阵的方法。
from scipy.sparse import coo_matrix
matrix1 = coo_matrix(xrange(10)) # it works. Create a sparse matrix with 9 elements.
data = ((0, 1, random.randint(0,5)) for i in xrange(10)) # generator example
matrix2 =
我正在研究一个多类文本分类问题。我已经为同样的建立了梯度提升模型。
关于数据集的:
数据集有两列:"Test_name“和"Description”。
Test_Name列中有6个标签," description“列中有相应的描述。
My the the problem
数据准备
创建用于描述的单词向量。
使用单词向量构建一个语料库。
预处理任务,如删除数字,空格,停止词和转换为小写.
构建文档术语矩阵(dtm)。
从上面的dtm中删除稀疏的单词。
上述步骤导致一个计数频率矩阵,显示其编码应答列中每个字的频
make_samps <- function (x) { #function accepts length of sample
samps <- matrix(1000, length(x))
for (i in samps) a <- rnorm(x, 0, 1)
samps[i,] = a
print(samps)
}
你好,我是R的新手,我需要一些关于我的功能的帮助。
我正在尝试创建一个长度为x的1000个数据集的矩阵(我不确定这是否是正确的格式)(这应该能够用函数操作),平均值为0,标准差为1。
因此,基本上我想用mean=0和s
我已经使用MATLAB的编码器工具创建了矩阵指数函数的MEX版本,将在另一组函数中使用。问题是,MEX版本提供的结果与原始m-file不同。
经过调试,我相信这是因为MEX文件和m文件做的矩阵除法()不一样。或者MEX文件在一开始就有问题。所有通向发生矩阵除法的那条线的变量在两侧都是等价的。
以下是发生问题的行:
F = (V-U)\(2*U) + I
其中i是V和U的大小的单位矩阵。
当MEX文件进行矩阵划分时,出现差异的原因是什么?如何解决此问题?这行代码可以在没有除法的情况下重写吗?
我有一个csr_matrix,假设我调用了:
import scipy.sparse as ss
mat = ss.csr.csr_matrix((50, 100))
现在我想修改这个矩阵上的一些值。我打电话给:
mat[0,1]+=1
我得到了:
SparseEfficiencyWarning: Changing the sparsity structure of a csr_matrix is expensive. lil_matrix is more efficient.
我只需要在矩阵创建之后设置几个值(最后是矩阵的比例)。稍后,我将只读取列或对整个矩阵执行逐个元素的操作(如.log1
我正在开发一个使用Java2D绘制矩阵的应用程序,这个矩阵可以变得非常大,例如30000 x 30000像素。目前,我已经对BufferedImage进行了一些实验,但是创建如此巨大的BufferedImage会导致内存不足异常,即使是在扩大堆的时候也是如此。现在我正在考虑将图像分割成几个图像/区域,当我在某个区域完成后,将其写入磁盘,并创建一个新的区域/BufferedImage,然后继续绘制。我感兴趣的是其他人对如何处理这件事的想法。我离开Java已经有一段时间了,所以欢迎任何具体的例子。