我正在使用一些python代码,这是相当复杂的(至少对我来说)。有许多对象、模块和函数调用其他函数等。
当我运行代码时,有时出了问题。(它并不总是出错,因为它涉及抽样和随机数等。)
当代码出错时,它不会崩溃,但我得到的输出是无限重复的(如果我离开足够长的时间,它可能会停止):
Diagonal element of covariance matrix = 0
Diagonal element of covariance matrix = 0
Diagonal element of covariance matrix = 0
.
.
我似乎不知道在许多导入模块中哪一个正在产生这条消息。我甚至不确
我开发了一个R代码,它需要计算1000万倍于相同的多元回归模型(15个变量)。每个模型只需提取一个自变量的t-统计量。我需要为每个模型申请一个异方差一致的协方差矩阵估计器,我是通过coeftest和vcovHC使用White的估计器进行的,但是我注意到这个操作大大增加了仿真所需的计算时间。因此,我想知道是否有一种方法来加速代码,因为我只需要第二个变量的t统计量。
下面是我在每一次迭代中所做工作的一个玩具示例:
model <- lm(y ~ a + b + c, data = data)
model <- coeftest(model, vcov. = vcovHC(m
我想知道是否有人可以向我解释一下geoR软件包是如何计算协方差函数的?我的意思是你会怎么手工做呢?
library(geoR)
#suppose I have the following coordinates
X = c(60,30,20,40)
Y = c(50,20,50,50)
my_coordinates = cbind(X,Y)
print(my_coordinates)
#computing covariance
my_cov= varcov.spatial(my_coordinates,cov.model="exp", cov.pars=c(0.2,25))
我已经写了一个协方差矩阵的函数,我得到的输出是正确的,但代码的问题是,它对高维数据集花费了太多的时间。 你能帮我修改下面的代码以减少输出时间吗? def cov_variance(norm_data,mean_of_mat):
col = len(norm_data)
row = len(norm_data[0])
out =[]
i = 0
sum_of_covar = 0
freezrow = 0
flag = 1
while flag<=len(mean_of_mat):
for r in ran
我的代码:
from numpy import *
def pca(orig_data):
data = array(orig_data)
data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)
u, s, v = linalg.svd(data)
print s #should be s**2 instead!
print v
def load_iris(path):
lines = []
with open(path) as input_file:
lines =