我有一个向量y_1,取值从0到100。我需要做这个向量序数,我需要这样编码:
Y=1 if y_1 <=20
Y=2 if y_1 between 20 and 40
Y=3 if y_1 between 40 and 60
Y=4 if y_1 between 60 and 80
Y=5 if y_1 > 80
我试过了,但我不能命名序数类别:
findInterval(y_1, c(0,20,40,60,80))
cut(y_1, breaks=c(0,20, 40, 60, 80, 100),ordered_result=TRUE)
我正在使用状态模型的计算互相关函数。它工作得很好,除了我看不出如何也画出置信区间。我注意到似乎有更多的功能。这里有一个玩具例子,只是为了看一些东西:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.tsa.stattools as stattools
def create(n):
x = np.zeros(n)
for i in range(1, n):
if np.random.rand() < 0.9:
if np.random.ran
我正在尝试理解段树。我在hackerrank ()上尝试了一个问题,并尝试使用c++中的geeksforgeek代码。但是,我在第19行遇到了转储值问题。
int right = RMQUtil(st, mid+1, se, qs, qe, 2*index+2); // why this is getting a dump value here?
我还发现这会超时。有没有其他有效的方法来解决这个问题?我想知道为什么我的代码不能有效地解决这个问题,并且需要在c++中有一个更好的解决方案
这是我尝试过的代码。
// you will see the comments on the geeksfor
我试着在我的流媒体视频网站上做一些数据分析。为了帮助确定问题是在我这边还是在用户这一边,我已经开始收集流的带宽的平均值和标准差。我不确定的是如何确定正常流应该是什么样子。
为了弄清楚一个正常的流应该是什么样子,我正在考虑找到以下内容:
平均值的平均值--什么是正常的bandwidthStdDev of Means --人口的带宽对StdDevs的平均值有多大的影响? StdDevs的正常值是多少?平均StdDev对的影响有多大?
这些统计数字有意义吗?
基本上,我试图通过寻找诸如低带宽或高可变带宽之类的东西来检测不好的流。所以,我想我可以找到一些基线,然后寻找离群点。
而且,保存每个样本的所有
我有一些数据是通过间歇性访谈得出的,在这些访谈中,一个人被问到他们是否有某种症状。最后一次每个人都知道没有这个特殊的症状,被称为tstart。如果适用的话,观察到患者出现症状的时间是tstop。使用R中的survival包,使用Surv函数创建一个生存对象,指定这是间隔删失数据。我想要一个生存函数的非参数极大似然估计。这可以使用survfit函数来实现,它似乎是通过调用内部函数survfitTurnbull来实现的。由此产生的置信区间大得难以置信。我不明白为什么会这样。
# A random sample of the data using dput()
structure(list(tsta
import numpy as np
np.random.random(X) #where x is a positive integer
这给出了一个间隔(0,1)上的X数字数组。但是,我希望数字在区间(-1,1)上,但我不知道如何在numpy中缩放它们。只使用numpy我怎么才能非常简单地做到这一点呢?
我使用R的Randtool包生成拟随机序列。E.g
Halton(2,dim=2)
Sobol(3,dim=3)..
但是我在[0,1]间隔内得到了这些序列。对于哈尔顿(3,dim=3),我得到了下面的输出
0.50 0.3333333 0.2
0.25 0.6666667 0.4
0.75 0.1111111 0.6
我们可以清楚地看到,序列在[0,1]区间内。如何生成这些具有自定义区间的准随机序列,例如[-6,6]
例如,我们有随机一致函数runif(6,min=-6,max=6) this will give the random sequences between th
Matlab函数mkpp/ppval允许构造分段多项式。函数y(t) =t为t=0.7传递正确的结果y(0.7) = 0.7,如果范围设置为0 1,则结果应该是相同的。但是,Matlab返回的值为1.7
MATLAB版本: 8.3.0.532 (R2014a)
MATLAB许可证号:演示操作系统: Mac版本: 10.9.5版本: 13F34
Java版本:Java1.7.0_11-B21与甲骨文公司Java HotSpot(TM) 64位服务器VM混合模式
% Get the value of the polynom y(t) = t in the section [0 1]
y =
我对MySQL有个问题。我需要两个特定时间之间来自MySQL的数据的平均值。
为此,我使用:
select avg(Column)
from Databasename.tablename
where datetime BETWEEN '2012-09-08 00:00:00' AND '2012-09-08 15:30:00'
现在,我需要的是给定时间内每5分钟的平均数据。通过使用此命令:
select avg(Column)
from Databasename.Tablename
where datetime BETWEEN '2012-09-
我试图使用python/scipy计算两个极限之间的积分。
我正在使用在线计算器双重检查我的结果(,),当我设定了某些限制时,我的结果不同意。
所用的代码是:
import scipy as sp
import numpy as np
def integrand(x):
return np.exp(-0.5*x**2)
def int_test(a,b):
# a and b are the lower and upper bounds of the integration
return sp.integrate.quad(integrand,a,b)
当设定(a,
一道作业题要求我计算一个均值的置信区间。当我使用传统方法和使用numpy.percentile()时--我得到了不同的答案。 我想我可能误解了如何或何时使用np.percentile()。我的两个问题是: 1.我使用它是错误的--错误的输入,等等。2.我在错误的地方使用它--应该用于引导配置项而不是传统方法吗? 我已经通过传统公式和np.percentile()计算了CI。 price = np.random.normal(11427, 5845, 30)
# u = mean of orginal vector
# s = std of original vector
print(pric
我正在尝试构造一个函数" number -crop“,它有三个参数x a b。如果x在数字行上闭合区间a,b的左边,那么返回a。如果x在区间的右边,那么返回b。否则,只返回x。这是我得到的:
(define (number-crop x a b)
(if (max x a b) x b)
(if (min x a b) x a))
我正在尝试使用float32数据类型中具有连续像素值的灰度图像执行CNN回归。predictors的取值范围: img1= 0 to 790.65
img2= -2.74174 to 2.4126
img3= 150.87 to 260.45 返回图片取值范围: resp_img= -32.927 to 69.333 在0-255之间转换像素值是否合适,如果我将数据类型/数据范围转换为另一种格式,我应该如何缩放回原始浮点值?
我们的主要数据库是MySQL。
很少有查询使用相当常见的DATE_SUB($date, INTERVAL $duration $type)。
我们正在H2数据库上运行测试,而DATE_SUB()函数的缺乏造成了一个问题。
我们有一个想法,创建一个用户H2函数来复制MySQL行为--我有两次不同的尝试,这两种实现都存在,并且分别映射。
CREATE ALIAS IF NOT EXISTS DATE_SUB FOR "xxx.yyy.Zzz.dateSubtract";
public Zzz {
...
public static Date
我从列中获取值作为整数值,并为两个用户执行此操作,因此我尝试从表中获取值并进行比较,但不幸的是,对于更大和更小的比较,我得到了相同的结果,没有任何变化。
如何比较列值?
我的代码如下
$sqlres="select membership from register where mid='".$_SESSION['mid']."' ";
$pres=mysql_query($sqlres);
$prest=mysql_fetch_array($pres);
$sqlres1="select membership from
以下是Mark Allen Wessis的数据结构和算法分析。
下面的x( i+1 )应该读取为i+1的x下标,x( i )应该读取为x下标i。
x(i + 1) = (a*x(i))mod m.
在开区间(0,1) (0和1是不可能的值)中返回随机实数也是常见的,这可以用m除以,由此可以通过归一化来计算任意闭区间a,b中的随机数。
这个例程的问题是乘法可能溢出;虽然这不是一个错误,但它会影响结果,从而影响伪随机性。施拉格给出了一个程序,在这个过程中,所有的计算都可以在32位的机器上完成,没有溢出。我们计算了m/a的商和余项,并分别定义为q和r。
对于M=2,147,483,647 A =4