如何使用带有多个参数的mapply复制一个函数来计算一个方法的幂？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R语言中 apply 函数详解

tapply mapply 设置上下文我将首先通过使用简单的数据集介绍上面的每个函数是如何工作的，然后我们将使用一个真实的数据集来使用这些函数。...到目前为止，我们只使用了一个参数的函数，并将它们应用于数据。apply家族最棒的部分是，它们也处理具有多个参数的函数！...mapply函数最好用例子来解释——所以让我们先使用它，然后再尝试理解它是如何工作的。首先，让我们看一个通常不以2个列表或2个向量作为参数的函数，例如max函数。...因此，mapply函数用于对通常不接受多个列表/向量作为参数的数据执行函数。当你要创建新列时，它也很有用。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。

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以下是一个复杂的 C 语言代码示例，展示了如何使用递归函数来计算斐波那契数列： ```c #include 递归函数计算斐波那契数列 int fibonacci(int

以下是一个复杂的 C 语言代码示例，展示了如何使用递归函数来计算斐波那契数列： #include // 递归函数计算斐波那契数列 int fibonacci(int n) {...} return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2); } int main() { int num; printf("请输入一个正整数...: "); scanf("%d", &num); printf("斐波那契数列的前%d项为：\n", num); for (int i = 0; i < num; i+...+) { printf("%d ", fibonacci(i)); } return 0; } 上述代码中，我们定义了一个递归函数 fibonacci，用于计算斐波那契数列的第...在 main 函数中，用户可以通过输入一个正整数来指定要计算的斐波那契数列的项数。然后，使用循环来打印出斐波那契数列的前 num 项。

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

= FALSE, USE.NAMES = TRUE) mapply Apply a Function to Multiple List or Vector Arguments对多个列表或者向量参数使用函数...函数sapply是函数lapply的一个特殊情形，对一些参数的值进行了一些限定，其使用格式为： sapply(X, FUN,..., simplify = TRUE, USE.NAMES = TRUE)...函数mapply是函数sapply的变形版，mapply 将函数 FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。...函数mapply的使用格式如下： mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE,USE.NAMES = TRUE) 其中参数MoreArgs表示函数...————————————————————— 拓展一：lapply的用法因为一直想不明白，所以最开始的时候都不太会使用这个函数来进行并行处理，最近想明白，用了一下发现验证了我的想法。

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深入理解JavaScript函数式编程

当函数有多个参数的时候，对函数进行改造调用一个函数只传递并返回一个新的函数(这部分参数以后永远不会发生变化)，这个新的函数去接收剩余的参数，返回结果。...lodash 通用的柯里化方法 curry(func) 创建一个函数并且该函数接收一个或多个func的参数，如果func所需要的参数，如果func所需要的参数都被提供则则执行func并返回执行的结果...，而是由函子完成函子就是一个实现了map的契约对象可以把函子想象成一个盒子，这个盒子里面封装了一个值想要处理盒子中的值，需要盒子的map方法传递一个处理值的函数（纯函数），由这个函数来对值进行处理...最终map方法返回一个包含新值的盒子（函子）存在的问题,在输入null的时候存在异常，无法处理异常情况，那么如何解决这种的副作用呢？...Pointed 函子是实现了of静态方法的函子，of方法是为了避免使用new来创建对象，更深层的含义是of方法用来把值放到上下文Context（把值放到容器中，使用map来处理值）其实上述将的函子都是

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干货 | 如何写一个更好的Python函数？

如果没有明确的参数名称，函数的文档字符串或类型注释会描述参数的类型。那么我们如何重命名这个函数呢？...其次，即使这样做不可行，复制某个参数的成本太高，你也可以回到上一条建议。 “我需要返回多个值。单独返回一个值是没有意义的。” 可以使用元组返回多个值。...幂等函数很容易测试，因为在使用相同的参数时，它们总是返回相同的结果。测试仅仅是检查通过不同调用返回值的预期值。更重要的是，这些测试很快，这是单元测试中一个重要且经常被忽视的问题。...而在处理幂等函数时，重构是轻而易举的事情。无论如何在函数之外更改代码，使用相同的参数调用它的结果总是一样的。什么是纯函数？...它不仅不使用任何“外部数据”来计算值，除了计算和返回所述值之外，它与系统/程序的其余部分都没有交互。因此，虽然我们新的add_three(number)定义仍然是幂等的，但它不再是纯的。

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怎样才能写好一个 Python 函数

如果没有明确的参数名称，函数的文档字符串或类型注释会描述参数的类型。那么我们如何重命名这个函数呢？...其次，即使这样做不可行，复制某个参数的成本太高，你也可以回到上一条建议。 “我需要返回多个值。单独返回一个值是没有意义的。” 可以使用元组返回多个值。...幂等函数很容易测试，因为在使用相同的参数时，它们总是返回相同的结果。测试仅仅是检查通过不同调用返回值的预期值。更重要的是，这些测试很快，这是单元测试中一个重要且经常被忽视的问题。...而在处理幂等函数时，重构是轻而易举的事情。无论如何在函数之外更改代码，使用相同的参数调用它的结果总是一样的。 6.2 什么是纯函数？...它不仅不使用任何“外部数据”来计算值，除了计算和返回所述值之外，它与系统/程序的其余部分都没有交互。因此，虽然我们新的 add_three(number)定义仍然是幂等的，但它不再是纯的。

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干货 | 如何写一个更好的Python函数？

如果没有明确的参数名称，函数的文档字符串或类型注释会描述参数的类型。那么我们如何重命名这个函数呢？...其次，即使这样做不可行，复制某个参数的成本太高，你也可以回到上一条建议。 “我需要返回多个值。单独返回一个值是没有意义的。” 可以使用元组返回多个值。...幂等函数很容易测试，因为在使用相同的参数时，它们总是返回相同的结果。测试仅仅是检查通过不同调用返回值的预期值。更重要的是，这些测试很快，这是单元测试中一个重要且经常被忽视的问题。...而在处理幂等函数时，重构是轻而易举的事情。无论如何在函数之外更改代码，使用相同的参数调用它的结果总是一样的。什么是纯函数？...它不仅不使用任何“外部数据”来计算值，除了计算和返回所述值之外，它与系统/程序的其余部分都没有交互。因此，虽然我们新的add_three(number)定义仍然是幂等的，但它不再是纯的。

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R语言中的批处理函数

apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply函数一般有三个参数，第一个参数代表矩阵对象，第二个参数代表要操作矩阵的维度，1表示对行进行处理，2表示对列进行处理。第三个参数就是处理数据的函数。apply会分别一行或一列处理该矩阵的数据。...3.tapply函数它通常会有三个参数，第一个参数代表数据，第二个参数表示如何对数据进行分组操作，第三个参数指定每一个分组内应用什么函数。...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?

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《Python入门08》你知道Python递归函数怎么写吗~~

 基线条件（针对小的问题）：满足这种条件时函数将直接返回一个值。  递归条件：包含一个或多个调用，这些调用旨在解决问题的一部分。...前面说过，每次调用函数时，都将为此创建一个新的命名空间。这意味着函数调用自身时，是两个不同的函数［更准确地说，是不同版本（即命名空间不同）的同一个函数］在交流。经典案例1，计算数字n的阶乘。...deffactorial(n): result = n for i in range(1, n): result *= i return result 下面来考虑如何使用函数来实现这个定义...经典案例2、计算一个数幂，就像内置函数pow和运算符**所做的那样。...要定义一个数字的整数次幂，有多种方式，但先来看一个简单的定义：power(x, n)（x的n次幂）是将数字x自乘n - 1次的结果，即将n个x相乘的结果。

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R语言中的循环函数（Grouping Function）

4 6 如果我们要计算每一行的sum值，那么我们可以写为： apply(m,1,sum) [1] 9 12 如果要计算每一列的mean值，那么改为： apply(m,2,mean) [1] 1.5...Lapply 前面说到apply是对于matrix和array的，针对list，我们可以使用lapply函数。该函数接收list，返回的结果也是一个list。...其调用如下： Apply(数据,运算函数,函数的参数) 对于Data Frame来说，如果不同的列有不同的数据类型，不能转换成Matrix，但是却可以转换成List，然后使用lapply函数。...Mapply 这是对多个数据(multivariate)进行sapply处理，只是调用是参数位置有所变化，先把函数放前面： mapply(运算函数,函数的参数,第一个传入参数,第二个数据…,SIMPLIFY...，那么使用tapply的方法是： tapply(s$score,s$class,mean) 1 2 92.5 93.5 如果改为按gender算平均成绩，那么就是： tapply(s$score

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数字文艺复兴来了：英伟达造出「AI版」米开朗基罗，实现高保真3D重建

编码后的特征会被输入一个 SDF MLP 和一个颜色 MLP，以使用基于 SDF 的体积渲染来合成图像。数值梯度计算研究者表示，有关哈希编码位置的解析梯度会受到局部性的影响。...SDF 的梯度几乎在所有地方都满足程函方程（eikonal equation）。为了迫使经过优化的神经表征成为可行的 SDF，通过会在 SDF 预测结果上施加一个程函损失。...为了实现端到端优化，需要在 SDF 预测结果上使用一种双重反向操作。在计算 SDF 的表面法线时，人们事实上采用的方法就是使用解析梯度。...因此，前述的程函损失就只会反向传播到本地采样的哈希项。当连续表面（比如平墙）横跨多个网格单元时，这些网格单元应当产生连贯一致的表面法线，而不该有突然的过渡。...如果数值梯度的步长小于哈希编码的网格大小，则数值梯度就等于解析梯度；否则，多个网格单元的哈希项就会参与到表面法线计算中。这样一来，通过表面法线的反向传播就能让多个网格单元的哈希项同时收到优化更新。

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R语言入门系列之三：R脚本

基于前面的基础，今天我介绍一下R语言中基础的程序结构，来帮助我们完成更复杂的数据处理任务。此外，如果你有大批量数据处理、可视化任务，需要着重学习R脚本在命令行的调用方式以及命令行参数的使用方法。...在linux系统命令行，我们可以使用“Rscript”命令来调用运行写好的程序，并添加一些必须的命令行参数；在Windows系统的Rstudio中，可以使用source()函数来调用写好的R脚本。...) mapply 对多个列表或者向量参数使用函数 mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE, USE.NAMES = TRUE) rapply...它被存入R环境作为一个对象使用此名称。 # arg：参数是一个占位符。当调用一个函数，传递一个值到参数。参数是可选的，也就是说，一个函数可以含有任何参数。此外参数可以有默认值。...# Function body：函数体包含定义函数是使用来做什么的语句集合。 # return：一个函数的返回值是在函数体中评估计算最后一个表达式的值。

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Monad

函数identity是一个自函数的特例，它接收什么参数就返回什么参数，所以入参和返回值不仅类型一致，而且值也相同。...我们已经知道自函数就是把类型映射到自身类型，那么自函子就是把范畴映射到自身范畴。自函子是如何映射范畴的，见下图： ?...---- 幺半群 [幺半群][1]是一个带有二元运算 : M × M → M 的集合 M ，其符合下列公理：结合律：对任何在 M 内的a、b、c， (ab)c = a(bc) 。...假设我们有个cube函数，它的功能就是计算每个数的3次方，函数签名如下： cube :: Number -> Number 现在我们想在其返回值上添加一些调试信息，所以返回一个元组（Tuple），第二个元素代表调试信息...在验证满足结合律之前，我们引入一个bind函数来辅助将f提升成fn. f :: Number -> (Number,String) => fn :: (Number,String) -> (Number

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【R语言】基础知识|apply函数家族中的兄弟姐妹

01 apply() 这个函数是对数组，矩阵或数据框的一个变量使用函数生成列表或者数组/向量。 apply(x,MARGIN ,fun,….) x是数据对象，类型可以为数组/矩阵/数据框。...FUN是指使用的函数。 ?...simplify：逻辑值为TRUE表示计算的结果返回的是数组。若逻辑词是FALSE，计算的结果返回的是列表对象。 tapply函数可以根据分组进行统计。 ?...MoreArgs是FUN函数的其他参数的列表。 #使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是列表。 ?...#使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是矩阵。 ?

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听GPT 讲Go源代码--slice.go

例如：append方法用于向slice中追加元素；copy方法用于将一个slice的元素复制到另一个slice中；trim方法用于缩小slice的长度等。...mulUintptr的实现比较简单，它使用了位运算来实现乘法，这样可以提高计算效率。具体来说，mulUintptr将b分解成2的幂次方的和，然后分别对a左移相应的位数，相加得到结果。...该函数的具体逻辑如下：检查当前slice是否为nil，并计算所需扩容的元素数量计算新的容量大小根据元素类型信息，分配一个新的底层数组复制原有数据到新的数组中返回新的slice 这个函数是使用反射来扩容...因此，在slice.go文件中的其他函数都会调用isPowerOfTwo函数来判断一个数字是否是2的幂次方，然后根据判断结果来进行相应操作。...因此，使用字节数组的方式可以节省这些时间。在函数内部，它使用了底层的Make函数来创建指定大小的字节数组，并返回指向该数组的指针。同时，它也使用了unsafe包来允许对字节数组进行直接访问。

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R语言中的apply函数族

很多R语言新手，写了很多的for循环代码，也不愿意多花点时间把apply函数的使用方法了解清楚，最后把R代码写的跟C似得。...apply函数可以对矩阵、数据框、数组(二维、多维)，按行或列进行循环计算，对子元素进行迭代，并把子元素以参数传递的形式给自定义的FUN函数中，并返回计算结果。...，那么直接使用lapply就不能达到想要的效果了，lapply会分别循环矩阵中的每个值，而不是按行或按列进行分组计算。...mapply函数 mapply是sapply的变形函数，类似多变量的sapply，但是参数定义有些变化。第一参数为自定义的FUN函数，第二个参数’…’可以接收多个数据，作为FUN函数的参数调用。...总结从上面这8个函数的参数定义，我们可以发现它们都接收一个函数作为它的参数，在编程的世界里，这种把函数作为参数传入的函数称为高阶函数，函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式。

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函子到底是什么?ApplicativeMonad

Monad有以下特征： Monad是一种定义将函数(函子)组合起来的结构方式。这些组合的方法都是符合结合律的。...也就是说，如果我们要将普通函数应用到一个有盒子上下文包裹的值，那么我们首先需要定义一个叫Functor的数据类型，在这个数据类型中需要定义如何使用map或fmap来应用这个普通函数。...image.png fmap的输入参数是a->b函数，在我们这个案例中是(+3)，然后定义一个函子Functor，这里是Haskell的Just 2，最后返回一个新的函子，在我们案例中，使用Haskell...它能知道如何应用一个被上下文包裹的函数到一个被上下文包裹的值中。 ? image.png Monad 函子funtor是将一个普通函数应用到包裹的值: ?...函数identity是一个自函数的特例，它接收什么参数就返回什么参数，所以入参和返回值不仅类型一致，而且值也相同。

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全本 | iKcamp翻译 | 《JavaScript 轻量级函数式编程》|《你不知道的JS》姊妹篇

让我们面对这个事实：除非你已经是函数式编程高手中的一员（至少我不是！），否则类似“一个单子仅仅是自函子中的幺半群”这类说法对我们来说毫无意义。...) * 将实参顺序颠倒 * 一次传一个 * 柯里化和偏应用有什么用？ * 如何柯里化多个实参？...* 反柯里化 * 只要一个实参 * 传一个返回一个 * 恒定参数 * 扩展在参数中的妙用 * 参数顺序的那些事儿 * 属性扩展 * 无形参风格 * 总结第 4 章：组合函数 * 输出到输入 *...I/O 效果 * 其他的错误 * 一次就好 * 数学中的幂等 * 编程中的幂等 * 纯粹的快乐 * 相对的纯粹 * 有或者无 * 思考上的透明 * 不够透明？...：函子 * 过滤器 * Reduce * Map 也是 Reduce * Filter 也是 Reduce * 高级列表操作 * 方法 vs 独立 * 查寻列表 * 融合 * 列表之外 * 总结第

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李宏毅机器学习课程笔记

机器学习找这个函式的过程,分成三个步骤写出一个,带有未知参数方程定义一个东西叫做Loss 解一个最佳化我们用Youtube频道,点阅人数预测这件事情,来跟大家说明这三个步骤,是怎么运作的 1.写出一个...,带有未知参数的函式简单来说就是我们先猜测一下,我们打算找的这个函式,它的数学式到底长什么样子。...3.寻找最好的参数那我们如何寻找一个最小的值来让这个loss最小呢？如果我们只关注其中的一个参数变量，其余的都不动。那这个问题就是找一个函数的最小值的问题，当一阶导数为0时，我们可以找到极值点。...在我们没有一个具体的函数时，我们可以先定义一个初始点，然后求该点的微分，也就是该点对应的斜率，然后根据这个斜率来判定接下来是向什么方向走才能接近图像的下方，重复这个步骤直到微分为0.显然，对于一个函数来说极值点可能不止一个...，那这个方法可能只能得到一个local minima，并非全局最优解。

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什么是函数式编程

函数式编程从Lambda计算演变而来, Lambda计算是一种建立在函数抽象与函数推导上的数学系统....如果你深度依赖一个外部的频繁发生变动的变量, 你的代码将会变得既不可预测又难以追踪, 找出bug的位置或者解释变量的值如何变化将会变得更加困难....在上述的例子中, 如果对函数传入一个参数2, 那么它将始终返回结果4. 但是对于一个产生随机数的函数来说, 结果就不是这样了....: 使用一个或多个函数作为他的参数; 返回一个函数....译者按, 这里推荐一个通用的JavaScript的函数式编程基础库. 另外需要注意, 这篇文章只是一个入门的介绍, 真正要系统学习函数式的话, 需要去了解离散数学相关的函子这一概念之类之类的.

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