这是vhdl代码。这个没有错误
library IEEE;
use IEEE.std_logic_1164.all;
entity sel4_1 is
port( A, B, C, D : in std_logic;
SEL : in std_logic_vector(1 downto 0);
outsgnl : out std_logic );
end sel4_1;
architecture EX1 of sel4_1 is
begin
process(A, B, C, D, SEL)
begin
case SEL is
wh
我很难理解熊猫和/或numpy是如何处理NaN值的。为了计算t-stats,我正在提取熊猫数据的子集,例如,我想知道,与x2值为B的组相比,x1值为A的组的x1平均值是否有显著差异(很抱歉没有将其作为工作示例,但我不知道如何重新创建数据中弹出的NaN值,使用read_csv读取原始数据,csv用NA表示缺少值):
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as st
A = data[data['x1']=='A']['x2']
B = data[data['x1&
我在课堂上布置了这道题。我还在学习MATLAB,所以我不知道如何使用索引来解决这个问题。问题是:给定一个数字的行向量,找到最接近的两个数字的索引。例如:
[index1 index2]=nearestNumbers([2 6 3 13 0 -16.1])
This would output:
index1 = 1
index2 = 3
Since the numbers 2 and 3 in the vector are closer to each other than
any other pair of numbers
我猜我需要在这里使用find函数(类似于y = find(min()
我正在大学学习SYCL,我有一个关于代码性能的问题。特别是我有这个C/C++代码:
我需要在一个带有并行化的SYCL内核中翻译它,我这样做:
#include <sycl/sycl.hpp>
#include <vector>
#include <iostream>
using namespace sycl;
constexpr int size = 131072; // 2^17
int main(int argc, char** argv) {
//Create a vector with size elements and initi
假设我们有下面的情况。我们应该面对任何记忆泄漏吗?
class A {
B b;
void set(B in) { b = in; }
}
class B {
A a;
void set(A in) { a = in; }
}
void main() {
A ina = new A();
B inb = new B();
ina.set(inb);
inb.set(ina);
}
我的问题是关于这个的。我有一个名为'test.csv‘的文件,其中'NA’作为region的值。我想把它读成'NA',而不是‘in’。但是,在test.csv中的其他列中有缺失值,我希望将其保留为'NaN‘。我该怎么做呢?
# test.csv looks like this:
这是我尝试过的:
import pandas as pd
# This reads NA as NaN
df = pd.read_csv(test.csv)
df
region date expenses
0 NaN 1/1/2019 53
1
考虑一个具有静态成员和设置成员值的静态方法的类(以下基于@JamesKanze的):
class A_EXPORT InA
{
public:
static FILE* ourDest;
static void setDest( FILE& dest );
};
建议按如下方式组合静态成员和静态方法:
// in header file
class A_EXPORT InA
{
public:
static FILE*& theDest(); // a static member that is a static method t
对于当前的项目,我必须将准连续值离散到由一些预定义的分箱分辨率定义的分箱中。为此,我编写了一个函数,我希望它是高效的,因为它能够使用bsxfun处理标量输入和向量输入。然而,经过一些分析之后,我发现我的更大项目的几乎所有处理时间都是在这个函数中产生的,并且在这个函数中,主要是bsxfun部分需要时间,其次是min-query。长话短说,我正在寻找关于如何在MATLAB中更快地解决这个任务的建议。附注:我通常会传递50k个元素的向量。
代码如下:
function sampleNo = value2sample(value,bins)
%Make sure both vectors have
我有以下606x274表:
目标:
对于每一个日期,计算更低和更高的20%百分位数,并根据结果创建两个新变量。“l”表示“较低”,“U”表示“上层”,其中包含表标题中所显示的滴答名称。
一步步地:
% Replace NaNs with 'empty' for the percentile calculation (error: input to be cell array)
T(cellfun(@isnan,T)) = {[]}
% Change date format
T.Date=[datetime(T.Date, 'InputFormat&
我正在解析一个数据文件,其中包含由c++生成的以空格分隔的文本。一些驱动计算将溢出、下溢或生成NaN。看起来字符串"1.#INF00“和"1.#IND00”没有被numpy.array()消化,返回"invalid literal for float()“错误。我尝试过这样的替换:
line = line.replace('1.#INF00','inf')
line = line.replace('1.#IND00','ind')
vals = line.split(' ')
myarray
我试着用下面的代码制作一种方框图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
N = 3
ind = np.arange(N) # the x locations for the groups
width = 2 # the height of the bars: can also be len(x) sequence
height = 0.35 # height of bars
D_data = np.array([27.68,np.nan,np.nan])
E_data = np.array([np.nan
我有两个矢量1x5000。它们由这样的数字组成:
vec1 = [NaN NaN 2 NaN NaN NaN 5 NaN 8 NaN NaN 7 NaN 5 NaN 3 NaN 4]
vec2 = [NaN 2 NaN NaN 5 NaN NaN NaN 8 NaN 1 NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN]
我想检查数字的顺序是否相等,独立于NaNs,但我不想删除NaNs (非a-数字),因为我以后会使用它们。现在,我创建了一个新的向量,并将其命名为results。一旦他们以相同的顺序来,它是正确的,我们用1填充1。如果下一个数字不相等,我们将0添加到results中。
res
我有多个索引的数据。当满足第一个索引的某些条件时,我想更改第二个索引的值。我在这里发现了一个类似的(但不同的)问题:没有回答我的问题,因为这是关于更改一行的,并且解决方案也传递了第一个索引的值(不需要更改)。在我的例子中,我处理的是多个行,并且无法根据我的情况调整该解决方案。
下面是我的数据的一个最小示例。谢谢!
import pandas as pd
import numpy as np
consdf=pd.DataFrame()
for mylocation in ['North','South']:
for scenario in np.ara
我试图找到1xn向量的两个最小元素。问题是,我无法对其进行排序,因为索引是线性依赖于值的(因此排序值会与原始索引混淆),而0可以是其中的一个元素。此外,元素也可以重复。下面是我的代码的一个简化示例:
a = [1,5,8,7,1];
find(a==min(a))
ans =
1 5
首先,这就是我期待的答案。
b = [0,8,6,1,9];
find(b==min(b))
ans =
1
对于b,我需要它找到0和1,所以它应该分别给出指数的1和4。提前感谢!
我希望以这样的方式组合两个数据帧,如果对于其中一个df,该值在索引处为null,则应该保留null值。例如,在下面列yyy的索引0处的df_combine代码中,它应该保留np.nan。
df1= pd.DataFrame.from_dict({'xxx':['ind',np.nan,'ind'],'yyy':[np.nan,'pin','din']}, orient='columns')
>>df1
xxx yyy
0 ind NaN
我有一个dataframe "column“,它同时有一个空的& NaN (Null)。现在我想将空白& NaN字段替换为字符串"No Data“。请在这方面给出一些指导。我使用的是Python Pandas。
我的数据框列-
Col1
----
NaN
New York
NaN
这是我试过的-
df['Col1'] = df['Col1'].replace(r'\s+', "No Data", regex=True)
df['Col1'] = df['Col1']
我有一个简单的程序:
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
InA testing = GetA();
}
static InA GetA<InA>()
{
return new A();
}
}
public interface InA
{
void test();
}
public class A : In