我有两个矩阵市场格式的稀疏矩阵文件:
row col val
1 1 3.0
1 2 1.0
2 3 2.0
etc...
目前,我已经将文件分成了6个数组:
row_A[], col_A[], val_A[], row_B[] …
它们分别包含行索引、列索引和值。
我想轻松地将这两个矩阵相乘,而不必首先将它们转换为密集矩阵格式。有没有这样做的算法?
我在Quora上找到了这个伪代码,但我不确定它是不是最好的实现,或者它将如何在C:中实现
multiply(A,B):
for r in A.rows:
for c in A.rows[r]:
fo
我有一个从netCDF文件(被shapefile遮蔽)中剪切的光栅砖块。如何将此光栅块转换为包含lat、lon、time和value列数据帧。我知道我可以在那里使用netCDF4包和expand.grid函数来实现。然而,我必须在rasterbrick对象上创建这个数据帧,而不是netcdf对象。
library(raster)
# Create a rasterStack object with time written to z dimension.
r <- raster(ncol=3, nrow=4)
s <- brick(lapply(1:3, function(x) s
我有一个数据框架,其原名和目的地名称如下(我将简化以使其更加清晰):
Origin Dest Time
A B Mon
B C Wed
C B Fri
我还有一个距离矩阵,它可以找到A、B和C之间的距离。
A B C
A 0 8 11
B 8 0 6
C 11 6 0
如何从距离矩阵中提取距离,并将其输入到数据帧每一行的单独列(如df$Distance)中?
我一直在观察scipy.io.wavfile下的一个音频文件
它有一个框架的44100 per sec or hz和总帧是9745238和持续时间的音频是220 secs的文件属性,但它应该是220.9804535147392和有2通道。
在读取了一个文件后,它如期而至地返回了一个9745238 X 2矩阵16bit signed int
其中1列是通道1数据,2列是各自9745238帧的通道2数据。
那么,我的问题是,是否有任何稳健的方法来寻找这些值( 1,2通道连续,即每一行或矩阵)每秒或毫秒?
有什么猜测吗?
编辑1
我提到了一个非常直观的讨论--
我想我所需要的是比特率,也就是bit
我有一个像这样的熊猫数据框架,其中所有类别的头部数据都是可用的: Table depicting category wise head wise values where the heads are in the columns 现在,我想要一个pandas函数返回一个数据帧,如下图所示,其中head值将显示为每个类别的行: Table where all the heads for a particular category appears as a separate row instead of column
我在相似性度量包中有一个名为DTW的函数。它以两个矩阵或数据帧作为其参数,并返回动态时间扭曲距离。这些数据帧是轨迹的经度和纬度。我的程序看起来像这样,所有的数据帧,如df1,df2,df3等等都是可用的:
distance <- function(arg1,arg2) {
DTW(arg1, arg2)
}
for(i in 1:length(LIST)){
for(j in 1:length(LIST)){
a <- get(paste0("df",i))
b <- get(paste0("df",j))
d
我遇到了一个我不理解的问题,我在这个网站上找不到这个问题的答案(我不断遇到关于如何将日期转换为数字或反之亦然的问题的答案,但这正是我不想知道的)。
问题是,当您将格式化为日期(例如"20-09-1992")的值分配给矩阵或数据框时,R会将这些值转换为数字值。例如,我们有一个日期格式的"20-09-1992“,我们已经使用class()对其进行了检查。
as.Date("20-09-1992", format = "%d-%m-%Y")
class(as.Date("20-09-1992", format = "%d