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R语言入门系列之一

对象赋值一般使用赋值符号“传值符号“=”代替,也即“=”具有二义性,区别在于在函数内部时“=”只具有参数传递作用,举例如下: 在函数的括号内部使用“=”则将一个值传递给函数的内置参数...向量可以通过“[]”来进行索引,方括号内为元素的位置,可以是大于1的整数或者向量,位置前加负号“-”则表示删除这个位置的元素,但是使用向量索引时只能全是正整数或者负整数,不能混杂,如下所示: R语言中判断符号有大于...()对向量元素排序,decreasing=TRUE则为降序,na.last=TRUE将缺失值排在最后,返回值为元素排名sort()对对象元素排序(不限于向量),返回排序后的对象union()union(...数据框元素索引有三种方法,第一种为通过列的序号索引,第二种通过列名字索引,第三种通过$变量名索引,如下所示: 可以使用attach()函数来将数据框添加到当前平台,这样就可以直接使用列名字或变量名来调用数据框中的数据...有时候按照字母顺序排序的因子向量不能满足现实需要,需要指定顺序,则可以通过设定levels参数来实现: 可以看到这时的顺序发生了变化。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (127)-- 算法导论11.2 2题

通过使用位向量,我们可以实现O(1)时间复杂度的字典操作。...(m int) *BitVector { bv := &BitVector{} BV.bits = make([]bool, m) return BV } 3.接下来定义一个函数来将元素添加到位向量中...其中,Add函数用于将元素添加到位向量中,Delete函数用于将元素从位向量中删除,Contains函数用于判断位向量中是否包含某个元素。这三个函数的运行时间都为O(1),符合题目要求。...如果元素存在,则与运算的结果不会改变相应位置的值;否则,与运算的结果会将相应位置的值更改为0。...下面是一个示例代码,演示如何使用位向量表示一个包含不同元素的动态集合,并支持O(1)的字典操作。

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    仿真小白必须知道的!有限元法-它是什么?FEM和FEA解释

    此外,离散化的主要目标之一也是将积分形式转化为一组矩阵方程,这些方程可以用众所周知的矩阵代数理论来求解。 域被划分为称为“元素”的小块,每个元素的角点称为“节点”。在节点处计算未知泛函u(X)。...因此,未知泛函u(X)可以简化为 其中,nen是元素中的节点数,Ni和UI分别是与节点I相关联的插值函数和未知数。...关于这方面的更多细节,本文所列的参考资料“如何学习有限元分析?“建议。 求解者 一旦建立了矩阵方程,这些方程就传递给求解者来求解方程组。根据问题的类型,通常使用直接或迭代求解。...为了克服这一缺点,XFEM诞生于20世纪90年代,XFEM通过扩展Heaviside阶跃函数来扩展形状函数。额外的自由度被分配到不连续点周围的节点,这样就可以考虑跳跃。...形状函数主要由全局坐标定义,并进一步乘以单元的分割来创建局部元素形状函数。GFEM的优点之一是防止围绕奇点重新啮合. 混合有限元法 在一些问题中,如接触或不可压缩性,约束是通过拉格朗日乘子施加的。

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    Nat. Commun. | 避免耗时的自洽场迭代,DeepH-hybrid推动从头计算方法领域发展

    此项工作将深度学习电子结构方法推广到了传统密度泛函理论之外,推动了基于深度学习的从头计算方法的发展。...与顶点和边关联的特征向量通过神经网络迭代更新,最终的边特征用于构建输出的跃迁矩阵。更新顶点或边时只使用其邻域内的信息,从而利用近视性原理来预测哈密顿量。...DFT哈密顿量块 可以通过将具有相同p的轨道分组,划分为子块。结果子块是等变张量。...DeepH-E3从l=0(标量)特征开始,通过嵌入原子序数和原子对之间的距离来初始化。原子对的相对方向也作为l=1, 2...的输入特征,通过对强制应用球谐函数来实现。...通过双层石墨烯数据集训练得到的DeepH-hybrid模型,其gKS-DFT哈密顿量矩阵元素的平均绝对误差(MAE)在训练集、验证集和测试集中分别为0.146、0.147和0.147 meV。

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    40. R 数据整理(十一: 用purrr包实现更花样的匿名函数使用)

    需要注意的是, 如果map()等泛函中的无名函数需要访问其它变量的话, 需要理解其变量作用域或访问环境。另外, 无名函数中的其它变量在每次被map()应用到输入列表的元素时都会重新计算求值。...例如, 需要对一组数据分别保存到文件中, 就可以将数据列表与保存文件名的字符型向量作为walk2()的两个数据自变量。...purrr包的pmap类函数支持对多个列表、数据框、向量等进行向量化处理。pmap不是将多个列表等作为多个自变量, 而是将它们打包为一个列表。...使用示性函数的泛函 some some(.x, .p),对数据列表或向量.x的每一个元素用.p判断, 只要至少有一个为真,结果就为真;every(.x, .p)与some类似,但需要所有元素的结果都为真结果才为真...其他有用的函数 比如keep, 可以专门用来选择数据框各列或列表元素中满足某种条件的子集, 这个条件用一个返回逻辑值的函数来给出。

    3.1K30

    GLSL-运算符和表达式

    数组下标 GLSL中只能通过数组的下标来操作其中的元素。...对于一个向量来说,如果只传一个标量给构造函数,则向量的每个元素都会被赋值成这个标量。 对于一个矩阵来说,如果只传一个标量给构造函数,则矩阵的对角线的元素会被赋值成这个标量,其他值会被赋成0。...对于矩阵的构造函数来说,也可以接收多个标量、向量、矩阵,或者他们的混合。矩阵构造或被使用时按照列优先的方式。 不管是向量还是矩阵,参数包含的元素的数量一定要大于等于向量的元素个数。...向量的元素 我们知道一个向量由多个元素组成,比如vec3里有三个元素,我们可以通过三种方式来操作这些元素。...vec4 pos; pos[0] = 1; // 将向量的第一个元素设为0 矩阵的元素 操作矩阵的元素也很简单,可以把矩阵当成一个列优先的二维数组。

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    解决Matlab遇到的svmtrain (line 234) Y must be a vector or a character array.

    本文将介绍如何解决这个问题并提供具体的示例代码。问题分析错误提示中明确指出,错误发生在svmtrain函数的第234行,错误的原因是Y必须是一个向量或字符数组。...以下是两种常见的解决方案:解决方案一:使用Y(:)转换Y(:)是MATLAB中的一种操作符,它可以将多维数组转换为向量。我们可以使用Y(:)操作符将Y转换为向量,并将其传递给svmtrain函数。...然后,我们使用reshape函数将Y转换为向量,通过设定reshape函数的第一个参数为空,第二个参数为1,将Y的所有元素转换为一个列向量。...通过使用reshape函数将Y转换为向量,我们能够正确地将目标变量传递给svmtrain函数进行训练。这个过程对于其他训练SVM模型的实际应用场景也是适用的。...,避免了陷入局部最优解的问题;可以通过调整超参数来灵活地控制模型的复杂度和鲁棒性;在训练过程中,在目标函数中仅与支持向量相关,大大减少了计算量;SVM分类器对于噪声数据有较好的鲁棒性。

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    R语言数据结构(三)数据框

    R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。...数据框有两个维度,分别表示行数和列数,可以用dim()函数来获取。数据框中的每个向量可以有一个名称,可以用names()函数来获取或设置。...数据框中的每个向量可以是不同的类型,但同一列的元素必须是相同的类型。 创建数据框 创建数据框的一种常用方法是使用data.frame()函数,它可以将多个向量组合成一个数据框。...stringsAsFactors: 逻辑值,指定是否将字符向量转换为因子向量。在R 4.0.0之前,默认设置是TRUE,但现在已更改为FALSE。...行名是一个字符向量,可以通过row.names()函数获取或设置。 列名:数据框的每一列都有一个列名,用于标识不同的列。列名是一个字符向量,可以通过colnames()函数获取或设置。

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    第4章 | 移动

    图 4-7:C++ 如何表示内存中的字符串向量 当程序将 s 赋值给 t 和 u 时会发生什么?...初始化语句 let t = s; 将向量的 3 个标头字段从 s 转移给了 t,现在 t 拥有此向量。向量的元素保持原样,字符串也没有任何变化。每个值依然只有一个拥有者,尽管其中一个已然易手。...("{}", s); } 当我们将向量直接传给循环(如 for ... in v)时,会将向量从 v 中移动出去,让 v 变成未初始化状态。for 循环的内部机制会获取向量的所有权并将其分解为元素。...4 4因此不用担心中途修改向量本身之类的问题。——译者注 如果需要从拥有者中移出一个编译器无法跟踪的值,那么可以考虑将拥有者的类型更改为能动态跟踪自己是否有值的类型。...之前我们展示过 Python 如何使用引用计数来管理值的生命周期。你可以使用 Rc 在 Rust 中获得类似的效果。

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    矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

    序列中的每个数字首先被转换为一个48元素向量,这就是所谓的「嵌入」(embedding)。 然后,「嵌入」被输入模型,传递通过一系列Transformer层,最后到达底层。 那么输出是什么呢?...现在,我们可以将这一预测反馈到模型的顶层,并重复整个过程。 嵌入 我们之前看到过,如何使用一个简单的查找表(lookup table)将token映射为一串整数。...我们会经常看到的点乘运算非常简单:我们将第一个向量中的每个元素与第二个向量中的相应元素配对,将这对元素相乘,然后将结果相加。...然后,我们通过另一个带偏置的矩阵-向量乘法,将向量投影回长度C。 与自注意力+投影部分一样,我们将MLP的结果按元素顺序添加到输入中。 现在,我们可以对输入内容中的所有列重复这一过程。...此外,还可以通过使用温度参数来控制分布的「平滑度」。较高的温度会让分布更均匀,而较低的温度则会让分布更集中于概率最高的token。

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    Clojure 学习入门(18)—— 数据类型

    在很多情况下,这表示它们可以不用更改地传递给那些需要组合数据类型的Java对象和方法。...首先,Clojure读取程序将它作为一个列表来解析,然后将其第一个元素(在这里是println)作为函数来对它求值,然后将剩余的部分 ("Hello World!")作为参数传递给它。...这不仅仅是一个数学上的描述——它们都是实现了的函数,并且可以通过函数调用来取得元素的值。通过索引来取得值的最简单的方法是:像函数一样调用这个向量,然后将你想要的索引传递给它。...它返回一个新的向量,这个向量由将所有的其它参数连接到原来那个向量尾部组成。conj函数也对映射和集合适用。...将一个集合调用为函数,并将一个值传递给它,若该值是集合的成员则会返回这个值,否则返回nil。

    2.9K10

    教你快速上手AI应用——吴恩达AI系列教程 第二课

    在这篇博客中,我们将介绍吴恩达AI系列教程的第二部分,教你如何快速上手AI应用——我们将学习如何通过langchain构建向量数据库从而封装一本书,然后我们可以通过提问获取这本书相应的问题。...当我们获得一个大的传入文档时,我们首先将其分成较小的块,因为我们可能无法将整个文档传递给语言模型,因此采用分块 embedding 的方式储存到向量数据库中。这就是创建索引的过程。...embbding 可以查看到一千多个不同的元素,每个元素都是映射的数字值,组合起来就创建了这段文本的总体数值的表示 接下来我们将 embedding 存储在向量存储中为刚才的文本创建embedding...,我们就能得到存储了书籍的向量数据库了图片这时我们可以通过一个类似查询的文本传会给向量数据库,我们可以让他返回一些文本:query = "Please suggest a shirt with sunblocking"docs...如果有多个文档,那么我们可以使用几种不同的方法Map Reduce将所有块与问题一起传递给语言模型,获取回复,使用另一个语言模型调用将所有单独的回复总结成最终答案,它可以在任意数量的文档上运行。

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    这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

    如果你能够想到使用一个合适的库,比如 NumPy,你就可以通过简短的几行代码,轻松实现复杂的矩阵乘法。请注意,这篇文章忽略了那些对机器学习并不重要的线性代数概念。...向量 向量是一个有序数组,能够写成一行或者一列的形式。向量只包含一个索引,用来表示向量中的某个特定元素。比如 V_2 表示向量中的第二个元素,在上面淡黄色的图中是-8。...矩阵和向量的运算 对一个矩阵乘以一个向量,可以理解为对矩阵的每一行乘以向量的每一列,运算结果会是一个向量,它的行数和矩阵的行数一样。下图展示了这是如何计算的。...为了得到结果向量中的第一个元素 16,选择拿来和矩阵相乘的向量中的元素 1 和 5,把它们与矩阵第一行中的元素 1 和 3 相乘,像这样:1*1 + 3*5 = 16。...你只需要将第一个矩阵中的每一个元素和第二个矩阵中对应位置的元素相加或者相减就可以了。如下图所示: 矩阵间的乘法 如果你知道如何计算矩阵和向量间的乘法,矩阵间的乘法就也简单了。

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    入门 | 这是一份文科生都能看懂的线性代数简介

    另外,线性代数还在几乎所有的数学学科中都拥有着核心地位:例如几何学和泛函分析。 线性代数中的概念是理解机器学习理论所必需的基础知识,尤其是对那些处理深度学习算法的人而言。...向量 ? 向量是一个有序数组,能够写成一行或者一列的形式。向量只包含一个索引,用来表示向量中的某个特定元素。比如 V_2 表示向量中的第二个元素,在上面淡黄色的图中是-8。...对一个矩阵乘以一个向量,可以理解为对矩阵的每一行乘以向量的每一列,运算结果会是一个向量,它的行数和矩阵的行数一样。下图展示了这是如何计算的。...为了得到结果向量中的第一个元素 16,选择拿来和矩阵相乘的向量中的元素 1 和 5,把它们与矩阵第一行中的元素 1 和 3 相乘,像这样:1*1 + 3*5 = 16。...你只需要将第一个矩阵中的每一个元素和第二个矩阵中对应位置的元素相加或者相减就可以了。如下图所示: ? 矩阵间的乘法 如果你知道如何计算矩阵和向量间的乘法,矩阵间的乘法就也简单了。

    1.6K90

    R语言中这些你想知道含义又不知道怎么查的特殊符号

    =: 单个等号,一般是赋值和传参 ==: 判断是否相等 !=: 判断是否不等 !...c(F, T) | c(F, F) ## [1] FALSE TRUE # 只对两侧向量第一个元素进行逻辑或 c(F, T) || c(F, T) ## [1] FALSE # 只对两侧向量第一个元素进行逻辑或...c(F, T) || c(T, F) ## [1] TRUE # 对每对元素计算逻辑与 c(F, T) & c(F, F) ## [1] FALSE FALSE # 只对两侧向量第一个元素进行逻辑与...c(F, T) && c(F, T) ## [1] FALSE # 只对两侧向量第一个元素进行逻辑与 c(F, T) && c(T, F) ## [1] FALSE ~: 用于构建公式;y~x1...yvariable_en)) %>%: 管道符,上一个函数的输出传递给下一个函数作为输入。来源于magrittr包,同类型的还有%T>%,%$% 和 %%,具体查阅相应帮助文档。

    1.6K20

    深度学习——RNN(1)RNN基础LSTM

    RNN引入“记忆”的概念;递归指其每一个元素都执行相同的任务,但是输出依赖于输入 和“记忆”。所以说RNN一般应用到NLP当中。 循环神经网络中的“循环”体现在哪?...对于每一时刻t的RNN网络,网络的输出ot都会产生一定误差et,误差的损失函 数,可以是交叉熵也可以是平方误差等等。...图中使用的各种元素的图标: 每一条黑线传输着一整个向量,从一个节点的输出到其他节点的输入。...粉色的圈代表 pointwise 的操作,诸如向量的和,而黄色的矩阵就是学习到的神经网络层。合在一起的线表示向量的连接,分开的线表示内容被复制,然后分发到不同的位置。...信息在上面流 传保持不变很容易。 LSTM怎么控制“细胞状态”?

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