假设我有一个data.frame：
df <- data.frame(A=c(10,20,30),B=c(11,22,33), C=c(111,222,333))
A B C
1 10 11 111
2 20 22 222
3 30 33 333
如果我选择两个(或更多)列，我会得到一个data.frame：
x <- df[,1:2]
A B
1 10 11
2 20 22
3 30 33
这就是我想要的。但是，如果我只选择一列，我会得到一个数字向量：
x <- df[,1]
[1] 1 2 3
我尝试使用as.data.frame()，它不会更改两列
浏览 55提问于2014-01-10得票数 72
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我需要在列上使用学生t测试，两个矩阵分别有21x4044和36x4044。两列都是相同的，只是行的长度不同。
示例输入数据的示例代码
mat1 <- matrix(rnorm(100), ncol = 5)
mat2 <- matrix(rnorm(125), ncol = 5)
f <- function(x,y){
test <- t.test(x,y, paired=TRUE)
out <- data.frame(stat = test$statistic,
df = test$parameter,
浏览 0提问于2020-01-29得票数 0
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我想把数据帧转换成R中的矩阵。数据帧有30多个不同类型的变量，一些是数字的，一些是因子的，还有一些是字符的。在将其转换为矩阵时，我希望保持所有类型与数据帧中的类型完全相同。 我尝试使用as.matrix()对其进行转换，请参见下面的代码(这只是一个只有两个变量的简单示例数据帧)。 test_df <- data.frame(a = c(1:10), b = c(letters[1:10]))
test_df <- as.matrix(test_df)
typeof(test_df[,1])
typeof(test_df[,2]) 示例中的列'a‘的类型为整型，而列'
浏览 15提问于2019-06-10得票数 0
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作为一个初学者，我有一个非常基本的问题。当使用data.frame函数将向量与矩阵合并时，向量始终合并为一列。这样，data.frame就像cbind函数一样工作，然而，数据的完整性，即类不会松动。我想知道如何在使用数据框函数时合并矩阵中的行？谢谢
浏览 2提问于2015-04-02得票数 0
1回答
我在R中有一个data.frame，列中也有列名。我有另一个具有0和-1的data.frame，它控制在后续分析中从第一个data.frame中使用哪些列。我现在遇到了一个我无法思考的问题。
首先，“冒犯”代码行是：
covar.data<-covar.data[,!onoff]
我已经确认covar.data和onoff都是data.frames。
当我在onoff选择2个或更多列的情况下运行时，一切都很好，由此产生的covar.data仍然是一个data.frame --这很重要，因为我需要在剩下的分析中使用列名。
但是，如果onoff只选择一列，covar.data就会变成一个矩阵
浏览 1提问于2014-06-10得票数 0
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希望这里有一个简单的答案，但我在任何地方都找不到它。
我有一个包含行名和列名的数字矩阵：
# 1 2 3 4
# a 6 7 8 9
# b 8 7 5 7
# c 8 5 4 1
# d 1 6 3 2
我希望将矩阵融化为长格式，值在一列中，矩阵的行名和列名各在一列中。结果可能是如下所示的data.table或data.frame：
# col row value
# 1 a 6
# 1 b 8
# 1 c
浏览 1提问于2012-04-20得票数 15
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在MATLAB中，下面的线将矩阵转换为矢量。它将矩阵一列一列地压平成向量。
myvar(:)
我该怎么处理艾根呢？解决方案应适用于矩阵的任何维度。
MatrixXd A(3,2);
VectorXd B(6);
A << 1,2,3,4,5,6;
B << A.col(0), A.col(1);
//This isn't general enough to work on any size Matrix
浏览 2提问于2014-04-05得票数 13
2回答
旋转基座，使其与矢量对齐
、、、
我有一个大小为M的矩阵NxP。每个P列都是正交的(M是基)。我还有一个大小为V的向量N。
我的目标是将M的第一个向量转化为V，并更新其他向量以保存它们的正交性。我知道V和M的起源是一样的，所以它基本上是从某个角度旋转的。我想我们可以找到一个矩阵T，这样的T*M = M'。然而，我不知道如何做(与MATLAB)的细节。
而且，我知道可能有无限个转换，但我想得到最简单的转换(其中M的其他向量大致保持不变，即不围绕第一个向量旋转)。
一幅很小的图画。在我的实际例子中，N和P可以是大整数(不一定是3)：
提前感谢您的帮助！
编辑Gram-Schmidt的替代解决方案(接受答案)
在以
浏览 4提问于2015-06-03得票数 1
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我正在努力计算R中数据帧中两组之间的t-test。下面的示例代码产生了一个有两列的数据帧:变量和值。有两个变量："M“和"F”。
data <- data.frame(variable = c("M", "F", "F"), value = c(10,5,6))
我需要证明M和F的值在统计上是不同的。换句话说，10在统计上与5和6的平均值不同。我需要在此数据框中添加另一列来显示p值。当我运行下面的代码时，它给出了以下错误：
result <- data %>% mutate(newcolumn = t.test(
浏览 5提问于2020-02-27得票数 0
2回答
图形行与列的主要转换
、、、、
这使我困惑了很长时间。为什么大多数图形API(带有HLSL和OpenGL的DirectX)通常表示位置和法线向量都是行向量？这与数学课上的典型形式正好相反。两者在数学上都是正确的，我只是好奇为什么图形学的人选择这种表示法。让我解释一下..。
向量和矩阵乘法的效率：
在我看来，行向量x和变换矩阵'A‘被相乘为x*A，从而导致`y=x*a的存在。
y[0] = x[0]*M[0][0] + x[1]*M[1][0] + x[2]*M[2][0] + x[3]*M[3][0];
y[1] = x[0]*M[0][1] + x[1]*M[1][1] + x[2]*M[2][1] + x[3]*
浏览 9提问于2014-12-09得票数 1
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因此，对于我目前正在进行的数据评估，我想使用" for“循环编写一个矩阵。
假设我有一个介于0和100之间的随机数：
E <- runif(100, 0, 100)
t <- 0 #start
for(t in 0:90) {
D <- length(E[E >= t, E < (t + 10)])
t = t + 10
}
所以我想做的是在每次迭代时将"D“写到一个矩阵中，其中"t”在一列，"D“在另一列。
我听说你应该避免R中的循环，但我不知道有什么替代方法。
浏览 1提问于2017-05-02得票数 2
具有平方矩阵A和我希望使用对关联矩阵执行的操作(如中所描述的)，使其在列i中的所有对角元素为零，
平均R(t) = R(t)-m*R(i) | t > i。
我没有运气就试了A( (i+1):n,: ) = A( (i+1):n,: ) - (A( (i+1):n)/A(i,i))*(A(i,:))。
您可以假设i不是最后一列。
编辑：
例如-对于i=1，下面的矩阵A
变成-
自m=1/4和m=2/4以来，分别排在第二排。
浏览 0提问于2013-05-29得票数 0
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我需要R中的一个函数，它执行以下操作。我有一个矩阵，里面有一些数据
mydata <- data.frame (matrix(c(1,2,3,NA,2,3,NA,NA,2), 3,3))
mydata
X1 X2 X3
1 1 NA NA
2 2 2 NA
3 3 3 2
不，我想检查这个矩阵的每一列，如果列中有NA，则创建一个向量，如果列中有NA，则存储0；如果列中没有NA，则存储1。
所以检查列X1:如果NA在这一列中，则将0写入向量，否则将1写入向量。然后检查下一列，依此类推。
检查mydata后，向量应该如下所示
(1 0 0)
使用
colnames(myda
浏览 0提问于2017-02-02得票数 0
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在来自LWE的公钥加密中，我们执行以下步骤
$\textbf{PKE.KeyGen($1^ n $)}}$以安全参数n、$A \leftarrow \_p^{n}_p^和$\textbf{e} \leftarrow ^m$为输入，并输出密钥对$(pk、sk)$，其中$sk =S在mathbb{Z}^n_q$和$pk = (A，S T^cdot A+textbf{e}^T)$。
$\textbf{PKE.Enc($pk = (A，b^T)，b$)}}$以公钥$(A，b^T)$和{0，1}$中的消息$a \\为输入，采样一个短向量$r \左撇子{0，1}^m$，并输出密文$(A cdot r，b^
浏览 0提问于2018-08-23得票数 3
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我想从一个矩阵类中提取一列，该矩阵类将变量A实现为<vector<vector<T> >，就像这样的my_matrix(,2)，它应该提取我的第二列。另外，我不想使用函数名get_col，因为我已经使用operator()重载来提取行。我试过了：
template<class T>
vector<T> & operator()(void, const int& col){
vector<T> Result(rows,0);
for(int i=0;i<rows;++i)
Re
浏览 1提问于2015-04-07得票数 3
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函数为每一行数据填充一个矩阵。
、、、、
我想为我的数据的每一行(N = 500)填充一个2x2矩阵。
N = 500 # Number of observations
S = 2 # Number of rows and columns of the data
让我们假设这是我的示例数据。它包含5个协变量的500个观测值。
X <- data.frame(matrix(rexp(2500, rate=.1), ncol=5))
X
从我的模型中，我获得了每个协变量的2个系数。
beta <- data.frame(matrix(rexp(10, rate=.1), ncol=5))
beta
因为我想为数据的
浏览 3提问于2020-09-11得票数 0
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虚系数回归因子
、、、
假设我在稀疏矩阵上有一个经过训练的glmnet模型，多个预测器包含不同级别的因素(因此也包括不同数量的虚拟预测器)。
df <- data.frame(y=runif(10), catVar=as.factor(sample(0:5,10,TRUE)))
A <- model.matrix(y ~ catVar,df)
train <- cv.glmnet(A[,c('catVar3', 'catVar4')], df$y)
coef(train, s="lambda.min")
转换虚拟系数/值或整体公式的最佳(最有效)方法
浏览 1提问于2015-09-10得票数 2
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我想存储许多回归模型的输出，包括回归系数和每个模型的信息矩阵。
为了存储结果，如果可以使用两列的数据帧，一列用于回归系数，另一列用于信息矩阵，这将是非常方便的。我如何才能创建这样的数据框架？
res = data.frame(mu = I(matrix(0, m, n)), j = ???)
(在这种情况下，j似乎应该是一个数组。)
浏览 3提问于2014-05-06得票数 0
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在推荐这答案之后，我最近阅读了Wolfire关于线性代数的系列文章。我对矩阵有些熟悉，我得出的结论是向量和矩阵乘法实际上是2x2和2x1矩阵的乘法：
开始{方程*}开始{b矩阵}a&c&d\结束{b矩阵} \qquad \开始{b矩阵}x\y\结束{b矩阵}{方程*}
在文章中，作者发现除了旋转之外，要完成平移，我们需要在翻译矩阵中添加一行和一列：
如果我们想用向量(e，f)进行转换，我们只需将其插入到这样的基变化矩阵中：\begin{b矩阵}a&c& e\ b&d&f&0&0&1\ \ end {bmatrix}，然后在
浏览 0提问于2018-06-26得票数 1
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有没有一种方法可以在没有循环的情况下完成两个矩阵的乘法？矩阵A在一列中包含数值，在另一列中包含货币标识符。矩阵B包含货币标识符和对目标货币的相应汇率。目标-->将矩阵A中的所有值转换为包含一种货币的所有值的新矩阵。 A <- data.frame(Values, Currencies)
Values Currencies
1 1000 EUR
2 1213 USD
3 5345 CHF
4 2323 EUR
B <- data.frame(CurrencyID, Spot)
Currency
浏览 19提问于2020-04-17得票数 0
我试图建立一个二阶马尔可夫链模型，现在我试图从以下数据中寻找转移矩阵。
dat<-data.frame(replicate(20,sample(c("A", "B", "C","D"), size = 100, replace=TRUE)))
现在，我知道如何使用函数markovchainFit(dat)在markovchain包中拟合一阶马尔可夫转移矩阵。
有任何方法来拟合二阶转移矩阵吗？
如何评价马尔可夫链模型？也就是说，我应该选择一阶模型还是二阶模型？
浏览 6提问于2015-04-19得票数 0
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我在R中有一个很大的稀疏矩阵(~500,000 x ~500,000)，我试图用它的和除以每一列：
sm = t(t(sm) / colSums(sm))
但是，当我这样做时，我会得到以下错误：
# Error in evaluating the argument 'x' in selecting a method for function 't':
# Error: cannot allocate vector of size 721.1 Gb
在R有更好的方法吗？我能够很好地存储colSums，以及计算和存储稀疏矩阵的转置，但是当尝试执行"/"
浏览 5提问于2016-09-02得票数 6
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1回答
将函数应用于多列
、、
我想将一个函数应用于多个列。我在dataframe data中的数据结构如下：
col1 col2 col3
x x x
x x x
x x x
特别是，我想在每一列的时间序列上应用ADF测试。
我想像这样的事情可能会奏效：
f <- function(x) ur.df(x, type = "none", lags = 10, selectlags = "AIC"))
sapply(data, f)
但是，似乎存在处理列的“变量”的问题。
它是如何正确完成的？
Update:使用此方法创建具有随机值的三列：
data =
浏览 3提问于2015-09-14得票数 1
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我希望在每一步将我为设计的的结果写入矩阵或数据帧(稍后将该矩阵或数据帧转换为CSV文件)。
我的代码如下
我希望矩阵/数据文件有3列
for (i in 1:100) {
for (j in 2:100)
{
if (i<j) {
temp <- pairwiseAlignment(protein_dat[i,], protein_dat[j,],substitutionMatrix=BLOSUM62,type="local")
###save i value into column 1 [or Seq1 in the dat
浏览 2提问于2016-04-20得票数 0
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是我在numpy中发现的唯一关于标准基向量的问题，但它与我的问题并没有真正的关系。
我有一个整数的numpy数组，我想要确定共现矩阵，它存储在同一列中的指示符有相同值的次数。问题更详细地描述了这个问题。
我有办法解决我的问题，但它的规模不大。
我的问题是：
是否有可能以内存高效的方式将标准基向量存储在numpy数组中？
我希望能够做到以下几点：
给定数组
M = e1 e2 e1
e1 e2 e2
e3 e1 e3
e2 e3 e3
如果ei是向量空间的转置i-th标准基向量(在这种情况下是R3)，则用M的转置执行矩阵乘法，即确定np.dot(M, M.
浏览 0提问于2017-07-24得票数 0
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Context：我将特征用于人工神经网络，其中典型的维度约为每层1000个节点。因此，大多数运算都是将大小为1000,1000的矩阵M与大小为1000的向量或一批B向量相乘，后者表示为大小为Bx1000的矩阵。
经过训练神经网络，我使用剪枝-这是一种常见的压缩技术，以稀疏矩阵结束(非空参数密度在10 %到50%之间)。
目标：我想使用稀疏矩阵进行压缩，其次用于性能优化，但这不是主要目标。
问题：我正在比较不同批大小的稀疏矩阵乘法和密集矩阵乘法(只计算乘法时间)的性能，并观察到以下情况(使用特征3.2.8，MacBook Pro 64位，没有open_mp，使用标准g++)：
当B=1 (矩
浏览 3提问于2016-09-17得票数 5
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我正在使用R编程语言。假设我有以下数据集：
a = rnorm(10,10,10)
b = rnorm(10, 6, 7)
c = rnorm( 10, 5, 5)
d = data.frame(a,b,c)
head(d)
a b c
1 18.3615091 -1.1253320 0.3403199
2 4.9365020 2.4014072 -3.5771919
3 12.5686200 0.7474177 -4.6788551
4 0.1913607 -0.6456205 3.8693564
5 9.17
浏览 8提问于2021-09-06得票数 1
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1-我想建立一个数据框架或矩阵，每一列与另一列不同(至少50%不同)。
例如，我所做的就是
M <- data.frame(matrix(runif(5),10000,50))
然后，我想从M中找出每列的位置和最大值。
我可以找到每列最大值的位置。
indexmax <- apply(M, MARGIN = 2, function(x) which(x == max(x), arr.ind = TRUE))
我现在的主要问题是如何绘制一个显示这些指数的位置的图表。
在X轴上，Y轴的列数从1到行数不等
然后突出显示最大值是在数据的底部行还是顶部行中。
浏览 5提问于2015-03-10得票数 1
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我有一个三维粒子图。我有500帧这些粒子的运动。框架是从包含位置(x，y，z)的三维矩阵接收的，矩阵中的另一列是位移。假设它是我三维矩阵中的第7列。如何根据每个粒子的这些位移值来分配颜色值？
我知道caxis(0 1)，但是当确定它应该是什么颜色时，它如何知道看哪一列。我还有其他专栏。有办法分配这个吗？
当前代码：
filename = 'testing.gif'
FigHandle = figure('Position', [100, 100, 800, 700]);
for i = 1:499
s = 2;
scatter3(ans.atom
浏览 2提问于2014-08-28得票数 1
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我有一个非常大的csv文件(大约9100万行，所以for循环在R中花费了太长的时间)关键字之间的相似性(大约50,000个唯一关键字)，当我读入data.frame时，它看起来像这样：
> df
kwd1 kwd2 similarity
a b 1
b a 1
c a 2
a c 2
这是一个稀疏列表，我可以使用sparseMatrix()将其转换为稀疏矩阵：
> myMatrix
a b c
a . 1 2
b 1 . .
c 2 . .
但是，现在我想把它转换成dist对象。我尝试了as.dist(myMatrix)，但得到的错
浏览 2提问于2012-09-12得票数 1
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我想使用ifelse语句来创建一个新变量，比如z，但是返回值之一取决于矩阵的第一列。下面是一个简单的例子
set.seed(1)
data <- data.frame(x = rnorm(10), y = rnorm(10), ind = rep(c(0, 1), 5))
m <- data.frame(matrix(rnorm(100), 10, 10))
z <- ifelse(data$ind == 1, data$x, sum(m[, i]))
我知道z行不会运行，但它说明了我想做什么。如果一个主题的ind变量等于0，那么我将m中对应于subject I列的10个条
浏览 2提问于2015-10-14得票数 2
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我正在尝试将一些矩阵放入R中的数据帧中，如下所示：
m <- matrix(c(1,2,3,4), nrow=2, ncol=2)
df <- data.frame(id=1, mat=m)
但是当我这样做时，我得到的是2行3列的数据帧，而不是1行2列的数据帧。
阅读文档时，我必须使用I()转义我的矩阵。
df <- data.frame(id=1, mat=I(m))
str(df)
'data.frame': 2 obs. of 2 variables:
$ id : num 1 1
$ mat: AsIs [1:2, 1:2] 1 2 3
浏览 0提问于2011-05-27得票数 5
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假设我有这两种型号
dat1 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(2,5,2,1,7,9))
dat2 <- data.frame(x=factor(c(1,2,1,1,2,2)),y=c(3,3,4,3,4,2))
mod1 <- lm(y~x,data=dat1)
mod2 <- lm(y~x, data=dat2)
并计算各模型中x水平之间的t检验。
t1 <- pairs(emmeans(mod1, ~x))
t2 <- pairs(emmeans(mod2, ~x))
我如何评估这两种模式在这种对
浏览 0提问于2019-04-26得票数 0
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我尝试过搜索StackOverflow，谷歌，甚至使用符号猎犬进行字符搜索，但没有找到答案。具体来说，我对Ch很困惑。在尼尔森的神经网络和深度学习中，他说：“假设输入a是(n, 1) Numpy ndarray，而不是(n,) vector。”
起初，我认为(n,)指的是数组的方向，所以它可能指的是一列向量，而不是只有一行的向量。但我不明白为什么我们同时需要(n,)和(n, 1) --他们似乎说了同样的话。我知道我误解了什么但我不确定。
作为参考，a是指将输入到神经网络给定层的激活向量，然后被权值和偏差转换，生成下一层激活的输出矢量。
编辑:这个问题在“一列向量”(没有这样的东西)和“一列矩阵
浏览 7提问于2016-09-20得票数 9
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向量*矩阵乘积效率问题
、、、、
就像Z玻色子一样，为了避免使用点积，我使用列主矩阵格式。但是，当向量与矩阵相乘时，我看不出有什么可行的方法来避免它。矩阵乘法技巧需要有效地提取行(或列，如果我们转换乘积)。因此，若要将向量乘成矩阵，我们转置：
(b * A)^T = A^T * b^T
A是一个矩阵，b是一个行向量，在转置后，它变成了列向量。它的行只是单标量，向量*矩阵乘积实现成为(非转置)矩阵A列的点积与b的低效实现。有办法避免这些网点产品吗？我认为唯一能做到这一点的方法是行提取，这与列主矩阵格式相比效率很低。
浏览 2提问于2014-09-12得票数 1
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我需要一个短的R脚本，它可以将大型矩阵和data.frames重组为3列data.frames。我的当前脚本可以处理矩阵，但在输入data.frame时返回错误消息。对于如何强迫它处理两个类，有什么建议吗？
library(FD)
ds<-dummy$abun #a matrix
#reorganize into 3 column data.frame
q<-rep.int(row.names(ds),ncol(ds))
p<-rep(colnames(ds),each = (nrow(ds)))
ssf<-data.frame(q,p,as.numeric(ds
浏览 4提问于2013-09-11得票数 0
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我有一个data.frame和一个matrix，它们有相同的行和不同的列数。
matrix中的所有元素都是整数，但data.frame在某些列中包含字符。
我想链接这些文件的行，也就是说，如果我删除了matrix中的一行，那么data.frame中的同一行就会被自动删除，或者当我用它的一列对data.frame的元素排序时，矩阵中的元素就会相应地排序。
添加注意:我想保持matrix作为整数矩阵，所以我不能使用cbind。
浏览 1提问于2015-07-01得票数 2
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我正在尝试使用特征值方法检查我的矩阵是否奇异(即，如果其中一个特征值为零，则该矩阵是奇异的)。代码如下：
z <- matrix(c(-3,2,1,4,-9,6,3,12,5,5,9,4),nrow=4,ncol=3)
eigen(t(z)%*%z)$values
我知道特征值是按降序排列的。有没有人能告诉我，有没有办法找出矩阵中哪一列与哪个特征值有关？我需要移除共线的列。
这在上面的示例中可能是显而易见的，但它只是一个示例，旨在节省您创建新矩阵的时间。
浏览 1提问于2012-09-07得票数 6
2回答
我想写一个程序，在一定的间隔上绘制半圆上的点，在其他地方绘制一条直线。类似这样的东西：__n__。
我定义了一个时域，它被存储为一个向量(t = 0:0.01:5)。我假设我可以使用时间向量的元素定义半圆顶部的点：
if t>=2|t<=2.3
y = sqrt(.15^2-(t-2.15)^2);
但MATLAB产生了一个错误消息，说只有方阵才能平方。
我试图利用索引来表明我想要平方t向量的一个元素，而不是整个向量：
i = [200:230];
for t(200:230)
y = sqrt(.15^2-(t(i)-2.15)^2);
在这些失败之后，我注意到，将一个具有一列非
浏览 0提问于2009-10-11得票数 0
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3回答
获取多维数组中的第一维
、、、
请参阅MWE：
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main()
{
vector< vector<size_t> > a(2, vector<size_t>(3));
a[0][0] = 1;
a[0][1] = 1;
a[0][2] = 1;
a[1][0] = 2;
a[1][1] = 2;
a[1][2] = 2;
fill(a[0].begin(), a[0]
浏览 2提问于2014-08-19得票数 0
我有一个数据框架，其中包含在每个样本中存在/没有一个蛋白质序列，其中每一行是不同的样本，每一列是蛋白质序列，除了最后一列对每个样本都有组分配。
如下所示：
df <- data.frame(c(0,1,1,1,0,0), c(0,1,0,1,0,1), c(1,0,1,0,0,0), c(0, 0,0,1,1,1)
rownames(df) <- c(“AA”, “AB”, “AC”, “STATUS”)
我想为Fisher的精确测试计算每个蛋白质序列(列)的p值，并参考相同(最后一列)的状态。我的实际数据集有超过100000列，所以我需要一个有效的解决方案。
我面临的挑战是，如何
浏览 4提问于2018-04-10得票数 1
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1回答
我有一个时间序列模型y(t)= h^T y(t-1) + n(t)，其中n(t)是一个激发和驱动过程的高斯白噪声。y是用于表示数据点数的t = 1,2,...的线性回归模型的输出。
问:如果相关矩阵是Ryy = E[y(t)*y(t)^T],，那么是否可以计算滞后随机变量的相关性，例如
[E[y(t-1)*y(t-1)']]
一般而言，这些运算符和表达式也可在下列文件中找到：
提到了自相关矩阵。在公式中，有一个期望算子。那么，在不使用内置命令的情况下，如何用自身和其他此类表达式实现滞后随机变量乘积的期望？
我无法实现这类公式。请帮帮忙。
谢谢你的解释！
更新:在对这个问题做了多次修改
浏览 3提问于2014-11-21得票数 0
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我正在尝试理解tensorly包中的tl.kruskal_to_tensor ()方法。在webpage中，我知道它接受一列矩阵作为输入，并生成其cp分解是矩阵的张量？它接受一个矩阵列表作为输入。 但我看到了以下代码： import tensorly as tl
rank =5
dim1= 9
dim2=8
dim3=7
A= tl.tensor(np.random.normal(0,1,[dim1,rank]))
B= tl.tensor(np.random.normal(0,1,[dim2,rank]))
C= tl.tensor(np.random.normal(0,1,[dim3,r
浏览 65提问于2020-03-27得票数 1
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我有一个带有一些有意义的行名的data.frame。我想从其中提取一列作为向量，这个向量应该继承行名，这样它就是一个命名向量。此向量应输入到一个函数中，该函数需要一个命名向量作为输入。我想在tapply中使用这个向量，所以在第二步中附加名称并不能真正起作用。 示例代码： my_function <- function(x){
print(names(x[x>mean(x)]))
}
test.frame <- data.frame(nr=1:10, factor=rep(c("A", "B"), 5))
rownames(test.fr
浏览 21提问于2020-01-29得票数 1
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想象一下预先分配带有NAs的2x2矩阵的情况。现在，我想将第一列重命名为"Test“
name_matrix<-matrix(NA,2,2)
colnames(name_matrix)[1] <- "Test"
但现在我收到了错误消息：
Error in dimnames(x) <- dn : length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
然而，如果首先将矩阵转换为data.frame，则不会得到此错误消息。
name_data_frame<-as.data.frame(na
浏览 2提问于2018-05-25得票数 1
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Matlab效率:小通环
、、、
我编写了一些到目前为止工作的Matlab代码，但是在运行一个大矩阵时非常慢。我将代码的瓶颈识别为for-循环。
代码应该做的是查看H-矩阵的一列( ic )，与与ic至少有一个1项的其他列进行比较，并将它们添加到ic向量中。这种情况一直发生，直到ic矢量没有更多的变化。
下面是一个小例子：
H=(1 0 1；1 1 0；0 0 1)和ic =(1 1 0 )^T (H的第一列)。然后，代码以ic的前1为例，在其行中进行比较，如果另一列也有1作为其第一项，则查找第三列(1 0 1 )^T，然后将所有列添加到查找列中的ic向量，在本例中为第三项，因此ic =(11 1 )^T。
首先，我使用了两个
浏览 0提问于2021-05-06得票数 1
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如何将值添加到矩阵的最后一列。
例如，如果我有一个3x3矩阵，其中所有的值都是1。我如何选择并将3加到第三列，以便最后一列的值是3而不是1。
向您致敬，曾傑瑞
浏览 2提问于2016-02-26得票数 2
我是一个(非常) R的新用户，并试图在这里复制我的MATLAB代码(在这个阶段，我更喜欢R而不是Octave )。
我有下面的矩阵df
variable value
th 100
tw 100
gap 30
我希望能够根据第一列将变量赋给第二列中的值。所以基本上，th = 100，tw = 100，gap = 30。
我的最终目标是能够以以下方式操作数据：
difference <- th-gap
编辑：
>dput(df)
structure(list(s = structure(1:3, .Label = c("aa", "bb", &
浏览 0提问于2013-08-28得票数 0
1回答
我有一个很大的数据集，是由两个物种的测量数据组成的。我需要将结果作为矩阵中的数字进行一些分析，但是通过对数据的简单操作，数字被转换成字符串，不能直接转换回矩阵。为了明确起见，我重申以下主要步骤：
df<-data.frame(
X1=c(1,2,3),
X2=c(4,5,6),
X3=c(7,8,9)
)
med1<-c("name1", "name2", "name3")
rownames(df)<-med1
df2<-as.data.frame(cbind(t(df), species=c("inv1
浏览 4提问于2022-09-30得票数 0
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我需要在整个data.frame上更改列类。理想的情况是寻找apply解决方案，但也可以向tidyverse或其他解决方案开放。
示例数据
set.seed(1)
d <- data.frame("numbers" = as.character(1:10),
"letters" = letters[1:10],
"boolean" = sample(c("T", "F"), 10, T),
stringsAsFac
浏览 0提问于2019-08-10得票数 3
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