此R代码抛出一个警告
# Fit regression model to each cluster
y <- list()
length(y) <- k
vars <- list()
length(vars) <- k
f <- list()
length(f) <- k
for (i in 1:k) {
vars[[i]] <- names(corc[[i]][corc[[i]]!= "1"])
f[[i]] <- as.formula(paste("Death ~", paste(vars[[i
我知道在R中有一些包可以有效地存储稀疏矩阵。是否也有一种方法可以有效地存储低秩矩阵?例如:
A <- matrix(rnorm(1e6), nrow=1e5, ncol=1e1)
B <- A %*% t(A)
现在,B太大了,不能存储在内存中,但它的秩很低。有没有办法以一种有效的方式构造和存储B,这样一些基本的读取方法(rowSums、colSums等)就可以动态执行,以换取B或内存?
我有一个4x3的系统要用numpy linalg.solve来解决,但是numpy一直抛出LinAlgError: 1-dimensional array given. Array must be at least two-dimensional。
可用的教程和问题都是针对方阵的,我不确定如何继续。
这是我的代码和矩阵:
import numpy as np
A = np.array([[[[1/15, 1/15, 2/19],
1/15, 2/15, 4,19],
2/15, 2/15, 4/19],
2/15, 2/
我想计算一个扩散核,这涉及到取exp(b*A),其中A是一个大矩阵。为了处理b的值,我想对角化A(以便exp(A)运行得更快)。
我的矩阵大约是25k x 25k,但是非常稀疏-只有大约60k的值是非零值。Matlab的"eigs“函数内存不足,octave的"eig”和R的“eigen”也是如此。有没有工具可以找到大型稀疏矩阵的分解?
不知道这是否相关,但A是一个邻接矩阵,所以它是对称的,并且是满秩的。
我试图验证电子邮件地址是否来自某些大学。我有一张桌子,University,里面满是大学域名。大学电子邮件地址通常有不同的子域,我希望能够容忍在我的表中的域下的任何子域。
我认为以下工作,但写得很差。有人能提出如何用解释来重构这个问题吗?
domain = self.email.split("@")[1]
domain_test = false
University.all.each do |d|
if domain.include?(d.domain)
domain_test = true
break
end
end
if domain_test
为什么这种类型的单一用法会编译,但将其放入列表会失败呢?
ft1 :: (Foldable t, Num a) => t a -> a
ft1 = (F.foldl (+) 0)
fTest :: [(Foldable t, Num a) => t a -> a ]
fTest = [ F.foldl (+) 0 ]
后者给出了错误:
folding.hs:80:10:
Illegal polymorphic or qualified type:
(Foldable t, Num a) => t a -> a
Pe