使用rep()和seq()创建向量_如何使用seq()、rep()和paste()来生成特定的向量？_如何加载和使用Seq2Seq模型？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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机器学习 |使用Tensorflow和支持向量机创建图像分类引擎

使用Tensorflow和支持向量机创建图像分类引擎最近，2018韩国小姐的出炉引起了一波话题大家感慨到：这一届的韩国小姐终于不再撞脸了~ 由此，小编查阅了往年韩国小姐的图片，画风是这样的。。...这个项目的目标是建立一个系统，帮助使用拉链拉头的用户在数据库中找到匹配的拉拔器。简而言之，就是完成一个拉链拉头和拉拔器之间的“连连看”游戏！...另一个叫支持向量机，它是一种很好的分类方法。三、提取对象特征本次试验的样本为12个拉拔器： ?...Inception网络的瓶颈特征是2048-d向量。以下是以条形图显示的输入图像的瓶颈特征图： ?...我们用它来构建一个移动应用程序和一个用于现场测试的拉拔分类器的Web前端。 ? 由于分类器可以使用看不见的样本，因此过度拟合的问题似乎并不那么严重。

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机器学习 |使用Tensorflow和支持向量机创建图像分类引擎

使用Tensorflow和支持向量机创建图像分类引擎最近，2018韩国小姐的出炉引起了一波话题大家感慨到：这一届的韩国小姐终于不再撞脸了~ 由此，小编查阅了往年韩国小姐的图片，画风是这样的。。...这个项目的目标是建立一个系统，帮助使用拉链拉头的用户在数据库中找到匹配的拉拔器。简而言之，就是完成一个拉链拉头和拉拔器之间的“连连看”游戏！...在这个过程中，我们将使用两个重要工具，一个叫Tensorflow，它采用数据流图进行数值计算，计算过程将在流图的各个计算设备中异步执行，这个工具可以帮助我们更好地提取对象特征；另一个叫支持向量机，它是一种很好的分类方法...Inception网络的瓶颈特征是2048-d向量。...我们用它来构建一个移动应用程序和一个用于现场测试的拉拔分类器的Web前端。由于分类器可以使用看不见的样本，因此过度拟合的问题似乎并不那么严重。

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R语言基础教程——第3章：数据结构——向量

R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。它们在存储数据的类型、创建方式、结构复杂度，以及用于定位和访问其中个别元素的标记等方面均有所不同。...对于数据的运算，和其他语言差不多。 ? 向量 1 向量的创建向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数c()可用来创建向量。...例如，a[c(2, 4)]用于访问向量a中的第二个和第四个元素。 > a[c(2, 4)] ? 使用的冒号用于生成一个数值序列。...2 创建向量的函数 seq()函数 seq()函数可以用来创建向量，下面是创建1-9,步长为2 向量。 > v1 = seq(1,9,by =2) > v1 ?...更多seq()的使用方法通过help("seq")查看。

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CoppeliaSim（V-Rep）和ROS2的使用说明

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。...如果使用其他版本的ROS 2，需要手动编译生成.so文件，否则会出错。当然也支持ROS 1参考之前博文。...更多案例参考示例和controlTypeExamples下文件。...使用终端查看一下消息： ? ? 添加一个仿真时间：选择sphere，添加子代码如下： ?...使用版本为CoppeliaSim_Edu_V4_0_0_Ubuntu18_04。

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R语言数据结构(一)向量

创建向量创建向量的一种常用方法是使用c()函数，它可以将多个元素组合成一个向量。...另一种创建向量的方法是使用序列生成函数，如seq()和rep()。...seq()函数可以根据指定的起始值、结束值和步长来生成一个等差数列，rep()函数可以根据指定的重复次数或长度来复制一个元素或向量。...例如：# 使用seq()函数创建一个从1到10，步长为2的数值向量a <- seq(from = 1, to = 10, by = 2)a# [1] 1 3 5 7 9# 使用rep()函数创建一个重复...5次的字符向量b <- rep("hello", times = 5)b# [1] "hello" "hello" "hello" "hello" "hello"# 使用rep()函数创建一个重复到长度为

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认识向量

向量其实是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。R 中的向量与解析几何或者物理学中有数值和方向的量不同，R 中的向量是一个集合，即可以是数值的集合也可以是字符串或者逻辑值的集合。...其余数据结构都由向量构成。 4.1 创建向量用函数c来创建向量。c代表concatenate连接，也可以理解为收集collect，或者合并combine。...b <- c("red","green","blue") #生成连续型向量 c <- seq(1,100,2) d <- rep(c(1,2),5) seq(1,100,2) seq(from...seq seq(from = 1,to = 100,length.out = 19) rep(1,2) rep(c(1,2),3) rep(1:4,2) rep(1:4,each = 2) rep(1:...向量是一维的，而矩阵是二维的，需要有行和列。矩阵是 R 语言中使用较多的一种数据结构，矩阵分为数值矩阵和字符串矩阵，常用的是数据矩阵，基因的表达数据为数值矩阵。

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R语言之书2.3.3

myvec<-c(1,3,1,42) #创建向量 myvec foo<-32.1 myvec2<-c(3,-3,2,3,45,1e+03,64^0.5,2+(3-1)/9.44,foo) myvec2...x=c(3,62,8.3),times=3,each=2) foo<-4 c(3,8.3,rep(x=32,times=foo),seq(from=-2,to=1,length.out=foo+1))...length(x2) x<-seq(from=6,to=12) y<-rep(x=5.3,times=3) z<-c(seq(from=6,to=12),rep(x=5.3,times=3),-3,seq...(from=102,to=100,length.out=9)) length(z) #2.3.3子集和元素的提取 myvec<-c(5,-2.3,4,4,4,6,8,10,40221,-8) length...<-x[-c(1,5)] x4<-c(x1,x3) sort(x=x,decreasing=FALSE) x5<-sort(x=x,decreasing=FALSE) x6<-x5[5:1] #使用冒号作为索引颠倒顺序

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基因表达差异分析前的准备工作

回顾单细胞RNA-seq分析介绍单细胞RNA-seq的设计和方法从原始数据到计数矩阵学习目标了解R言语使用的各种数据类型和数据结构在R中使用函数并了解如何获取有关参数的帮助使用dplyr包中的管道.../因子和数据框我们正在对p53野生型(WT)和敲除(KO)基因型的癌症样本进行RNA-seq。...为每列创建vectors/factors(提示：您可以键入每个vectors/factors，如果您希望更快速的创建，可以尝试使用rep()函数) 将它们放到一个数据框中，这个数据框命名为meta 使用...rowames()函数给数据框定义行名(提示：您可以键入行名作为向量，如果您希望该过程进行得更快，可以尝试使用paste0()函数)。...让我们创建一个包含count和metadata的数据列表，为后续分析做准备。使用meta和count对象创建名为project1的列表，并从两个数据框之一中提取所有样本名称创建一个新向量。

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生信马拉松 Day2

，例：x=1:5#> x#[1] 1 2 3 4 5（3）生成重复值用rep()，有规律的用seq()（类似等差数列），随机数用rnorm()x1=rep('x',times=3) #生成由3个字符...x组成的向量#其中times是第1个参数，因此可以省略，简写如下x1=rep('x',3)#> x1#[1] "x" "x" "x"x2=seq(from=3,to=21,by=3) #生成从3开始...对单个向量可以进行的操作（1）赋值规范的赋值符号：<- （在windows中 alt键 + 0右侧的减号可以快速打出来）现在同样可以使用：=#赋值+输出同时实现的方式(x=c(1,2,5)...变量名称不允许以数字开头，也不可以包括空格和减号，可以使用_代替空格，用.代替-例如命名为，'x_1'，'x.daytime'（2）初级统计（极其常用，要背诵）max(x) #最大值min(x) #...',times=7),seq(from=2,to=15,by=2)) #利用循环补齐简化如下paste0('student',seq(2,15,2))（4）集合运算（不是等位运算）intersect(

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...0.1) #注意，你可以这样子递减 seq(10, 1, by=-0.1) #除了设置步长，还可以设置均分的步数 seq(10, 1, length.out=10) seq(10, 1, length.out...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...> rep(123, 5) [1] 123 123 123 123 123 > rep(1:10, 5) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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R语言基础1

sqrt() 运行代码：ctrl+enter 脚本注释：# 数据类型和向量数据类型：数值型、字符型、逻辑型。 == #判断两个数据相等吗 !...、数据框、矩阵、列表生成向量 c() : ##连续的数字 rep(),seq(),rnorm() paste0() Q1：汉字乱码怎么办？...length(seq(from=2,to=15,by=2))),seq(from=2,to=15,by=2)) paste0(rep("student",times=7),seq(from=2,to=15...,"a") c(TRUE, FALSE, 4) # 说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量g和s， # 如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开 load...a=seq(from=2,to=100,by=2) g[a] ### seq(2,100,2);g[seq(2,100,2)] # 6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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R编程（一：基本数据类型及其操作之向量）

) 创建向量。...rep()，将某字符串重复生成指定次数。其主要有times 和 each 两种参数。...match 实例 x 中的列名与y中的列名一致但顺序不同，如果我们想要按照x 列的顺序来排列行，则可以分别将二者存于向量，并使用match 函数来修改y 向量。..."1" > # 3.生成sample4，sample8，sample12…sample28 > # 提示：paste0 > paste0(rep('sample'), seq(from=4,to=30,...x[seq(1,11,2)] # 4.用向量取子集的方法,选出除倒数第2个以外所有的基因名。

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R语言学习day2

> a = seq(from=2,to = 15, by = 2) > length(a) [1] 7 > paste0(rep("student", times=length(a)), a...= 2), paste0(rep("student", times=7), seq(from=2,to=14,by=2))) [1] "2" "4" "6"...用c（）逐一放在一起连续的数字可以用冒号：重复rep()，规律的seq()，随机的rnom() paste() / paste() 组合元素（seq只存在于paste和paste0中）对单一向量的操作...x == y 和 x %in% y 是不一样的 x == y 里将元素一一对应 x %in% y 将x向量的元素逐个的和y向量的所有元素对应向量的筛选----取子集，使用中括号[ ] 筛选方法：将...，长度就是元素的个数 paste0(rep("x",3),1:3)可省略times， seq的里面from to也可以省略 unexpected 代表出现代码错误的关键词？

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note _01.数据挖掘课

数据类型和向量 1.1逻辑型数据 # 比较运算：返回的结果是逻辑值 >, =, ==, != 3==5 3!=4 #逻辑运算多个逻辑条件连接与&,或|，非！...# class() c(2,5,6,2,9) c("a","f","md","b") # 冒号':'生成连续数字 1:5 # 重复用rep() rep("x",times=3) rep(c("a","...b"),times=3) rep(c("a","b"),times=c(2,5)) rep(c("a","b"),each=3) # 有规律的序列用seq() seq(from=3,to=21,by=3...) # 随机数用rnorm() rnorm(n=3) # 通过组合，产生更为复杂的向量 paste0(rep("x",times=3),1:3) paste0("x", 1:3) 2.2对单个向量进行操作...x+y ## （3）连接 paste0(x,y) ## 循环补齐：等位运算且两个向量长度不相等时 paste0("student",seq(2,15,2)) ## (4) 交集，并集，差集 intersect

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使用深度学习进行语言翻译：神经网络和seq2seq为何效果非凡？

使用统计学让计算机更好地翻译在基于规则的系统失败之后，人们开始使用基于概率和统计学（而非语法规则）的模型开发新的翻译技术。...要做到这一点，我们需要将生成的句子和来自英语书籍和新闻故事的数百万个真实句子进行比较。我们所能获取的英语文本越多，效果就会越好。...例如，还有一项额外的工作就是处理不同长度的输入和输出句子。另外还有翻译罕见词的问题。.../tutorials/seq2seq/index.html。...大约一年前，谷歌的研究者表示你能使用序列到序列模型开发人工智能 bot。想法很简单，但惊人的是它竟然有效。首先，他们抓取了谷歌员工和谷歌技术支持团队间的聊天日志。

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三、数据结构：向量

[1] "a" "f" "md" "b" 2.2 连续的数字用冒号“:” 1:5 [1] 1 2 3 4 5 2.3 有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm(...) rep("x",times=3) [1] "x" "x" "x" seq(from=3,to=21,by=3) [1] 3 6 9 12 15 18 21 rnorm(n=3..." "student6" "student8" "student10" "student12" "student14" 注意：times输入的数值会按rep和seq的最大数值发生循环补齐。...-0.3889134 [1] "a" "a" "a" "b" "b" "b" "c" "c" "c" "d" "d" "d" 图片 # 练习题：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...seq(2,100,2) ###先写出为偶数的下标 g[seq(2,100,2)] # 3.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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Learn R1 1-2

:5#(3)有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm()rep("x",times=3) #把x字符重复三次seq(from=3,to=21,by=3) #从3-...student8" "student10" "student12" "student14"提示：paste0paste0(rep("student",times = 7),seq(from = 2,...to = 15,by = 2))paste0(rep("student"),seq(2,14,2))3.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果#数据类型转换的优先顺序，c( ) 只允许一种类型的数据...9 10 40 12#改多个元素xc(1,5) <- c(80,20)x1 80 9 10 40 20###练习###说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量g和s...seq(2,100,2)gseq(2,100,2)6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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绘图代码|10种绘制热图方法，你想要的全都有！

R 在可视化方面也提供了一系列功能强大、覆盖全面的函数和工具包，今天小编就总结了一些易操作且美观的热图绘图方法，一起来学习一下吧 ? ? ?...使用heatmap.2绘制的热图看起有一种高级感。（1）带密度图的热图 mat <- matrix(rnorm(1200), ncol=6) heatmap.2(x=mat) ?...(-0.8, 0.8, by = 0.2), Inf) #at，数值向量，指定颜色的变化位置 ) ?...交互式热图 01 highcharter包 library(highcharter) ###创建数据 nyears <- 5 df <- expand.grid(seq(12) - 1, seq(nyears...其实上述工具包的功能都很强大，有些小编只是针对热图方面进行简单介绍，大家可以去安装学习，借鉴到符合自己数据可视化的方法~ 科研菌学术讨论群，在群内可以用自己的昵称，广告一律踢；其他公众号的宣传也不发，就算是要发，提前和小编商量和确认

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R语言入门 Chapter01 | 向量

其中R内置的函数中，格式为为向量的有： euro rivers stat.abb state.name state.area 2、创建向量和查看向量 1、创建向量 1、创建向量：c()，...# 创建从1到100的向量 a1 <- c(1:100) # 查看向量x1的内容 > x1 [1] 2 4 6 8 0 # 查看向量x1中的第三个数 > x1[3] [1] 6 2、查看向量的长度和类型...41 43 45 47 49 # 向量a中前三个元素相加 > a[a[3]] [1] 21 2、Seq()函数 Seq()函数可以按照指定的规律创建向量 # 创建一个从5到20的向量 >...seq(5,20) [1] 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # 创建一个从5到121的向量，公差为2 > seq(5,121,by=2...> rep(x,each=5) [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 # 当each和times同时使用时，结果为他们的乘机即

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R语言快速入门：数据结构+生成数据+数据引用+读取外部数据

目录 1 数据结构 1.1 向量 1.2 矩阵 1.3 数据框 2 生成数据 2.1 c() 连接单个数据 2.2 ":" 生成1/-1等差向量 2.3 seq() 生成等距向量 2.4 rep() 生成重复数据...1.1 向量 ? 用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，常用"c()"创建。例如： > c(1,2,8)#生成包含1，2，8的一维数组（向量） [1] 1 2 8 ? 1.2 矩阵 ?...2 生成数据本节主要讲“c()”、":"、seq、rep等四种数据生成的内容（入门必须学） ? 2.1 “c” 连接单个数据 ? > c(1,2,8)#生成包含1，2，8的向量 ?...2.3 seq 生成等距向量 ?...将x重复n次，可使用each限定为依次重复形式 rep(1:3,3) rep(1:3,each=3) #> rep(1:3,3) #[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 #> rep(1:3,

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