当我试图在Unix服务器上编译我的C++代码时,我总是得到一个异常,但这些代码行只有:
#ifndef WEIGHTED_GRAPH_H
#endif
错误是:
In file included from Weighted_graph_tester.h:17,
from Weighted_graph_driver.cpp:18:
Weighted_graph.h:1: error: stray â\357â in program
Weighted_graph.h:1: error: stray â\273â in program
你能建议一种方法将变量的值应用到由变量定义的从元素6到结尾的列表中吗?
也许我的代码能更好地解释它(Python 3)
#get user input as to size of range
range_size = 0
if range_size == 0:
try:
range_size = int(input('Size of Range?: '))
except ValueError:
print('That was not an integer!')
range_size = 0
#se
我正在将一个有点复杂的TF2代码移植到Pytorch。由于TF2没有区分张量和numpy数组,所以它在上面很简单。然而,我觉得我回到了TF1时代,我遇到了几个错误,说‘你不能在这里混合张量和numpy数组!’下面是原始的TF2代码:
def get_weighted_imgs(points, centers, imgs):
weights = np.array([[tf.norm(p - c) for c in centers] for p in points], dtype=np.float32)
weighted_imgs = np.array([[w * img for w, i
我在geom_errorbar参数中遇到了一个问题,在那里我收到了错误Error: geom_errorbar requires the following missing aesthetics: x or y, xmin and xmax。
我有几个数据集,并希望使用它们来创建一个单一的地理格点。下面是一个工作流和一些示例数据。所需的地块将有dat中的背景位置数据,centroids和x中的质心,以及在centroids数据(即"Longitude_weighted_sd“和"Latitude_weighted_sd”)中计算的质心的误差条/标准偏差范围。
#packages
我正在努力按子组将我的网络分组。我目前有以下网络:
这是我指派的分组。我想把所有的子组聚在一起。要获得这样的图形:
大多数算法似乎都是基于图中的权重进行聚类。但是我想告诉它根据节点颜色/标签子组进行聚类。这就是我现在要为这个网络编码的内容:
#Graph with Weighted matrix
g_weighted<-graph.adjacency(WeightedMatrix, mode="undirected", weighted = TRUE)
#Make nodes different colors based on different classes
n
我试图将一个rmarkdown文件编成PDF文件,其中包含kableExtra函数,如下所示:
kable_styling
column_spec
add_header_above
但是,我总是收到以下错误:
! Extra alignment tab has been changed to \cr.
<template> \endtemplate
l.184 \end{tabular}}
pandoc.exe: Error producing PDF
Error: pandoc document conversion failed with error
好的,我想要在一个6x4子图中绘制421,我希望在每24张图像之后创建一个新的图像。我以前试过一些东西,但最后却给出了普通的421个地块,一个在另一个下面
for i in range(0,421):
a = df.iloc[i:i+1]
x = np.concatenate([a['t11_arms_number_a31_1_weighted_fraction'],a['t11_arms_number_a32_2_weighted_fraction'],a['t11_arms_number_a33_3_weighted_fraction'],a
我的项目遇到了一些内存问题,所以我决定对一些部分进行压力测试,以查看一些性能测量结果。我使用谷歌的ConcurrentLinkedHashMap库作为LRU的内存缓存。我测试代码的相关部分如下所示:
final ConcurrentLinkedHashMap cache = new ConcurrentLinkedHashMap.Builder<Long,Long>()
.maximumWeightedCapacity(200000)
.build();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
n
我有一个主要工作的程序,它创建嵌套列表的大小设置的用户和重复的基础上的用户输入。
但是,我希望单独的集合只包含唯一的值,目前这是我的输出。
> python3 testv.py
Size of your Range?: 12
Size of your Sets?: 3
How many sets?: 4
[['Two', 'Seven', 'Five'], ['Four', 'Six', 'Two'], ['Three', 'Five', 'Thirt
使用
xa=aggregate(x$avg,by=list(x$value),FUN=weighted.mean,w=x$weight)
给了我一个错误
Error in weighted.mean.default(X[[1L]], ...) : 'x' and 'w' must
have the same length
但
weighted.mean(x$avg,w=x$weight);
工作正常。
我对如何计算矩阵的加权相关性有疑问,我从维基百科创建了三个代码
1.加权平均计算
function [y]= weighted_mean(x,w);
n=length(x);
%assume that weight vector and input vector have same length
sum=0.0;
sum_weight=0.0;
for i=1:n
sum=sum+ x(i)*w(i);
sum_weight=sum_weight+w(i);
end
y=sum/sum_weight;
end
2.加权协方差
function result=cov_weig
我有两个向量,weighted: shape (None, 3)和D: shape (None, 3, 5)。然后我想像weighted * D: shape(None, 3, 5)一样将weighted乘以D。我在下面附上了我的图片。因此,每个标量值乘以每个行元素。
所以我尝试了multiply([weighted, D]),但是我得到了一个错误的ValueError: Operands could not be broadcast together with shapes (3, 5) (3,)。我认为这是由于输入的形状不同造成的。那么,我该如何解决这个问题呢?
更新
multi
我想计算一下熊猫每一行的加权中值。
我找到了这个不错的函数(),但我似乎无法传递一个2d数组。
def weighted_quantile(values, quantiles, sample_weight=None, values_sorted=False, old_style=False):
""" Very close to numpy.percentile, but supports weights.
NOTE: quantiles should be in [0, 1]!
:param values: numpy.array with data
:param q
try:
print("This program will allow you to calculate the average of your califications \nonly accepts 4 grades")
opc=int(input("type (1) to calculate a simple average or type (2) \nto calculate the weighted average: "))
n1 =int(input("Write your first calificati