R中的累积和向量_计算向量中唯一值的累积和_带if条件的R累积和 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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PyTorch中的梯度累积

我们在训练神经网络的时候，超参数batch_size的大小会对模型最终效果产生很大的影响，通常的经验是，batch_size越小效果越差；batch_size越大模型越稳定。...如何在有限的计算资源下，采用更大的batch_size进行训练，或者达到和大batch_size一样的效果？...结果爆显存了，那么不妨设置batch_size=16，然后定义一个变量accum_steps=4，每个mini-batch仍然正常前向传播以及反向传播，但是反向传播之后并不进行梯度清零，因为PyTorch中的...通过这种延迟更新的手段，可以实现与采用大batch_size相近的效果 References pytorch中的梯度累加(Gradient Accumulation) Gradient Accumulation...in PyTorch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？

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R语言的数据结构（包含向量和向量化详细解释）

更多内容请参考《R语言编程艺术》 ——————————————— 向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。...也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。...2向量的循环补齐两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。...其中进行的是x中的每一个元素一次进行ifelse中的逻辑判断，返回相应的值，自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化的。...,mean) $ages [1] 11 $score [1] 92.5 > sapply(d[,-1],mean) ages score 11.0 92.5 6 因子factor 因子是R中许多强大运算和可视化的基础

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R语言基础练习-向量和函数的运用

" "student12""student14"提示：paste03.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果4.用函数计算向量g的长度说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开5.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...6.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...g和s，如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开4.用函数计算向量g的长度load("gands.Rdata")length(g)## [1] 1005.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。...g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？

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R语言—02数据类型和向量

(4>5) TRUE数据类型的判断和转换is族函数，判断，返回值为TRUE或FALSEas族函数实现数据类型之间的转换多个数据如何组织数据结构向量数据框矩阵列表1.数据框约等于“表格”（列有要求-只能是一种类型...(1)比较运算，生成等长的逻辑向量(2)数学计算(3)连接paste和paste0的区别？...paste默认间隔是空格，可以设置sep()paste0默认无空格，不可以设置sep()x和y不一样长：发生循环补齐(短向量向长向量补齐)等位运算：比较运算、数学计算、连接利用循环补齐简化代码(4)交集...：%in%x%in%y #x的每个元素在y中存在吗x==y和x%in%y的区别2.4 向量筛选(取子集)[] (中括号）：将TRYE对应的值挑选出来，FALSE丢弃(1)根据逻辑值筛选中括号外面是谁(...x)代表对谁(x)取TURE值(2)根据位置筛选2.5 如何修改向量中的某个/某些元素？

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PyTorch 中的多 GPU 训练和梯度累积作为替代方案

在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果...和 3. — 如果您幸运地拥有一个大型 GPU，可以在其上容纳所需的所有数据，您可以阅读 DDP 部分，并在完整代码部分中查看它是如何在 PyTorch 中实现的，从而跳过其余部分。...从上面的例子中，我们可以通过 3 次迭代累积 10 个数据点的梯度，以达到与我们在有效批量大小为 30 的 DDP 训练中描述的结果相同的结果。...梯度累积代码当反向传播发生时，在我们调用 loss.backward() 后，梯度将存储在各自的张量中。...因此，为了累积梯度，我们调用 loss.backward() 来获取我们需要的梯度累积数量，而不将梯度设置为零，以便它们在多次迭代中累积，然后我们对它们进行平均以获得累积梯度迭代中的平均梯度（loss

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R 数据整理（十： R 的四种累积运算与by）

cumsum 可以实现整体的累加 > cumsum(1:10) [1] 1 3 6 10 15 21 28 36 45 55 向量中第一个元素为起始，后面是其需要加的数。...cumprod(x) 累乘 > cumprod(1:5) [1] 1 2 6 24 120 cummax 保留出现的最大的那个数，并不断输出 > cummax(c(3:1, 2:0, 4...通过INDICES 定义的因子，对data 内容进行分组，即将整个data大数据框，划分为了若干个小的数据框，而函数则定义了对这些分组数据处理的方式。...symbol, function(x) rownames(x)[which.max(rowMeans(x))]) 这里面，exp 为原有的数据框，而ids$symbol 则是区分exp 信息的向量...，其将exp 按照symbol 中的信息划分为若干个矩阵，而function 则定义了在同一组（同一symbol）中的列名筛选其中平均值最大的那一列（ which.max(rowMeans(x)) ）。

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R学习-2-数据类型和向量

图片数据框不是文件，只是R语言内部的数据数据框的每一列只能存在一种数据类型，单独拿出来的一列是向量，视为一个整体，可以有重复值 Tips---脚本打开是乱码的解决方案图片向量的生成 (1)用...x) #不重复的为TRUE,重复的为FALSE [1] FALSE TRUE TRUE TRUE > table(x) #重复值统计 x 1 3 5 2 1 1 R语言的默认思想：图片 >...y #x的每个元素在y中存在吗 [1] FALSE TRUE TRUE FALSE TRUE > y %in% x #y的每个元素在x中存在吗 [1] TRUE TRUE TRUE 图片图片...向量筛选（取子集）按照逻辑值：中括号里时与x等长且一一对应的逻辑值向量按照位置：中括号里是由x的下标组成的向量 [ ]：将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃 > x=1:15 > x...x中筛选出属于向量y中的值 > x=9:12 > y=8:10 > x[x%in%y] [1] 9 10 修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值 R语言中的修改都要赋值，没有赋值就没有发生过 ##

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向量内积_向量的内积和外积公式

向量内积一般指点积；在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。...[1] 两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为： a·b=a1b1+a2b2+……+anbn。...使用矩阵乘法并把（纵列）向量当作n×1 矩阵，点积还可以写为： a·b=a^T*b，这里的a^T指示矩阵a的转置。...点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，有公式：推导过程如下，首先看一下向量组成：定义向量：根据三角形余弦定理有：根据关系c=a-b...（a、b、c均为向量）有：即：向量a，b的长度都是可以计算的已知量，从而有a和b间的夹角θ：根据这个公式就可以计算向量a和向量b之间的夹角。

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R获取数值向量的分位数值

如果我们手上有一个数值向量，怎么用R去获取这个向量的各个分位数值呢？...我们来看个具体的例子 a=1:10 summary(a) 我们可以得到下面的结果，summary(a)一共得到6个数值，分别是a的最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。...四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。...默认情况下，quantile只会输出最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），3/4分位数和最大值，相比于summary少了一个均值。...分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。

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Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

查看R的数据结构从数据结构中对数据进行子集化。...1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...（1）向量选择使用索引从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。...仍以age向量为例： age 想知道age向量中的每个元素是否大于50，可以使用： age > 50 返回的是具有与age相同长度的逻辑值的向量，其中TRUE和FALSE值指示向量中的每个元素是否大于

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「R」获取R包中的函数和对象列表

方案在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version

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R中的stack和unstack函数

我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...df = PlantGrowth unstacked_df = unstack(df) unstacked_df 结果如下，因为这里ctrl，trt1和trt2中的样本刚好都是10个，所以这里结果看上去还像是一个数据框

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R中的grep和grepl函数

在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数

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译：支持向量机（SVM）及其参数调整的简单教程（Python和R）

SVM是如何工作的？推导SVM方程 SVM的优缺点用Python和R实现 1.什么是支持向量机（SVM）？支持向量机是一种有监督的机器学习算法，可用于分类和回归问题。...在上面的图中，我们已经考虑了最简单的示例，即数据集位于2维平面（）中。但是支持向量机也可以用于一般的n维数据集。在更高维度的情况下，超平面是平面的概括。...它们在具有重叠类的嘈杂数据集上效率较低。用Python和R实现让我们来看看用于在Python和R中实现SVM的库和函数。...在上面的代码中，我们考虑调整的是核函数的参数，C和gamma。从中得到最佳值的值是写在括号中的值。这里，我们只给出了几个值，也可以给出整个范围的值，但是它需要更长的执行时间。...R实现我们在R中实现SVM算法的包是e1071。使用的函数是svm（）。总结在本文中，我给出了SVM分类算法的非常基本的解释。我已经省略了一些复杂的数学问题，如计算距离和解决优化问题。

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游戏开发中的向量数学

游戏开发中的向量数学介绍坐标系（2D）向量运算会员访问添加向量标量乘法实际应用运动指向目标单位向量正常化反射点积面对叉积计算法线指向目标介绍本教程是线性代数的简短实用介绍...但是，这在大多数计算机图形应用程序中很常见。二维平面中的任何位置都可以通过一对数字来标识。但是，我们也可以将位置（4，3）视为与（0，0）点或原点的偏移量。...标量乘法注意向量代表方向和大小。仅代表幅度的值称为标量。...这就是缩放向量的方式。实际应用让我们看一下向量加法和减法的两种常见用法。运动向量可以表示具有大小和方向的任何数量。典型示例是：位置，速度，加速度和力。...但是，在3D中，这还不够。我们还需要知道要旋转的轴。通过计算当前朝向和目标方向的叉积可以发现。所得的垂直向量是旋转轴。

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125-R编程19-请珍惜R向量化操作的特性

向量化问题（Vectorize） · 语雀 (yuque.com)[1] R inferno 前言虽然之前也在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 中提过向量化可以极大的改善效率。...但还是按照inferno 中的内容，特此额外总结一下。 1-别用循环的方言教R做事 lsum <- sum(log(x)) 我们的所有操作，都可以对向量的每一个元素执行。...同样在[[50-R茶话会10-编程效率提升指北]] 我们举过如下例子：在计算总和、元素乘积或者每个向量元素的函数变换时，应使用相应的函数，如sum, prod, sqrt, log等。...这种情况下，我们也应尽量避免循环和嵌套次数。比如学习一下时间复杂度的问题，亦或是算法相关的内容。 4-过度向量化问题本质上向量化操作还是空间与时间的tradeoff。...比如利用取子集对数据框批量操作，如果你是一个较大的数据框，可能就需要考虑其他专门处理大数据框的R包，亦或是改用循环的方法了。

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R中paste cat和sink的用法

1 paste的用法 paste(..., sep=" ", collapse=NULL) 本质是把输入的term转变为string，和as.character意思一样。然后进行连接。...通过具体例子来看sep和collapse参数 > paste('Sample',1:10,sep = '') [1] "Sample1" "Sample2" "Sample3" "Sample4...letters[1:5],sep = '-',collapse = '\t')) Sample-a Sample-b Sample-c Sample-d Sample-e #注意区分和上一条命令的区别...n') Sample 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > cat('Sample',1:10, sep = '-') Sample-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10 注意以下两个命令的区别...), collapse = '\t')) Sample A > cat(paste(c('Sample',LETTERS[1]), collapse = '\n')) Sample A 3 sink的用法

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Python中的向量化编程

在Andrew Ng的>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。...Numpy是Numerical Python的缩写，是Python生态系统中高性能科学计算和数据分析所需的基础软件包。它是几乎所有高级工具（如Pandas和scikit-learn）的基础。...TensorFlow使用NumPy数组作为基础构建模块，在这些模块的基础上，他们为深度学习任务（大量进行长列表/向量/数值矩阵的线性代数运算）构建了张量对象和图形流。...许多Numpy运算都是用C实现的，相比Python中的循环，速度上有明显优势。所以采用向量化编程，而不是普通的Python循环，最大的优点是提升性能。...另外相比Python循环嵌套，采用向量化的代码显得更加简洁。

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numpy中关于向量的坑

numpy中的标量或者向量涉及到矩阵计算时，会遇到以下的坑： a = np.arange(6) print("a = np.arange(6) out:\n", a) # [ 0 1 2 3...# [ 0 1 2 3 4 5] print("aT.shape is", aT.shape) # (6,) print("aT.dim is", aT.ndim) # 1 即转置后向量没有变化...，对于涉及到该向量的矩阵计算会导致错误。...应用以下的代码： b = np.arange(6).reshape(1, 6) print("b = np.arange(6).reshape(1, 6) out:\n", b) # [[0 1 2

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