我看到一个代码,就是在python版本为3.7.3的Jupyter上运行的below.This。我在之前的教程中看到,列与自身的相关性为1,因此在矩阵的单元格中可以看到红色,但现在我自己尝试了一下,发现它是黄色的。这是因为颜色代码发生了变化,还是python版本发生了变化?代码部分"ax.matshow(corr)“中指出,这里似乎发生了一些变化。有没有办法将我自己的颜色代码定义为不相关到强相关(0->1)
def plot_corr(df,size):
'''
Function plots graphical corelation mat
我正在尝试使用matplotlib (1.4.3)中的热图来可视化相关性,它工作得很好。我想突出显示热图中的特定单元格/点,我的第一个猜测是覆盖创建突出显示的第二个图。但是,当imshow创建一个新窗口时,这并不能像预期的那样工作。下面是我的代码的精简版本。有没有其他方法可以在现有图形上渲染矩阵之类的东西? import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame(np.random.rand(4, 4), columns=list('ABCD'))
co
我试图理解以下任务的解决方案:从N大小的数组随机生成一组M元素,每个元素必须具有相同的被选择的概率。
我找到了以下解决方案(我已经读过和,但我仍然有一些太长的问题不能发表评论):
int rand(int min, int max) {
return min + (int)(Math.random() * (max - min + 1));
}
int[] generateSet(int[] arr, int m, int n) {
if (n + 1 == m) { //base case
int[] set = new int[m];
for
我正在尝试从模型中的一个实体导航到另一个实体。但我似乎不能正确理解:
以下是我的实体:
public class Import
{
public int Id { get; set; }
public DateTime Date { get; set; }
...
}
public class Person
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
...
}
public class PersonParameter
{
public int Id {
我试图根据下图中的信息,在matlab中建立自定义的自相关函数:
这个函数可以工作,但是我得到一个指数超过矩阵维数的错误,数学上是wright,但是在编程中,我遗漏了什么吗?这是我的代码:
close all; clear all; clc;
[x,fs]=audioread('c1.wav');
N=length(x); %// length of signal
n1=128; %// length of window
win_num=floor(N/n1); %// number of windows
m=1:n1;
for l=1:n1/2:win_num
来自编程珍珠:
输入由m和n两个整数组成,m< n。输出是0..n-1范围内m个随机整数的排序列表,其中不存在多于一次的整数。对于概率爱好者,我们希望有一个排序的选择,而不需要替换,其中每个选择发生的概率相等。
作者提供了一个解决方案:
initialize set S to empty
size = 0
while size < m do
t = bigrand() % n
if t is not in S
insert t into S
size++
print the elements of S in sorted or
我正在使用下面的强力算法在一个字符串中搜索另一个字符串。
据我所知,在最坏的情况下,比较的次数是(n-m+1)*m,但时间复杂性的正确答案应该是O(n*m)。
为了得到这个答案,我做了以下转换:
(n-m+1)*m = (n+1) * m - m^2 = O(n*m) - m^2
如何从这里获取O(n*m)?
-m^2去哪了?
蛮力算法:
NAIVE-STRING-MATCHER
n = T.length
m = P.length
for s = 0 to n - m
if P[1...m] == T[s+1...s+m]
print s
我试图为图像创建一个自适应的椭圆结构元素来扩展或侵蚀它。我编写了这段代码,但不幸的是,所有的结构元素都是ones(2*M+1)。
I = input('Enter the input image: ');
M = input('Enter the maximum allowed semi-major axes length: ');
% determining ellipse parameteres from eigen value decomposition of LST
row = size(I,1);
col = size(I,2);
SE = cel
尝试使用(.config)文件创建数据帧以获取文件,但在从下面的文件创建Dataframe时出错
实际文件name:rgf_ltd_060520202
my config fil的示例结构(它是分离的管道):
...|/user/Doc/ABC/rgf_ltd_[0-9]*|CSV|Collection
从这里开始,当我试图通过在脚本中获取我的配置文件来创建数据帧时
import pandas as pd
#fetching details fromconfig file
with open('config','r') as rd:
lines=rd.r
如何在使用rpy2保存数据时删除csv索引?下面是如何在R中完成的,以及我的尝试python:
R码:
write.csv(dataframe, save_path, row.names = FALSE)
Python代码:
from rpy2.robjects.packages import importr
utils_package = importr("utils") # import utils package from R
utils_package.write_csv(dataframe, save_path) # what to add to remove t
因此,我的任务是生成包含k个单词的随机字符串,从m(min)和n(max)随机计数单词。
实际上,我已经做了所有的事情,我只是不明白为什么Math.random()函数每次都给出相同的数字,这就是为什么随机词计数不起作用的原因,它总是适用于每个k单词中相同的字母计数。
这是我的代码:
// Random string with more given variables
function randomStringIntermediate(){
var m = parseInt(prompt("How many random letters in a word(min)")
问题:
设S是n >= 1大小的堆栈,从空堆栈开始,假设我们按顺序推入第一个n个自然数,然后执行n个pop操作。
假设Push和Pop操作每个使用X秒,而Y秒则在这样一个堆栈操作的结束和下一个操作的开始之间度过。
对于m >= 1,将m的堆栈生存期定义为从Push(m)结束到pop操作开始的时间(从S中移除m),该堆栈元素的平均堆栈寿命为
(A) n(X+ Y)
(B) 3Y + 2X
(C) n(X + Y)-X
(D) Y + 2X
来自这个的问题
我的方法:
For n elements Push takes X time, hence for m elements Push
我是C++的新手,在学习C++之前,我已经学会了pascal。在pascal中,我必须一直重复输入过程,直到满足这个条件(1 <= m <= n <= 1000000000, n-m<=100000) --在pascal中,使用“重复.直到”命令是非常容易的,但是在C++中,只有在条件为false时才停止的“when”
社区。我正在使用,我已经到了需要从DataFrame中取样两列的地步。我想通过将样本转换成多维数组来做到这一点,但是我不知道如何从那里开始。这就是我到目前为止所做的:
for i,j in abcarray:
if 'positive' in j:
print(abcarray[i])
get_image("img1")
elif 'negative' in j:
print(abcarray[i])
get_image("img2")
eli