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回答
R-
通过
减去
均值
来
删除
重复
行
我有一个大的基因表达数据框架,其中包含代表两个组(对照和疾病)的
重复
基因。对于
重复
的基因,我只需要选择一个,基于控制组的平
均值
与疾病组的平
均值
(同一
行
)的
减去
。0.8015310 0.4698137换句话说,如果我们以基因A1BG为例,第3
行
,使第4
行
和第5
行
相同(A1BG
重复
),并选
浏览 11
提问于2018-01-25
得票数 1
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1
回答
具有可变大小图像的ImageDeserializer平均文件?
当您有可变大小的输入图像并使用ImageDeserializer调整图像大小时,您应该如何处理
均值
文件?当输入图像的大小都相同时,计算平
均值
文件很容易。如果ImageDeserializer能够计算平
均值
,那不是更好吗?
浏览 1
提问于2017-01-13
得票数 1
1
回答
统计平
均值
居中-使用总平
均值
或属性平
均值
、
、
我有一组数据,超过1000
行
和20个属性(以列显示)。我想使用
均值
居中,这包括从每个值中去掉
均值
,得出
均值
为0。我是逐个属性地
删除
均值
,还是从每个属性中
删除
所有属性的
均值
?例如,如果属性A的平
均值
为500,属性B的平
均值
为1,000。对于A中的所有值,我可以
删除
500,这使A属性的平
均值
为0。然后,我可以对属性B执行相同的操作。或 我可以从这两个属性的所有值中
减去
浏览 1
提问于2012-05-13
得票数 0
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2
回答
对多个单元格使用平均10
行
,然后移动到下一个单元格的平
均值
。
、
我有一大列数据,每10
行
是一个不同的集合。我想做的是得到这10
行
的平
均值
,然后从每一个测量值中
减去
它。我想要的输出取前3个值((1+2+3)/3=2)的平
均值
,然后从这3个值中
减去
它并作为结果输出它。(1-2=-1,2-2=0,3-2=1)。然后,它会对接下来的3
重复
相同的事情
浏览 0
提问于2019-08-13
得票数 0
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2
回答
如何在DataFraem中获得条件平均日期?
、
、
、
、
我有一个数据框架,其中一些
行
是相等的,首先要从相等
行
中的较小日期中
减去
较大的日期,然后计算得到的日期的平
均值
,即几天的平
均值
。2021 242 18/11/2021 2然后
减去
日期:(最后一
行
没有被选中,因为它有一个customer_ID和一个order_id
浏览 5
提问于2022-01-06
得票数 0
回答已采纳
1
回答
查找与平
均值
相差最大的数字
、
、
因此,我有4个生成平
均值
的数字,然后我
减去
离平
均值
更远的数字,作为质量控制步骤。如果这个QC高于1,那么我必须
删除
我用来计算QC的数字,并仅用3个数字重新计算平
均值
。我的问题是如何编写一个公式,
通过
删除
离原始平
均值
最远的数字
来
重新计算平
均值
,因为我找不到一个函数来找到这个数字。 提前感谢您的帮助
浏览 1
提问于2021-10-06
得票数 0
2
回答
R-
按每列的平
均值
删除
重复
行
我有一个大的基因表达数据框架,其中包含代表不同样本(组)的
重复
基因。对于
重复
的基因,我只需要选择一
行
,基于同一组(列)的每个
重复
基因之间的平
均值
。-0.8015310 0.4698137例如,A1BG基因有3个
重复
浏览 383
提问于2018-05-30
得票数 -1
回答已采纳
1
回答
创建任意大小的矩阵,其中行和为0。
、
、
、
在中,我们可以
通过
将矩阵中的每个值除以所有值的和
来
规范这些值,以确保其和为1。
浏览 0
提问于2018-12-27
得票数 0
2
回答
如何从每一列的值中
减去
行
的
均值
,并在
减去
平
均值
后得到一
行
的最大值
、
、
我想从每个
行
的值中计算逐行
均值
和次
均值
,并在最后得到最大值。| 0 我可以用代码
行
来
计算逐行
均值
,但是我希望从每一
行
的值中
减去
平
均值
,并在
减去
平
均值
后得到
行</em
浏览 3
提问于2022-08-22
得票数 0
2
回答
PCA零
均值
混淆
、
我在Matlab中实现PCA,对零
均值
步长感到困惑。假设我有一个数据集X的矩阵,每列是一个示例,每行对应一个特征/变量。我认为要去掉平
均值
,我们应该计算每一
行
的平
均值
,然后从同一
行
的值中
减去
它,因为我们想要去掉同一变量的平
均值
。 然而,从斯坦福大学的网站和来看,这似乎不是真的。相反,他们希望
删除
每个示例的
均值
。
浏览 1
提问于2016-02-11
得票数 1
1
回答
如何计算仅由非零元素组成的二维numpy数组的逐行平均,并从非零元素中
减去
平
均值
、
、
我使用NumPy数组
来
表示用户,其中每一
行
都是用户,每列都是电影。我希望
通过
从非零元素中
减去
每一
行
的平
均值
(即仅从用户提供评级的条目中
减去
每行的平
均值
)
来
规范每一
行
。我尝试过使用np.where、np.nonzero()等多种方法
来
做到这一点,但无法完全实现我在这里想要的目标。= 0但这
浏览 2
提问于2022-10-29
得票数 -1
1
回答
用我的方法求解TP的R程序
我已经开发了一种新的方法
来
解决TP问题,但是我编程很慢,你能帮我写这个方法的程序吗? **III. AOCM的算法步骤1.从运输表的每一
行
的每个元素中
减去
最小成本,并将其放在该元素的右上方。步骤2.从运输表的每一列的每个元素中
减去
最小的成本,并将其放在该元素的右下角。 步骤3.创建一个新矩阵,其元素是步骤1和步骤2的元素的右上角和右下角的平
均值
。步骤4.
通过
在行和列中取最小值和次最小值之间的差值,找出行和列的惩罚。 步骤5.确定最大惩罚,并将最大可能数量分配给在相应
行
或
浏览 10
提问于2020-10-16
得票数 0
1
回答
如何计算3D阵列图像的np.mean?
、
、
、
、
我想使用
均值
减法和标准化作为我的CNN模型的归一化。我在做Keras的图像分类。 然而,我还没有完全理解使用
均值
减法,标准化和简单的过程之间的区别,比如重新缩放图像=/255。因此,我决定更改归一化并使用
均值
减法,但我不知道如何对3D数组执行此操作。
浏览 37
提问于2019-04-18
得票数 0
2
回答
RGB到YCBCR转换中的移除是什么意思?
、
、
一些研究作者说,首先,
删除
三个颜色分量R、G和B的平
均值
,以降低后续操作的内部精度要求。然后,使用YCbCr变换将大部分图像能量集中到Y分量,并降低R、G和B分量之间的相关性。
浏览 21
提问于2019-07-05
得票数 1
回答已采纳
6
回答
用python中的
重复
元素
减去
2个列表
、
、
、
、
你好,我想知道如何在python中
通过
重复
的元素而不是值
来
减去
2个列表。ListA = [G, A, H, I, J, B] 因此我们
减去
ListB值,如果在ListA中发现它们是
重复
的,那么ListC将返回ListA中的非
重复
值。从数学上来说,它应该是: (我不想
删除
ListA中的
重复</em
浏览 2
提问于2018-01-13
得票数 3
回答已采纳
1
回答
Tensorflow预测始终为零
、
、
、
我是Tensorflow新手。我有使用convNetKerasLarge.py生成的模型,并保存为tflite模型。 我正在尝试测试这个已保存的模型,如下所示 import tensorflow as tfimport globfrom skimage import io start = 4001row_count = 1 end = start +
浏览 43
提问于2021-04-12
得票数 0
回答已采纳
3
回答
从数值较大的numpy数组绘制曲线
、
、
我正在尝试从存储在numpy数组中的分子动力学势能数据绘制一条曲线。正如你可以从附图中看到的,在图的左上角,出现了一个与y轴上的标签相关的大量数字。看看这个。
浏览 1
提问于2016-07-04
得票数 1
1
回答
MATLAB:在没有循环的矩阵中查找其他
行
的方法
、
、
、
、
现在我有了一个MxN矩阵,我想生成一个平均的MxN矩阵,它是其他
行
的平
均值
。1 2 32 3 2平
均值
(row1,row3)我想过很多种方法,但不能避免一个循环 temp = A;
浏览 0
提问于2015-11-16
得票数 1
回答已采纳
3
回答
是否有可能将二次(或更高)复杂度降低为线性?
、
、
作为额外的,我还需要所有SAD值的平
均值
。考虑到给定W、H、Bw和Bh的值,可以找到一
行
中的所有块和一列中的所有块,因此,
通过
将这两个值相乘,可以找到大小为Bw x Bh的所有块,我认为最快的实现是: 使用sad_total变量循环一列中的所有块,然后循环每行中的所有块,其中用于获得单个块的curr_sad的变量
通过
循环
通过
块的所有Bh列和所有Bw
行
来
获得它,其中curr_sad是
通过
指定索引处的两个帧的元素
减去
的绝对值获得的,然后添
浏览 34
提问于2020-07-17
得票数 0
1
回答
NumPy cov (协方差)函数的简单实现
、
、
我试图实现numpy.cov()函数,如这里给出的:,但是我得到了一些奇怪的结果。请纠正我:def my_covar(X): N = X.shape[1] print np.cov(X)NumP
浏览 2
提问于2014-05-20
得票数 1
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