我希望在一个循环中执行不同的聚合,以应用于数据的不同行子集,但实现它似乎很棘手(如果可能的话):
t <- data.frame(agg=c(list("field1"=field1, "field2"=field2), ...),
fun=c(mean, ...))
f <- function(x) {
for (i in 1:nrow(t) {
y <- aggregate(x, by=t$agg[i], FUN=t$fun[i])
# do something wit
我编写了一个ocaml程序,它通过解析器组合器解析算术表达式。
type 'a parser = char list -> ('a * (char list)) list
let return (x: 'a): 'a parser = fun input -> [x, input]
let fail: 'a parser = fun _ -> []
let ( >>= ) (p: 'a parser) (f : 'a -> 'b parser): 'b parser =
fun
#include <iostream>
using namespace std;
class outer {
public :
int a=10; //non-static
static int peek; //static
int fun()
{
i.show();
cout<<i.x;
}
class inner {
public :
int x=25;
int show()
{
我想在一个已经存在相同局部变量的函数中更改全局变量。
int x=10; //global variable
void fun1()
{
fun2(5);
}
void fun2(int x)
{
x=7; //here i want that this statement assigns the value 7 to the global x
}
在我的当前项目中,我动态地构建函数,方法是组装一个字符串,执行这个字符串,然后将结果函数附加到一个列表中。这在控制台中工作得很好,即使在循环时也是如此,但奇怪的是,当我试图在类对象中做同样的事情时,它却不起作用。你知道为什么吗,我怎么才能让它起作用?
下面的示例片段是一个最小的示例。从字符串构造函数不是主脚本中的问题,但是当在类对象中使用时,函数不再被组装,将其附加到列表中的尝试将返回一个错误。
import numpy as np
# Create a string for a function
funstr = "def fun1(x): return x"
# Cr
我想要定义元组元素的预期数据类型,这些元素将被传递给调用函数。当我不定义它并让类型推断工作时,这是可以的,但是现在我想编写仍然没有被调用的小函数,我不知道如何定义参数。
这个例子。我希望description是一个元组,其中五个元素中的每个元素都是一个int,然后提取每个要处理的部分。
let setArray (description: int * int * int * int * int) =
let id = fun (i, _, _, _, _) -> i
let startX = fun (_, x, _, _, _) -> x
let sta
我正在学习如何在Julia中编写最大可能实现,目前,我正在遵循 (强烈推荐的btw!)。所以问题是,我不完全理解朱莉娅中的闭包是什么,也不知道什么时候应该实际使用它。即使在阅读了之后,这个概念对我来说还是有点模糊。
例如,在本教程中,我提到了作者将日志似然函数定义为:
function log_likelihood(X, y, β)
ll = 0.0
@inbounds for i in eachindex(y)
zᵢ = dot(X[i, :], β)
c = -log1pexp(-zᵢ) # Conceptually equivalent t
我不知道这是否可能。从我看到的所有示例来看,数组都是在{ }括号内定义的,但在我的例子中,这是不太可能的。
我想要做的是保持这个在我的绘图功能,以绘制多个圆圈,缓慢增长的大小。
我通过使用调试器得到的是,每次循环命中时,静态数组都会被重置。
我也尝试过像static Rect rc[5] = {}这样的东西
void fun_called_every_five_seconds() {
static Rect rc[5];
for (int i = 0; i < count; i++) {
int x = rand()%400;
i
我是西亚诺的新手。我试图实现简单的线性回归,但我的程序抛出了以下错误:
"/home/akhan/Theano-Project/uog/theano_application/linear_regression.py:36“:(‘TypeError函数的输入参数错误,名称为0(基于0)’,”期望有一个类似数组的对象,但是找到了一个变量:也许您试图在一个(可能是共享的)变量上调用一个函数,而不是一个数字数组?“)
这是我的代码:
import theano
from theano import tensor as T
import numpy as np
import matplo
我正在尝试定义一个看起来有点像下面这样的函数:
function u = expectedutility(x)
u = int(utility(x,I)*density(I),I,-10,10)
function t = utility(x,I)
m = x+I
if m>=0 u = m^(1/2)
else u = -2*((-m)^(1/2))
end
end
function s = density(I)
s = 1/20
end
end
在上面的例子中,我使用了一个具有上界10和下界-10的均匀分布,但我希望能够推广它,以便函数密度( I )可以是随机变量I的任何pdf。
在建模中,对依赖于线性、二次、三次和四元(?)的依赖项进行单变量回归是很有帮助的。窗体,以查看捕捉统计数据基本形状的内容。我是一个相当新的R程序员,需要一些帮助。
这是伪码:
for i in 1:ncol(data)
data[,ncol(data) + i] <- data[, i]^2 # create squared term
data[,ncol(data) + i] <- data[, i]^3 # create cubed term
...and similarly for cubed and fourth power terms
# n
我正在尝试实现一个如下所示的解析器:
open System
type ParseResult<'a> =
{
Result : Option<'a>;
Rest : string
}
let Fail = fun input -> { Result = None; Rest = input }
let Return a = fun input -> { Result = Some a; Rest = input }
let ThenBind p f =
fun inp
我正在学习F#,并且正在做一个练习,要求我在一堆浮点数上执行数学操作。
exception InterpreterError;;
type Instruction =
| ADD
| SUB
| MULT
| DIV
| SIN
| COS
| LOG
| EXP
| PUSH of float;;
type Stack = S of float list;;
let pop (S(s)) =
match s with
| [] -> raise InterpreterError
| x::_ -> (x,S(s));;
let pu
我有一些实验数据和一个理论模型,我想尝试和拟合。我用模型创建了一个函数文件--代码如下所示
function [ Q,P ] = RodFit(k,C )
% Function file for the theoretical scattering from a Rod
% R = radius, L = length
R = 10; % radius in Å
L = 1000; % length in Å
Q = 0.001:0.0001:0.5;
fun = @(x) ( (2.*besselj(1,Q.*R.*sin(x)))./...
(Q.*R.
在paper的论文“函数编程的本质”中,Wadler用一个简单的解释器程序描述了Monad的应用。该方案如下:
术语要么是变量、常量、和、lambda表达式,要么是应用程序。以下将用作测试数据。
term0 =(附录(Lam "x“(添加(Var "x") (Var”x“))(添加(Con 10) (Con 11)
就我们的目的而言,monad是一个三重(M,unitM,bindM),由一个类型构造函数M和一对多态函数组成。
unitM ::A -> M a bindM ::m a -> (a -> M b) -> M b
然后将解释器程
我写了折叠式代码:
class MyRoamable
{
var r: Roamable = Wolf()
fun myFunction()
{
var x = r as? Wolf
if (r as? Wolf != null)
{
r.wolfNoise()
}
}
}
open class Roamable
{
fun roam():String
{
return "awhooooooo"
}
}
class
我正在学习R,并试图生成一些直方图。我的数据集被称为"test“,它有一个名为”道布“的字段,它代表我在x轴上使用的出生日期。我想在x轴上显示从1:31开始的所有值。我的命令是:
qplot(x = dob_day, data = fb) +
scale_x_discrete(breaks = 1:31)
我在终端中得到以下错误。
Error: StatBin requires a continuous x variable the x variable is discrete. Perhaps you want stat="count"?
我读了一些SO的帖子,但
我有这个数据集 Name1 Name2 Score
John Chris 15.4
John Luke 11.0
John Martin 10.1
John Paul 8.7
John Patty 8.0
Patty Stephanie 21.6
Patty Mila 21.6
Patty Martin 19.7
Patty Chris 17.2
Patty Luke 15.9
Meghan Kate
我想在R中写一个循环,检查数据,以便将0值转换为中值。不幸的是我犯了个错误。
这只是我循环的一部分。
y <- median(df[1])
Error in median.default(df[1]) : need numeric data
如果我用的话,就能用了。
y <- median(df$name_of_the_column)
这是我的回路。我还没完成循环。它还在进行中。
i = 1
for (x in df) {
if (df[i][df[i] == 0]) {
df[i][df[i]] <- median(df[i])
}