vectorization

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我有兩個DataFrames df和evol如下（簡化的例子）： In[6]: df Out[6]: data year_final year_init 0 12 2023 2012 1 34 2034 2015 2 9 2019 2013 ... In[7]: evol Out[7]: evolution year 2000 1.474

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使用發現沿第三維

我有一個2 * 3 * 3的矩陣a： a=[1 1 1;1 1 1]; a(:,:,2)=[1 1 1;1 1 1]+1; a(:,:,3)=[1 1 1;1 1 1]+2; 認爲第三個維度的深度值。我想找到在該a大於2。在這種情況下，結果應該是深度： [3 3 3;3 3 3] 有沒有辦法做到在一個量化的方式？我嘗試我嘗試以下，但它不是做得比較工作： inds=find(a>2)

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優化單元格內的矩陣矢量化

我目前正在編寫一個函數，將單元格數組轉換爲稀疏矩陣。我確實實現了我的目的，現在我正試圖優化代碼，但我似乎無法找到加速單元格內矩陣矢量化的方法。目前，我已經設置了輸入作爲如下所示的柱細胞載體： Input = cell(Blocks,1); 裏面輸入每個單元具有不同大小的矩陣。向量化矩陣中的細胞內，我目前使用此代碼： V = cellfun(@(x) x(:), Input, 'un',

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R編程：使用先前計算的行更新每一行

我有一個非常大的時間序列，我需要根據開始時的某個任意值和當前時間段中的更改創建不同的時間序列。在真實數據集這種變化取決於數據幀的其他變量，但對於MWE的目的，我重新創建如下： initial_value <- 100 set.seed(123) library(data.table) df <- as.data.table(data.frame(num = c(1:10),change =

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向量化python中的get（）方法

我試圖從包含字典的一列到同一數據框中的另一列向量化get（）方法。例如，我希望地址列字典中的城市填充address.city列。 df = pd.DataFrame({'address': [{'city': 'Lake Ashley', 'state': 'MN', 'street': '56833 Baker Branch', 'zip': '15884'}, {'cit

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Python Numpy邏輯迴歸

我想在python中使用 numpy實現向量化邏輯迴歸。我的成本函數（CF）似乎工作正常。但是梯度計算有一個問題。它返回3x100陣列，而它的應該返回3x1。我認爲(hypo-y)部分存在問題。 def sigmoid(a): return 1/(1+np.exp(-a)) def CF(theta,X,y): m=len(y) hypo=sigmoid(n

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Python中的數學庫和數組

我將使用數學庫對數組進行一些計算。我想是這樣的： import numpy as np import math a = np.array([0, 1, 2, 3]) a1 = np.vectorize(a) print("sin(a) = \n", math.sin(a1)) 遺憾的是它不工作。發生錯誤："TypeError: must be real number, not vec

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在忽略標點符號的情況下刪除MATLAB字符串中的多餘空格

在刪除MATLAB字符串中的多餘空格時，是否可以忽略標點符號？我目前正在執行這個代碼： str = " Hello , how are you? "; output = regexprep(strtrim(str), '\s+', ' '); 但輸出是給我 "Hello , how are you?" 而不是 "Hello, how are you?" 如果我使用類似的字符串/字符數

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numpy apply_along_axis vectorisation

我想實現一個函數，它接受numpy二維數組中的每一行，並返回某個特定計算的標量結果。我當前的代碼如下所示： img = np.array([ [0, 5, 70, 0, 0, 0 ], [10, 50, 4, 4, 2, 0 ], [50, 10, 1, 42, 40, 1 ], [10, 0, 0, 6, 85, 64], [0, 0, 0, 1

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[R dplyr ::與ifelse條件在全局變量變異回收結果從第一行

我很好奇爲什麼dplyr::mutate()呼叫內的ifelse()聲明似乎只適用於我的數據幀的第一行。這會返回一個值，它會在整個列中循環使用。由於在ifelse()的任一情況下評估的表情只在我的數據幀的情況下有效，我希望被列上作爲一個整體進行健康檢查，並導致表達的評價，而不僅僅是他們的第一要素。下面是一個例子：我的數據幀之外定義的變量稱爲checkVar。取決於checkVar的價值，我想不同