indexing

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私はリストを使ってインデックスを作成する方法に苦しんでいます。（data.framesのリストとして）私のデータは次のようになります。DATが私のデータを除いて、私が持っているデータの形式である x <- data.frame(c(1,2,3,4,5), c(4.2,6.5,9.6, 9.3, 8.1)); names(x) <- c("Time", "Value") y <- data.fr

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は基本的に[PYTHON]

をループ用のカスタムを作成し、これが私のテキストファイルは次のようになります。私は何をしたいか 1,2,3,4,5 1,3,2,5,4 2,4,5,3,1 etc 、各指標を通過するループのために作るではなく、私は無視されることを選んだ。この例では、どのインデックスを無視するかを示す変数[index]を作成しました。この変数はプログラムによって生成され、索引としての値以外は不要です。

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forループのイメージマスキングを、Pythonの論理インデックスに置き換えるにはどうすればよいですか？

ビデオのオブジェクトを色で追跡しようとしています。私はこのコードを単純化することができますので、同じよう while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break height, width, channel = frame.shape hue = cv2.cvtColor(frame, cv2.

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クラスタで2次元のインデックスを付けるアルゴリズム

私は、インターネット検索の後に使用可能なアルゴリズムが見つからず、まだ満足のいく解決策を見出すことができませんでした。問題定義： Iは、それらのx座標とy座標によって定義されたN-多くの点の集合を、所定のAM、およびIは、それぞれ点0とNの間の一意のインデックスを与えることになっていしかし、いくつかの条件があります： 1）2点間の幾何学的距離が小さい場合、それらの指標の間の差は小さすぎるはずです

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MongoError：E11000はユニークな複合インデックスのキーのエラーコレクションを複製

Question is related to unique compound index unlike other such questions which have unique index only. I also have sparse: true for the indexes. Iきた私のコレクションで、次のインデックス [ { "v": 2, "key":

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Libreoffice Calc結果のサブセットからMAXを見つける

私は、3つのシートを含む書類を追跡するためのLibreoffice Calcワークブックを持っています。「時間トラッキング」、「時間サマリー」、「年次統計」があります。 'Time Tracking'はユーザーデータを入力する場所で、 'Time Summary'は 'Time Tracking'のピボットテーブルです。「Yearly Stats」は長期的な進展を示しています。（いくつかのテ

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パフォーマンスチューニング - MySQLの

がクエリ以下のチューニングのいずれかの余地があるとパフォーマンスを向上させる SELECT i.store_id, i.film_id, COUNT(*) AS total, COUNT(*) - ( SELECT COUNT(*) FROM rental WHERE inventory_id IN (SELE

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与えられた文字列中の母音の最初のインデックスを見つける、そうでなければ-1を返す

私はコーディング試験のために手作業でコードを書くことを試みていますが、サンプルの質問の1つは指定された文字列の最初の母音のインデックス。存在しない場合は-1を返します。私はこれをeclipseに入れてデバッグしました。なぜこれがうまくいかないのか分かりません。私は出力として101を得続けます。最初はインデックス変数を使用しませんでした。if文にはword.charAt（i）を返します。私はそれを

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CREATE INDEX中にMySQLサーバーへの接続が失われました

Mac OS 10.11.2でMac Mini上でMySQL 5.7.10を実行しています.16GBのメモリと1 TBのSSDドライブに160GBの空き容量があります。約12億レコードのテーブルがあり、サイズは約400GBです。それは、1年の間データを収集することを目的としています。しかし今、私は新しい複合インデックスが必要です。 mysqlコマンドラインユーティリティを使用して： CREAT

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インデックス付きカテゴリ変数ごとにデータフレームに移動平均列を追加する

"short_id"という名前の100以上のスケールに対して、パンダのデータフレームのtimeseriesウエイトがあります。私は異常値を除去するために各スケールの重量データに移動フィルターを適用する最善の方法を考え出すのに問題があります。「short_id」あたりの辞書にデータフレームを変換し、うまくいかなかったdictの項目ごとにフィルタを適用する移動、また「ワイドにデータを変換しなかった