matrix

    0

    1答えて

    繰り返し行列を作成しようとしています。 1つの条件は、繰り返されるステップごとに要素が一定に増加することです。例えば 、と は、私が[a b a+D b+D a+2D b+2D a+3D b+3D]と[a b a b a+C b+C a+C b+C]などの複数のアレイを作りたいです。 (CとDは定数です) forループを削除することが不可欠なので、特別な機能(repmatなど)やトリックがあります

    -1

    1答えて

    場合取得するためにX/Y-点を確認してください私はこのような行列を持っているので、私はあなたが円のアウトラインを得ることができることを望む: EDIT 1:何についてのアウトライン?アウトラインには空白が含まれていません(すべてのy値が最小2 x値を取得するように) EDIT 2:円とは何ですか?以下の例のように、より正確な「正確な円」を探してください! (すべての点でほぼ同じ半径) 000000

    0

    1答えて

    私は例えば >>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(0, 5, size=(5, 4)) >>> a array([[4, 2, 1, 1], [3, 0, 1, 2], [2, 0, 1, 1], [4, 0, 2, 3], [0, 0, 0, 2]]) >>> b = a < 3

    0

    1答えて

    行列の「島」または行列のすべてを1で区切る関数が必要です。私の例では正常に動作しますが、失敗した場合はいくつかの "特別な"ケースがあります(この例のように)。 このエラーを修正するにはどうすればよいですか?この関数を再帰関数に変換することができます。行列を通って1の位置に移動させ、再帰関数を呼び出して、その周りのすべての点を評価します。例えばで var matrix = [ [0,

    1

    1答えて

    tmパッケージを使用して準備されたドキュメント用語マトリックスで、構造化トピックモデル(stmパッケージを使用)を実行しようとしています。 私は、次のメタデータが含まれていtmパッケージ内のコーパス構築された:いくつかのテキストクリーニングを行うと、clean_corpus2(まだ存在するメタデータ)として結果を保存した後 library(tm) myReader2 <- readTabula

    1

    2答えて

    と行の行列を充填: Pays NbChambre Prix 1 Grèce 56 390 2 Grèce 471 468 3 Grèce 93 427 4 Grèce 56 369 5 Grèce 286 499 6 Grèce 282 526 7 Grèce 310 587 8 Grèce 300 534 9 Maroc 146 447

    0

    1答えて

    私は家庭の範囲に基づいて多数の重心(84)を作成しました。これらのセントロイドはすべて、値として保存された個別の正式クラスSpatialPointです。ここで4つの例は、次のとおり > C004cen SpatialPoints: x y homerange -122.7916 42.87038 Coordinate Reference System (CRS) argum

    0

    2答えて

    ワールド空間でゲームオブジェクトを拡大縮小: これは、Z軸と一緒にブレンダーでワールド空間にスケーリングされた非軸配向した立方体である(Y中ユニティ)。私はUnityで同じことを達成したいと思います。私はこれのための数式を見つけようとしましたが運がなかったので、私は私のオブジェクトを別のGameObjectに親し、親を拡大することができますが、元のGameObjectを解除してしまえば元のGame

    0

    1答えて

    私はSTATNETを初めて使っていて、何も知らない。私は3列のデータセットを持っています。第1列と第2列はノードを含み、第3列はエッジ値を含む。これをSTATNETにどのようにインポートする必要がありますか?私はこのデータセットをマトリックスに変換する必要があると思う。どのように私はRでそれを行うことができますか?

    5

    1答えて

    私はジュリアとその性能に関する多くの記事を読んでいます。しかし、どこで、私はjuliaチームがマトリックス操作のために列メジャーを使用することにした理由についての手がかりを見つけることができます。それはマトリックス上で操作する方法が列のメジャーまたは何かに適合するからです。 アドバンスありがとうございます。