这与我之前的问题()有关,但我似乎在这个问题上做得不太好。这是另一次尝试。
我正在使用R.中拥抱空间中的转换器模型,除了需要多个字符串作为输入的模型之外,所有模型都工作得很好。在python中,语法是"a","b“。什么是R中的等价物?对我来说,快速的研究产生了向量/列表,但这些似乎不起作用。
这就是我试图复制的python中的输入:
text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image
这是R码
library(reticulate)
library(here)
libr
我必须在R中执行一个地理编码脚本。我有一个给定的脚本,我已经尝试让它工作,但不断得到错误。我正在粘贴我的代码和我得到的错误。如果你能给我指引正确的方向,我将不胜感激。
# initialise a dataframe to hold the results
geocoded <- data.frame()
# find out where to start in the address list (if the script was interrupted before):
startindex <- 1
# if a temp file exists - load it up a
在R中,我有一个角色列表:
> column_list
> "C", "F", "G", "M", "O", "Y", "Z"
> typeof(column_list)
> "character"
我希望在定义的长度N上用0填充列表中的每一项,以便它是如下所示的矩阵:
C F G M O Y Z
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0
... n time
关于R循环,我有一个普遍的问题:有人能解释一下这个错误吗?
for (i in seq(length=2:ncol(df))) { z <- cor.test(df$SEASON, df[,i], method="spearman");z}
很容易,我想使用cor.test(x,y)函数,这个函数被称为季度,我的所有数据框架都是"df“。另外,我想在这个计算之后,R打印出结果"z“。
我需要集成一个函数integrand。函数integrand是A和B. A = 2/(upper-lower)的乘积,B是取决于输入参数的向量的和。
如果我有
X = 7,
N = 50,
Ck # a vector of N elements,
uk # a vector of N elements,
upper = 10,
lower = -10
我的R码如下:
integrand<-function(y)
{
df<-matrix(,nrow = N,ncol = 1);
res<-NA;
for(k i
所以我有一个错误...
f <- function(x){return(1)}
curve(f(x),0,100,xname="x")
Error in curve(f(x), 0, 100, xname = "x") :
'expr' did not evaluate to an object of length 'n'
这很奇怪考虑到
F <- function(x){return(0*x+1)}
curve(F(x),0,100,xname="x")
效果很好...这让我开始思考R是如何对待d
我试图在R中求解一个非线性方程组,但它总是给我这样的错误:“要替换的项数不是替换长度的倍数”。
我的代码如下所示:
my_data <- Danske
D <- my_data$D
V <- my_data$V
r <- my_data$r
s <- my_data$s
fnewton <- function(x)
{
y <- numeric(2)
d1 <- (log(x[1]/D)+(r+x[2]^2/2))/x[2]
d2 <- d1-x[2]
y[1] <- V - (x[1]*pnorm(
我对R非常陌生,对R中的编程更加陌生,我有以下问题及其答案(这不是我的问题)。我试着理解为什么有些价值观,从哪里获得,为什么会被使用,等等。
问题:使向量3 5 7 9 11 13 15 17与for循环。从x=numeric()开始,用for循环填充这个向量
我知道我必须创建x=numeric(),这样我就可以用循环得到的结果填充它。
一位同学的回答是:
> x <- numeric()
> for(i in 1:8){
if(i==1){ ## Why ==1 and not 0, or any other valu
我用shape (batch_size, sequence_lengh, depth)的输入数据训练了一个dynamic_rnn网络,该输入数据已被手动填充到最长示例的长度(在本例中为97),并将其保存为检查点。为了评估“真实世界数据”上的网络,我加载了检查点,并将未填充的数据馈送到恢复的输入张量(使用tf.Session.run())。我收到一个
ValueError: Cannot feed value of shape (1, 1, 32) for Tensor 'input_x:0', which has shape '(?, 97, 32)'
使用tf