首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

R:将函数应用于矩阵列,但仅应用于某些值(引用另一个矩阵)

R语言中可以使用apply函数将函数应用于矩阵的列,但仅应用于满足特定条件的值。apply函数是R语言中非常常用的函数之一,它可以对矩阵、数组或数据框的行或列进行迭代操作。

在apply函数中,第一个参数是要操作的矩阵或数据框,第二个参数是1或2,表示按行或按列进行操作。接下来的参数是一个函数,用于对每一行或每一列进行操作。该函数可以是R语言内置的函数,也可以是自定义的函数。

对于只想对某些值应用函数的情况,可以在自定义的函数中添加条件判断语句。例如,假设我们有一个矩阵mat和一个与之对应的条件矩阵cond_mat,我们想要将函数func应用于满足条件的矩阵列,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
apply(mat, 2, function(x) {
  if (cond_mat[, col(x)]) {
    # 对满足条件的列应用函数func
    result <- func(x)
  } else {
    # 不满足条件的列保持原样
    result <- x
  }
  return(result)
})

在上述代码中,apply函数的第一个参数是mat,表示对mat矩阵的列进行操作。第二个参数是2,表示按列进行操作。第三个参数是一个匿名函数,该函数首先通过cond_mat[, col(x)]获取对应列的条件值,然后根据条件值决定是否应用函数func。如果满足条件,就将函数func应用于该列;如果不满足条件,就保持该列的原值。

需要注意的是,上述代码中的func函数是一个示例,实际应用中需要根据具体需求自行定义。另外,cond_mat矩阵的结构需要与mat矩阵对应,用于指定哪些列需要应用函数。

对于R语言中的apply函数的更多详细信息,可以参考腾讯云的R语言开发文档:R语言开发文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

cvReleaseImageHeader,发布标题 cvReleaseMat,减去矩阵数据引用计数器并释放矩阵头。...该函数本身也用于计算当前内在和外在参数的反投影误差。注意,固有和/或外在参数设置为特殊,该函数可用于计算外在变换或内在变换(即,稀疏点集合的失真)。...通过矩阵行/列作为一组1D向量进行处理,对向量减少矩阵,并对向量执行指定的操作,直到获得单行/列。 重映射,通用几何变换应用于图像.....Sum,计算每个通道的阵列元素的和S Sc = sumI arr(I)c如果阵列是IplImage和COI,则该函数处理所选通道,并将和存储到第一标量分量(S0) .....阈值,固定级别阈值应用于单通道阵列。该功能通常用于从灰度图像中获取双电平(二进制)图像(cvCmpS也可用于此目的)或用于去除噪声,即滤除具有太小或太大的像素。

3.3K20

机器学习 学习笔记(22) 深度模型中的优化

机器学习中的优化算法在计算参数的每一次更新时通常使用整个代价函数中的一部分项来估计代价函数的期望。...可以鞍点视为代价函数某个横截面上的局部极小点,同时也可以视为代价函数某个横截面上的局部极大点。 多类随机函数表现出以下性质:低维空间中,局部极小很普通。...Adam Adam,动量直接并入了梯度一阶(指数加权)的估计。动量加入RMSProp最直观的方法是动量应用于缩放后的梯度。结合缩放的动量使用没有明确的理论动机。...坐标下降 在某些情况下,一个优化问题分解成几个部分,可以更快地解决原问题。如果我们相对与某个单一变量 ? 最小化f(x),然后相对于另一个变量 ?...在某些问题中,如梯度下降应用于凸问题时,这种方法具有较强的收敛保证。当应用于神经网络时,其验证更多是启发式的,但在实践中表现良好,基本想法是优化算法可能会来回穿过山谷好几次而没有经过山谷底部附近的点。

1.5K30

基于牛顿求根法,新算法实现并行训练和评估RNN,带来超10倍增速

输出信号 y (r) 可能依赖于输入信号 x (r),其关系是某个非线性的延迟微分方程(DE): 其中 L [・] 是 DE 的线性算子,f 是非线性函数,其依赖于 P 个不同位置的 y 、外部输入...现在,在左侧和右侧添加一项 ,其中 Gp (r) 是一个依赖于位置 r 的 n×n 矩阵。G_p 的会在后面决定。...在深度学习背景中,非线性微分方程视为定点迭代问题来求解还有另一个优势,即可以前一步骤的解(如果能放入内存)用作下一训练步骤的起始猜测。...这个位移器函数是以 y (r) 的整体离散为输入,返回经过位移的 y 的列表,即 y (r − s_p),其中 p = {1, ..., P}。...这个位移器函数可能需要一些附加信息,比如起始或边界条件。这个位移器函数的输出将会是非线性函数的输入。 下一步(通常也是最难的一步)是根据矩阵列表 G_p 和在某些点离散的向量值 h 实现逆算子 。

27120

精通 Python OpenCV4:第二部分

饱和算法 饱和算术是一种算术运算,其中通过限制运算可以采用的最大和最小运算限制在固定范围内。 例如,对图像的某些操作(例如,色彩空间转换,插技术等)可能会产生超出可用范围的。...所有这些形态转换将在以下小节中介绍,morphological_operations.py脚本显示了这些转换应用于某些测试图像时的输出。 关键点也将被注解。...这些256的每个在直方图术语中称为箱子。 可以根据需要选择bins的数量。 常用为8,16,32,64,128和256。 OpenCV 使用histSize来引用bins。...图像的 在数学中,可以看作是函数形状的特定定量度量。 图像可以看作是图像像素强度的加权平均值,或者是此类函数,可以对某些有趣的属性进行编码。...胡不变性和质心非常相似,并不相同。

2.1K10

Stata广义量法GMM面板向量自回归 VAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据

虽然逐个方程的 GMM 估计会产生对面板 VAR 的一致估计,模型估计为方程组可能会导致效率增益(Holtz-Eakin、Newey 和 Rosen,1988 年)。...假设我们有一个矩阵 ,使得 。然后可用于创新点正交化,并将 VMA 参数转换为正交化的脉冲响应。矩阵有效地对动态方程组施加了识别限制。...与脉冲响应函数类似,我们使用矩阵冲击正交化,以隔离每个变量对预测误差方差的贡献。正交化冲击 有一个协方差矩阵 ,可以直接分解预测误差方差。...然而,在估计脉冲响应函数 (IRF) 和预测误差方差分解 (FEVD) 之前,我们首先检查估计面板 VAR 的稳定性条件。生成的特征表和图证实了估计是稳定的。...使用截至第四季度的观测1978 年在他的例子中,但我们在这里的说明中使用了完整的样本。我们时间序列数据设置为单面板数据,以便 pvar 发挥作用。

3.5K50

直观理解深度学习的卷积操作,超赞!

一个标准的卷积 [1] 卷积核重复这个过程知道遍历了整张图片,一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和(权是卷积核本身的)。...在输出数据送入另一个卷积层之前,通常还要应用非线性激活函数。重复上述操作即可完成网络的搭建。...如果我们大小为 3 的核 K 应用于变换后的 4×4 输入,来得到 2×2 的输出,等价的变换矩阵将是: ?...一个有 64 个元素的矩阵,只有 9 个参数被重复使用。每个输出节点只能看到特定输入的数量(核内部的输入)。与其他输入没有任何交互,因为权被设置为 0。 卷积操作看作是权矩阵的先验是很有用的。...卷积核被应用于整个图像,以产生输出矩阵。 所以随着反向传播从网络的分类节点一路过来,卷积核拥有一个有趣的任务,从局部输入中学习权,生成特征。

42620

直观理解深度学习的卷积操作,超赞!

一个标准的卷积 [1] 卷积核重复这个过程知道遍历了整张图片,一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和(权是卷积核本身的)。...在输出数据送入另一个卷积层之前,通常还要应用非线性激活函数。重复上述操作即可完成网络的搭建。...如果我们大小为 3 的核 K 应用于变换后的 4×4 输入,来得到 2×2 的输出,等价的变换矩阵将是: ?...一个有 64 个元素的矩阵,只有 9 个参数被重复使用。每个输出节点只能看到特定输入的数量(核内部的输入)。与其他输入没有任何交互,因为权被设置为 0。 卷积操作看作是权矩阵的先验是很有用的。...卷积核被应用于整个图像,以产生输出矩阵。 所以随着反向传播从网络的分类节点一路过来,卷积核拥有一个有趣的任务,从局部输入中学习权,生成特征。

1.3K10

直观理解深度学习卷积部分

一个标准的卷积 [1] 卷积核重复这个过程知道遍历了整张图片,一个二维矩阵转换为另一个二维矩阵。输出特征实质上是在输入数据相同位置上的加权和(权是卷积核本身的)。...在输出数据送入另一个卷积层之前,通常还要应用非线性激活函数。重复上述操作即可完成网络的搭建。...如果我们大小为 3 的核 K 应用于变换后的 4×4 输入,来得到 2×2 的输出,等价的变换矩阵将是: ?...一个有 64 个元素的矩阵,只有 9 个参数被重复使用。每个输出节点只能看到特定输入的数量(核内部的输入)。与其他输入没有任何交互,因为权被设置为 0。 卷积操作看作是权矩阵的先验是很有用的。...卷积核被应用于整个图像,以产生输出矩阵。 所以随着反向传播从网络的分类节点一路过来,卷积核拥有一个有趣的任务,从局部输入中学习权,生成特征。

55520

自适应学习率算法

损失通常高度敏感域参数空间中的某些方向,而不敏感于其他。动量算法可以在一定程度缓解这些问题,这样做的代价是引入了另一个超参数,在这种情况下,自然会会问有没有其他方法。...1、AdaGradAdaGrad算法,独立地使用所有模型参数的学习率,缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方总和的平方根。具有损失最大偏导的参数应在参数空间中更为平缓的斜率方向会取得更大的进步。...AdaGrad在某些深度学习模型上效果不错,但不是全部。...AdaGrad旨在应用于凸问题时快速收敛。当应用于非凸函数训练神经网络时,学习轨迹可能穿过了很多不同的结构,最终到达一个局部是凸碗的区域。...首先,在Adam中,动量直接并入了梯度一阶(指数加权)的估计。动量加入RMSProp最直观的方法是动量应用于缩放后的梯度。结合缩放的动量没有明确的理论动机。

5.1K20

Stata广义量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据

虽然逐个方程的 GMM 估计会产生对面板 VAR 的一致估计,模型估计为方程组可能会导致效率增益(Holtz-Eakin、Newey 和 Rosen,1988 年)。...假设我们有一个矩阵 ,使得 。然后可用于创新点正交化,并将 VMA 参数转换为正交化的脉冲响应。矩阵有效地对动态方程组施加了识别限制。...与脉冲响应函数类似,我们使用矩阵冲击正交化,以隔离每个变量对预测误差方差的贡献。正交化冲击 有一个协方差矩阵 ,可以直接分解预测误差方差。...然而,在估计脉冲响应函数 (IRF) 和预测误差方差分解 (FEVD) 之前,我们首先检查估计面板 VAR 的稳定性条件。生成的特征表和图证实了估计是稳定的。...使用截至第四季度的观测1978 年在他的例子中,但我们在这里的说明中使用了完整的样本。我们时间序列数据设置为单面板数据,以便 pvar 发挥作用。

56510

什么是图像特征

另外,使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也检索出来。...此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶中,因此,采用颜色的一阶(mean)、二阶(variance)和三阶(skewness)就足以表达图像的颜色分布。 ...(4) 颜色聚合向量      其核心思想是:属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。 ...由边界点导出三种形状表达,分别是曲率函数、质心距离、复坐标函数。 ...Ⅱ 基于小波和相对的形状特征提取与匹配      该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像,然后计算每一尺度的 7个不变,再转化为 10 个相对所有尺度上的相对作为图像特征向量,从而统一了区域和封闭

25121

超越Adam,从适应性学习率家族出发解读ICLR 2018高分论文

., 2011)第一次适应性学习率算法的性能提升到顶尖的水平,并广泛应用于带有稀疏梯度的模型。...正如论文 ON THE CONVERGENCE OF ADAM AND BEYOND 所述,这种方法可能在某些情况下只能收敛到次优点。...移动均值的初始和 beta1、beta2 接近于 1(推荐),因此估计的偏差接近于 0。该偏差通过首先计算带偏差的估计而后计算偏差修正后的估计而得到提升。...假定 f(θ) 为噪声目标函数:即关于参数θ可微的随机标量函数。我们对怎样减少该函数的期望比较感兴趣,即对于不同参数θ,f 的期望 E[f(θ)]。...为了便于展示,作者 α_t 设为下降步大小, α_t * V_t^(-1/2) 设为算法的学习率。此外,作者算法 1 封装的适应性方法限制为对角方差矩阵,即 V_t = diag(v_t)。

708120

Lora升级!ReLoRa!最新论文 High-Rank Training Through Low-Rank Updates

我们 ReLoRA 应用于预训练最多达 350M 参数的变换器语言模型,并展示了与常规神经网络训练相当的性能。...LoRA可以应用于任何通过W ∈ R^m×n参数化的线性操作。具体来说,LoRA权重更新δW分解为低秩乘积WAWB,如方程2所示,其中s ∈ R是通常等于1/r的固定缩放因子。...与依赖于当前优化时间步的梯度的普通随机梯度下降不同,Adam更新主要由之前步骤累积的梯度的第一和第二时刻指导。在实践中,梯度滑参数β1和β2通常非常高,即0.9 - 0.999。...假设在重新初始化边界W1_A和相应的梯度mA和vA处是全秩的(r)。那么,在合并和重新初始化后,继续使用W2_A的旧梯度引导它沿着W1_A的相同方向,并优化相同的子空间。...在本节中,我们重点关注和分析这些组件的某些组合。 LoRA ReLoRA,没有上述组件,本质上等同于通过LoRA参数化训练低秩网络。

61200

机器视觉表面缺陷检测综述

4) 现场可编程门阵列(FPGA)。FPGA由多个可编程的基本逻辑单元组成的一个2维矩阵,逻辑单元之间以及逻辑单元与I/O单元之间通过可编程连线进行连接。...基于Markov随机场模型通过局部特征很难得到全局的联合分布,Cohen[104]Markov与高斯分布联系起来,提出了使用高斯—马尔可夫模型(GMRF,在检验过程中,被视为假设检验的问题源自高斯...特征也可理解为图像目标函数投影到一组基函数上,根据基函数的特征,可将分为非正交和正交。非正交主要有几何、复数、旋转矩等。归一化的中心对目标图像平移、尺度变换具有不变性。...由于颜色分布信息主要集中在低阶颜色中,因此采用颜色的一阶中心、二阶中心和三阶中心就可以表达图像的颜色特征,它们分别表示图像的平均颜色、标准方差和三次根非对称性。...这些算法首先根据给定的样本数据集,定义一个描述成数据点相似度的关系矩阵,然后计算这个矩阵的特征和特征向量,选择合适的特征向量投影到低维空间,从而得到低维嵌入向量。

10.7K26

综述 | 机器视觉表面缺陷检测

4) 现场可编程门阵列(FPGA)。FPGA由多个可编程的基本逻辑单元组成的一个2维矩阵,逻辑单元之间以及逻辑单元与I/O单元之间通过可编程连线进行连接。...基于Markov随机场模型通过局部特征很难得到全局的联合分布,Cohen[104]Markov与高斯分布联系起来,提出了使用高斯—马尔可夫模型(GMRF,在检验过程中,被视为假设检验的问题源自高斯...特征也可理解为图像目标函数投影到一组基函数上,根据基函数的特征,可将分为非正交和正交。非正交主要有几何、复数、旋转矩等。归一化的中心对目标图像平移、尺度变换具有不变性。...由于颜色分布信息主要集中在低阶颜色中,因此采用颜色的一阶中心、二阶中心和三阶中心就可以表达图像的颜色特征,它们分别表示图像的平均颜色、标准方差和三次根非对称性。...这些算法首先根据给定的样本数据集,定义一个描述成数据点相似度的关系矩阵,然后计算这个矩阵的特征和特征向量,选择合适的特征向量投影到低维空间,从而得到低维嵌入向量。

1.5K32

深度学习中的优化问题以及常用优化算法

在更高维空间中,局部极小很罕见,而鞍点则很常见。鞍点处的极值也为0,在鞍点处,Hessian 矩阵同时具有正负特征。...我们可以鞍点视为代价函数某个横截面上的局部极小点,同时也可以视为代价函数某个横截面上的局部极大点,如下图红色小点所示: ?...例如,假设某个计算图中包含一条反复与矩阵  ?  相乘的路径。那么 t 步后,相当于乘以  ?  。假设  ?  有特征分解  ?  。在这种简单的情况下,很容易看出 ?...AdaGrad 旨在应用于凸问题时快速收敛。当应用于非凸函数训练神经网络时,学习轨迹可能穿过了很多不同的结构,最终到达一个局部是凸碗的区域。...首先,在 Adam 中,动量直接并入了梯度一阶(指数加权)的估计。动量加入 RMSProp 最直观的方法是动量应用于缩放后的梯度。结合缩放的动量使用没有明确的理论动机。

1.5K140

在线Excel的计算函数引入方法有哪些?提升工作效率的技巧分享!

(除了Excel自带的原生函数之外,用特定的业务用例创建自己的自定义函数,可以像定义任何内置函数一样定义和调用它们) 3.迭代计算/循环引用(可以通过使用先前的结果反复运行来帮助找到某些计算的解决方案...BYROW函数 LAMBDA应用于每一行,并返回结果的数组。例如,如果原始数组是3列2行,返回的数组是1列2行。...lambda 一个LAMBDA,一个行作为单一参数,并计算一个结果。该LAMBDA需要一个单一的参数。 row 阵列中的一行。 7....BYCOL函数 LAMBDA应用于每一列,并返回结果的数组。例如,如果原始数组是3列2行,返回的数组是3列1行。 语法: array 一个要用列来分隔的数组。...lambda 一个LAMBDA,一个列作为单一参数,并计算一个结果。该LAMBDA需要一个单一的参数。 column 阵列中的一个列。 8.

35610

关于图像特征提取

此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶中,因此,采用颜色的一阶(mean)、二阶(variance)和三阶(skewness)就足以表达图像的颜色分布。...(4) 颜色聚合向量 其核心思想是:属于直方图每一个柄的像素分成两部分,如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈值,则该区域内的像素作为聚合像素,否则作为非聚合像素。...Ⅱ 基于小波和相对的形状特征提取与匹配 该方法先用小波变换模极大值得到多尺度边缘图像,然后计算每一尺度的 7个不变,再转化为 10 个相对所有尺度上的相对作为图像特征向量,...显而易见,由绝对空间位置可推出相对空间位置,表达相对空间位置信息常比较简单。...二基于学习的姿态估计方法 基于学习的方法借助于机器学习(machine learning)方法,从事先获取的不同姿态下的训练样本中学习二维观测与三维姿态之间的对应关系,并将学习得到的决策规则或回归函数应用于样本

1.2K40

学习笔记DL005:线性相关、生成子空间,范数,特殊类型矩阵、向量

矩阵A⁽-1⁾存在,Ax=b 每个向量b恰好存在一个解。方程组,向量b某些,可能不存在解,或者存在无限多个解。x、y是方程组的解,z=αx+(1-α),α取任意实数。...某个向量是一组向量中某些向量的线性组合,这个向量加入这组向量不会增加这组向量的生成子空间。一个矩阵列空间涵盖整个ℝ⁽m⁾,矩阵必须包含一组m个线性无关的向量。...L⁽1⁾范数常作为表示非零元素数目替代函数。 L⁽∞⁾范数,最大范数(max norm)。表示向量具有最大幅元素绝对,||x||₍∞₎=maxi|xi|。...对角方阵的逆矩阵存在,当且当对角元素都是非零,diag(v)⁽-1⁾=diag(1/v1,…,1/vn⫟)。根据任意矩阵导出通用机器学习算法。...不依赖参数顺序双参数函数生成元素,对称矩阵常出现。A是离度量矩阵,Ai,j表示点i到点j距离,Ai,j=Aj,i。距离函数对称。

1.4K10
领券