我有下面的示例数据表。
id val
1: a 1
2: b 3
3: c 2
4: d 1
我想在id列之间做随机配对,但是我不希望一个id与它自己配对。用data.tables做这件事最有效的方法是什么?我尝试过的一种方法是首先在数据表中查找随机行,如下所示
x = x[sample(nrow(x),1),]
但是,我碰到了一个块,因为我必须运行一次检查,以确保当前索引没有出现在返回的索引中。这在计算上是很昂贵的。例如,可能的输出结果是
id val id.pair val.pair
1: a 1 b 3
2: b 3 c 2
3: c 2
使用Fortran 90中的FFTPACK5.1有一个问题,它包含计算离散傅里叶变换的子程序。我设法安装它并使用例程,但是当我检查一个简单的正弦波和一个频率A时,我得到了一个非零系数,不是在A(在频率空间,在频谱中),而是在2A。光谱发生了变化,我不明白为什么。我几乎可以肯定(但我有疑问),我正确地计算了频率轴步骤:
当N是我原来正弦波的点数,并且我的采样频率计算频率轴步长为df(i)= Fech (i-1)/N。
我正在使用rfft1f例程,所以如果有人对它有经验,并且知道我的问题,我会非常了解这里的问题。
这是我的代码:
! n: number of samples in the disc
我试图生成一个随机频谱,然后使用ifft找到相应的时域向量。
我使用以下代码:
for i = 1:64
randNum = (rand() + 1i * rand())/sqrt(2); % Needs to be normalized by sqrt(2)
randFreq(i) = randNum;
end
randVec = ifft(randFreq);
注意,我知道mvnrnd,但是出于技术原因,需要使用for循环并单独生成每个元素。还需要生成随机频谱,然后进行逆变换,不能直接在时域内生成随机矢量。
如果我绘制随机向量(plot(abs(randVec)))的大小
我在试着用Gumbel Dist的逆CDF。来模拟随机数。然而,对于相反的情况,我得到了mu-x*log(-log(beta)),它会吐出不能写入的虚数。原CDF为e^-e^(-(x-mu)/beta)。
我的代码是:
n=1000 #sample size
set.seed(1) #Makes the outcomes reproducible
x = runif(n) # simulate n uniform pseudo-random numbers
fx = 0-x*log(-log(10)) #Runs the pseudo-random numbers through th
给出了一个包含数据的示例数据,如下所示:
ID Field_1 Field_2 Group
1 ABC XYZ B
2 BCD ABF B
3 EEJ KYA B
..
12 KAS UUY Z
13 OEP PLO Z
..
84 HJH HIE N
85 YSU SAR N
如何获得一个随机的、有序的序列,以便调用该方法/lambda(具有所需的[B, Z, N, B]序列)将检索与此条件相匹配的随机行选择?
我已经看到了以前的答案,这些答案可以
通过遵循
我创建了一个XML配置文件,并创建了一个不对称圆网格图像列表,以运行相机校准C++示例。所有内容都是在中签入的。
当我将板宽设置为5,将高度设置为4时,会出现以下错误:
terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception'
what(): OpenCV(4.5.0-dev) /home/zero/opencv-master/modules/core/src/convert_c.cpp:112: error: (-215:Assertion failed) src.size == dst.si
我使用的是一个4x4矩阵,一般来说,它有复杂的值元素。我试图确定这个矩阵是否存在一个非实特征值;我不一定关心特征值是什么。我目前对numpy数组A(由我预定义)的算法如下:
import scipy.linalg as SciLA
import numpy as np
import mpmath as mp
w1 = SciLA.eigvals(A)
w2 = [mp.chop(i,tol=1e-14) for i in w1]
imag_list = [(np.imag(w2[i])) for i in range(0,len(w1))]
imag_num = np.sign(l