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一部のコミュニティデータで一般化最小二乗回帰のパラメータを推定しようとしています。私は他の人が同じ問題を持っていることに気づいた Error in gnls(SF ~ a * Site_Code^b, data = data, weights = varPower(form = ~Site_Code), : Step halving factor reduced below minimu

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のPython：スロープの直線部分を特定

私は次のようになり、いくつかのプロットを持って：私は約5.5と8の間の斜面を見つけるためにそこにあるかもしれない方法の種類を疑問に思ってx軸の場合このようないくつかのプロットがある場合、私は勾配値を自動的に見つける方法があるのだろうかと疑問に思う。提案がありますか？私はployfit（）、または線形回帰を考えています。問題は、値を自動的に見つける方法がわかりません。

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配列に挿入するアイテムの位置を検索

こんにちは配列に挿入する必要があるアイテムの位置を取得したいと思います。例：最初は、配列には要素がありません。私は値 "5"を持っています。ここで配列をチェックする必要があります。配列内に5の位置があれば、そこにデータがあります。この場合、インデックスは0なので、インデックス0に挿入されます。これで、配列はA {5}になります。再びユーザーが3を入力すると、 "3"は0番目の位置に収まるはずで

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d3線チャート文字列ドメインx軸

私は比較的新しいD3です。なぜ何かが動作していない理由を理解できません。 d3で線グラフを描画したいので、私は軸に問題があります。次のコードは、それは間違ってどこかに行くと、私が解決する方法を見ないで ... var x = d3.scale.linear() .range([0, width]); var xAxis = d3.svg.axis() .scale(x) .orient(

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Common Lispでの行列乗算

私は線形代数を使うCL（SBCL 1.2.15）でプログラムを書いています。実行の過程で、行列にベクトルを掛けることがよくあります。プロファイラでは、ほとんどの時間（80％）はプログラムが正確にそれを行い、行列をベクトルで乗算するのに費やしたことがわかりました。また、この関数はGCをトリガーする多くのコンサイン（100x100行列に対して〜100コールに対して80,000,000）を実行すること

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kspガイド付きPETSc解法リニアシステム

私はPETScライブラリを使用して、方程式の線形システムを並列に解き始めています。私はすべてのパッケージをインストールし、petsc/src/ksp/ksp/examples/tutorials/folderの例を構築して正常に実行しました。例えば、ex.c しかし、行列A、Xを満たす方法を理解できませんでした例えばファイルからそれらを読み取ることによって、ここで私はex2.cファイル内のコード

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ハッシングとリニアプロービング

ハッシュ関数と線形プロービングアルゴリズムに問題があります。ここに私が持っているものがあります。これは、クラス分けのためのものです。ここでは、ハッシュアルゴリズムを使用して、先月に販売された在庫パーツとその数量のリストを作成するプログラムを作成する必要があります。ハッシュリストを作成した後。ユーザが棚卸商品を検索し、販売数量を報告することを可能にする簡単なメニュー駆動型プログラムを書く。私はこのプ

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Python Matplotlib：線形不等式の描画

matplotlibを使用して線形不等式関数で囲まれた領域をどのように描画できますか？例えば、我々は3つの機能がある場合： Y < = -2 + 4X、Y> = 2 + 0.5×、Iはタングステンとしてsimmilarのsomethinを描画したいY < = 7 -0.3x をアルファ：http://www3.wolframalpha.com/Calculate/MSP/MSP43251aca1

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HaskellライブラリLinearを使用して、どのようにベクトルをスケーリングしますか？

これはスタイルに関する簡単な質問です。私が使用してきた： import Linear point = V3 1 2 3 scaled = fmap (* 2) point それとも... scaled = (* 2) <$> point が、これは意図した方法である、またはスカラーオペレータによる適切な乗算はありますか？

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ナンシードット3次元配列を得るnumpyの2次元配列の2つの製品

ひどく説明されたタイトルは申し訳ありません。私はコードの一部を並列化しようとしており、ドットプロダクトにはまっていません。私は以下のコードが何やっての効率的な方法を探しています、私は単純な線形代数のソリューションがあると確信しているが、私は非常にこだわっている：ことができますnp.einsumを使用することです puy = np.arange(8).reshape(2,4) puy2 = np.