희소 행렬에 긴 데이터 dataframe를 변환 : 나는이 변환하려고 R에 다음 코드를 이용하여 스파 스 매트릭스 : Error in sparseMatrix(i = RID, j = HID, x = VALUE, dimnames = list(levels(RID), :
NA's in (i,j) are not allowed
In addition: War
아래 코드를 시도했지만 작동하지 않습니다. 입력에 따라 움직이는 윈도우를 구현했습니다. 지금 X_new를 한 차원으로 재 형성하고 싶습니다. 치수 중 하나가 1 (예를 들어, 5x1x9)이고 두 개 이상의 측정 데이터가 있으면 X = sixsignals;%input
T= output;%Ouptput
데이터 뷰에는 1 개의 관측 값과 136 개의 변수가 있습니다. 각 변수는 서로 다른 세트의 고유 한 조합이며 관찰은 두 세트 사이의 수렴 점수입니다. #Final df
final.mydf <- data.frame(set = c("setA", "setB", "setC"), setA = c(NA, 11, 21), setB = c(11, NA, 31), se
데이터를 특정 형식으로 가져오고 싶지만 reshape()로 처리하는 방법을 모릅니다. 내 데이터는 다음과 같습니다 df<-data.frame(Cues=c("A","B","C","A","B","C"),
Targets=rep(1:3,2),
Rater=rep(1:2, each=3),
Rating=c(1,3,5,2,4,6
내가 3D NumPy와 배열을 말해봐 : i, j, k = 10, 3, 4
arr = np.arange(120).reshape(i, j, k)
및 2 차원 부울 배열 : mask = np.random.random((j, k)) > 0.5
n = mask.sum()
내가 1D를 추출 할 수 있도록하려면를 값에 해당하는 1 차원을 따라 arr의
나는 다음과 같은 배열을 바꿀 할 : >>> test
array([ 11., 12., 13., 14., 21., 22., 23., 24., 31., 32., 33.,
34., 41., 42., 43., 44.])
얻기 위해 : 내가 함께 시도 >>> test2
array([[ 11., 12., 21., 22.],
[ 13., 1
Matlab에서 주어진 벡터 A (제발, 여기에서 찾으십시오 : https://www.dropbox.com/s/otropedwxj0lki7/A.mat?dl=0), 가장 작은 범위 (또는 표준 편차)로 n 샘플 벡터 하위 집합을 어떻게 찾을 수 있습니까? 저는 열의 벡터 모양을 바꿔서 각 열의 범위를 수행하고 가장 작은 것을 선택하는 등의 잠재적 인 해결책을
위 사진에서 볼 수 있듯이 해당 영화가 속한 장르 목록이있는 장르가 있습니다. 총 19 개의 독특한 장르가 있습니다. 각 장르 식별자에 해당하는 데이터 세트에 19 개의 열을 추가하고이 데이터를 각 장르 열의 영화 소속을 나타내는 0 또는 1로 레이블링하여이 데이터를 조작 할 수 있는지 알고 싶습니다. 아래 그림과 같이 보일 것입니다.
LSTM이 Keras를 사용하여 작동하는 방식을 이해하기 위해 모범 사례를 연구 중입니다. 데이터 입/출력을 재구성하는 방식에 문제가 있습니다. 에 ValueError : 입력 0 레이어 재발와 호환되지 않습니다 : ndim = 3, 발견 예상 ndim = 2 import random
import numpy as np
from keras.layers
저는 r에서 ggplot으로 고심하고 있습니다. 나는 세 가지 변수, 즉 작은 묘목, 중간 묘목, 큰 묘목으로 구성된 선 그래프를 만들려고합니다. X 축은 '평균 묘목 수'이며 Y 축은 '조류 종 풍부 성'이어야합니다. birdspp smallsaplings mediumsaplings largesaplings
95 5.044642857 2.384615