matrix

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SSRSマトリックスは、私は、次の行と列の名前を持つマトリックス・レポートを持っている割合欄

を追加しますデータとグラフィック：：私は順番に次の式を作成している enter image description here は、各行のパーセンテージを計算します = count（Fields！iMemberID.Value、 "columngroup1"）/ Count（Fields！iMemberID.Value、 "agecategory"）しかし、それは私に表現値のエラーを与えます。ど

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データフレームの特定の値を行列の特定の位置に追加する

データフレームに格納した値を、行列の属する場所に追加したいとします。これはデータです：データフレーム： df <- read.table(text=' A B C name1 add1 1 name2 add1 2 name3 add1 3 name1 add2 1 name2 add2 2 ', header=TRUE) > d

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データ構造の変換

問題：既存のデータセットから新しいデータセットを生成する方法。私のデータはほんのわずかですが、その中で以下に簡略化したバージョンがあります。データは、性別、出身国、出身国、職場および職業を持つ個人に関するものです。私は次のように考えています： 1.私はすべてのセクターのX職業の組み合わせを保存した列を作成します。 2.そのようなセクターXの職業ごとに、女性の数、男性の数、各国の数を数えます。

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は、どのように私は、n個のcolsとn行の行列を作成

行列から列数と行数を取得することができます： matrix = [[0 for x in range(cols)] for y in range(rows)] 私ならば、私は簡単な方法でCOLSと行の数を取得できますか創作者ではないのですか？ COLS = len(matrix[0])は、No.of

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最初の列の要素の順序を変更せずに、Matlabの多次元行列の行を並べ替えるにはどうすればいいですか？

私は3D行列A（i、j、k）を持っています。問題は次のとおりです。私はいくつかの部屋があります。私は部屋のIDを示すために最初の次元（i）を使用します。各部屋にはいくつかの椅子があります。私は椅子のIDを表すために2次元（jの）を使用します。各椅子には座標x、y、zがあります。私は3次元（k）を使用して座標を表します。たとえば、A（4,3,1）は4番目の部屋、3番目の椅子、x座標を表します。

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外側の構造行列

私はこのタイプの行列をどのように時間を節約して構築するのかという疑問があります。タスクは、ユーザーが自然数（n = 1,2,3,4,5 ...）を入力し、Rがそのようなタイプのマトリックス（n = 4のマトリックスのタイプの下）を印刷する必要があるということです。私は、第1列と第2列が第6列と第7列に対称であることを観察し、第1列と第2列を正しく印刷するだけで十分です。また、第3列は、この列の1

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演算子+疎行列：私はバグを見つけません。

こんにちは皆私は、圧縮圧縮された疎行に格納された疎な行列を実装しています！コンストラクタはうまく動作しますが、私はそれを検証できますが、演算子+には奇妙な振る舞いがあります。ゼロ以外の値を取った場合、その和は正しい結果を計算しません。修正圧縮スパース行法がhere 私ミニムの作業コードを記述されているが、フォローです： # include <initializer_list> # includ

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和マトリックスは、私が現在をCSVファイルから2つの行列を合計しようとしています

ルビー、私は配列ににそれらを配置し、マトリックスに配列を変換します。しかし、私がそれらを印刷すると、整数の合計ではなく、連結された文字列が得られます。例えば require 'csv' require 'matrix' matrix1 = "./matrix1.csv" matrix2 = "./matrix2.csv" line_count = 0 elements_in_line

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確率行列から0-1行列を作成する方法

（任意の言語で）研究プロジェクトでは、確率値の行列Pを確率P_ijと0を持つA_ij = 1となる行列Aに変換する方法について固執していますさもないと？私はさまざまな乱数ジェネレータのドキュメントを見てきましたが、これを行う方法を理解することができませんでした。

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tf.get_variableを使用して対角行列を指定する方法

tf.get_variableを使用して対角行列を作成しようとしていますしかし、私は方法がわかりません！私のような対角行列である変数作ることができるように： dia_size = tf.zeros((num_filters, img_size)) b = tf.Variable(tf.matrix_diag(dia_size), name=name) b = tf.reshape(b, [