mapply的Sparsematrix - 腾讯云开发者社区

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4-3 R语言函数 mapply

#mapply(函数/函数名,数据,函数相关的函数) > list(rep(1,4),rep(2,3),rep(3,2),rep(4,1)) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1]...2 2 2 [[3]] [1] 3 3 [[4]] [1] 4 > mapply(rep,1:4,4:1) [[1]] [1] 1 1 1 1 [[2]] [1] 2 2 2 [[3]] [1...1.41372263 -0.06111607 -0.79670515 [[5]] [1] 0.7191012 -0.1381517 1.6261461 0.8744692 3.0874750 > mapply

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【数据结构】数组和字符串（十）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的矩阵操作（加法、乘法、转置）

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【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、插入元素、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁

创建 SparseMatrix* createSparseMatrix(int rows, int cols) { SparseMatrix* matrix = (SparseMatrix*)malloc...(sizeof(SparseMatrix)); matrix->rows = rows; matrix->cols = cols; // 创建行表头节点数组 matrix...销毁 void destroySparseMatrix(SparseMatrix* matrix) { if (matrix == NULL) { return; }...主函数 int main() { // 创建一个3x3的稀疏矩阵 SparseMatrix* matrix = createSparseMatrix(3, 3); // 插入元素...; // 创建稀疏矩阵 SparseMatrix* createSparseMatrix(int rows, int cols) { SparseMatrix* matrix = (SparseMatrix

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R Programming week 3-Loop functions

apply: Apply a function over the margins of an array tapply: Apply a function over subsets of a vector mapply...rows of a matrix. > x <- matrix(rnorm(200), 20, 10) > apply(x, 1, quantile, probs = c(0.25, 0.75)) mapply...mapply is a multivariate apply of sorts which applies a function in parallel over a set of arguments.... > str(mapply) function (FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE,USE.NAMES = TRUE) FUN is a function...noise(1:5, 1:5, 2) [1] -4.2128648 -0.3989266 4.2507057 1.1572738 [5] 3.7413584 Instant Vectorization > mapply

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R语言中 apply 函数详解

除了sapply()、mapply()等变体之外，我们还提供了一把用于数据处理的多用途"瑞士军刀"。...tapply mapply 设置上下文我将首先通过使用简单的数据集介绍上面的每个函数是如何工作的，然后我们将使用一个真实的数据集来使用这些函数。...现在，我们来看看apply()函数家族中的最后一个函数——mapply()函数。...mapply() mapply()代表multivariable apply，基本上是sapply()的multivariable版本。...我们还可以使用mapply()函数创建一个显示花瓣长度和花瓣宽度之和的新列： iris_df['Sum_Petal'] mapply(function(x, y) x+y, iris_df$Petal.Length

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R语言中的批处理函数

在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply函数一般有三个参数，第一个参数代表矩阵对象，第二个参数代表要操作矩阵的维度，1表示对行进行处理，2表示对列进行处理。第三个参数就是处理数据的函数。apply会分别一行或一列处理该矩阵的数据。...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?

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【R语言】基础知识|apply函数家族中的兄弟姐妹

把x列表的数据与字符连接后，输出的结果为列表 ?...simplify：逻辑值为TRUE表示计算的结果返回的是数组。若逻辑词是FALSE，计算的结果返回的是列表对象。 tapply函数可以根据分组进行统计。 ?...05 mapply() mapply(FUN,MoreArgs=NULL,SIMPLIFY=TRUE,USE.NAMES=TRUE) SIMPLIFY表示逻辑词，SIMPLIFY=TRUE时，能够把结果转变为向量...MoreArgs是FUN函数的其他参数的列表。 #使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是列表。 ?...#使用mapply函数重复生成列表list(x=3:6),重复次数times=1:4,而且生成的结果是矩阵。 ?

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【数据结构】数组和字符串（九）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的插入、查找、删除操作

插入 void insertElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col, int value) { if (row ...查找 MatrixNode* findElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col) { if (row matrix...删除 void deleteElement(SparseMatrix* matrix, int row, int col) { if (row matrix->rows...主函数 int main() { // 创建一个3x3的稀疏矩阵 SparseMatrix* matrix = createSparseMatrix(6, 6); // 插入元素...; // 创建稀疏矩阵 SparseMatrix* createSparseMatrix(int rows, int cols) { SparseMatrix* matrix = (SparseMatrix

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R语言_apply系列函数

vapply(x, FUN = length, FUN.VALUE = 0L) #mapply #Sums the 1st elements, the 2nd elements, etc....mapply(sum, 1:5, 1:5, 1:5) [1] 3 6 9 12 15 #To do rep(1,4), rep(2,3), etc. mapply(rep, 1:4, 4:1)...#Map #A wrapper to mapply with SIMPLIFY = FALSE, so it is guaranteed to return a list.

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基于用户的协同过滤推荐算法顶

重点说一下，相似矩阵是线性代数里面的，余弦相似度好像发现的比较早，在吴军的《数学之美》中好像有说。具体要全部弄懂并能举一反三你需要去查找一些资料。...Input the total users number:"); //输入用户总量 int N = scanner.nextInt(); int[][] sparseMatrix...user_u.equals(user_v)){ continue; } sparseMatrix...【余弦相似性】 int recommendUserId = userID.get(recommendUser); for (int j = 0;j sparseMatrix.length...recommendUserId){ System.out.println(idUser.get(recommendUserId)+"--"+idUser.get(j)+"相似度:"+sparseMatrix

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R语言︱数据分组统计函数族——apply族用法与心得

..., all.names = FALSE, USE.NAMES = TRUE) mapply Apply a Function to Multiple List or Vector Arguments...对多个列表或者向量参数使用函数 mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE, USE.NAMES = TRUE) rapply Recursively...函数mapply是函数sapply的变形版，mapply 将函数 FUN 依次应用每一个参数的第一个元素、第二个元素、第三个元素上。...函数mapply的使用格式如下： mapply(FUN, ..., MoreArgs = NULL, SIMPLIFY = TRUE,USE.NAMES = TRUE) 其中参数MoreArgs表示函数...> mapply(rep, times=1:4, x=4:1) [[1]] [1] 4 [[2]] [1] 3 3 [[3]] [1] 2 2 2 [[4]] [1] 1 1 1 1 #直接使用函数

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C++23 多维下标运算符：探索 P2128R6 提案

例如，对于一个稀疏矩阵类，可以通过重载下标运算符来支持多维下标访问：class SparseMatrix {private: std::unordered_map(indices), std::get(indices))); }};int main() { SparseMatrix...m; m[1, 3] = 42.0; // 等价于 m[std::make_tuple(1, 3)] = 42.0; return 0;}在上述代码中，SparseMatrix 类通过重载下标运算符...例如，可以使用缓存机制来减少索引计算的开销：class SparseMatrix {private: std::unordered_map, double>...const { return data.at(std::make_pair(std::get(indices), std::get(indices))); }};在上述代码中，SparseMatrix

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R语言中的循环函数（Grouping Function）

R语言中有几个常用的函数，可以按组对数据进行处理，apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似，下面介绍下这几个函数的用法。...lapply返回的结果和传入的List的结构相同，传入多少个Item，返回的也是多少个Item。...Mapply 这是对多个数据(multivariate)进行sapply处理，只是调用是参数位置有所变化，先把函数放前面： mapply(运算函数,函数的参数,第一个传入参数,第二个数据…,SIMPLIFY...： a<-1:5 b<-2:6 c<-5:1 现在我们要求a,b,c中的对应各位数进行m3函数的运算，也就是把a,b,c的第一个数做运算，然后把a,b,c的第二个数做运算，然后第三个数~~~这时候就用mapply...很方便： mapply(m3,a,b,c) [1] 10 24 36 40 30 OK，就这么简单，实现了对应的各位元素的运算。

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Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统

recommendUser) { int N = userInfos.size(); //建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】 int[][] sparseMatrix...user_u.equals(user_v)){ continue; } sparseMatrix...recommendUser); List> res = new ArrayList(); for (int j = 0;j sparseMatrix.length...recommendUserId){ System.out.println(idUser.get(recommendUserId)+"--"+idUser.get(j)+"相似度:"+sparseMatrix...itemRecommendDegree = 0.0; for(String user: users){ itemRecommendDegree += sparseMatrix

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read h5 files

整理了几种读取h5 file的方法#Method1 to read .h5 filelibrary(Seurat)library(hdf5r)GSM4411701 sparseMatrix.../barcodes']][] ), dims = h5_data[['matrix/shape']][], index1 = FALSE)}feature_matrix1 sparseMatrix...gene_names, "index1" = index1 ) )}build_sparse_matrix sparseMatrix

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R语言实现基因序列的匹配和比对

我们对字符串都很熟悉，那么面对大量的测序序列字符串，我们如何对其进行处理分析，获得最终的结果。在R语言中有学者专门针对字符串的处理开发了对应的包，命名为Biostrings。...rndSeq <- function(dict, n) { paste(sample(dict, n, replace = T), collapse = "") } set.seed(0) # 用mapply...和rndSeq函数获取5条序列（字符串）： DNA.raw mapply(rndSeq,list(DNA_BASES), rep(20, 5)) names(DNA.raw) 的参数as.prob如果为TRUE那么所得的值就是频率，如果FALSE那么为个数。示例如下： ? 另一种特殊的用法可能会更有用： ?...接下来看我们的实例： mi0 <- matchPDict(pdict0, chr3R) ? 注：我们上面所提到的所谓模式也就是指的序列的reads。 3. PWM() 位置频率矩阵计算。

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R语言 apply函数家族详解

sapply(x， f， simplify=FALSE， USE.NAMES=FALSE)返回的值与lapply(x，f)是一致的。...0.04978707 0.25160736 1.00000000 5.05366896 20.08553692 $a 0% 25% 50% 75% 100% 1.00 3.25 5.50 7.75 10.00 mapply...{base} mapply是sapply的多变量版本。...mapply(FUN， ...， MoreArgs = NULL， SIMPLIFY = TRUE， USE.NAMES = TRUE) MoreArgs FUN函数的其他参数列表 SIMPLIFY 逻辑或者字符串...，可以减少结果成为一个向量、矩阵或者更高维阵列，详见sapply的simplify参数 USE.NAMES 逻辑值，如果第一个参数...已被命名，将使用这个字符向量作为名字例： > mapply(rep

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对象何必到处乱找，自己创造即可

看看 GeneSetCollection 的帮助文档 GeneSetCollection-methods {GSEABase} R Documentation Methods to construct..., for example library(KEGG.db) lst <- head(as.list(KEGGEXTID2PATHID)) gsc mapply..." "hsa01100" $`100` [1] "hsa00230" "hsa01100" "hsa05340" $`1000` [1] "hsa04514" "hsa05412" 就可以很方便的构建好我们需要的...，作者这里举例，居然是把基因作为基因集，但是kegg的pathway当做是基因来处理，不过问题不大哦。...]; head(rb.genes) lst=list(mt.genes=mt.genes, rb.genes=rb.genes ) gsc mapply

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R语言中的apply函数族

简介由于R语言的apply家族函数是用C写的，所以使用apply进行遍历的执行效率远远高于自己编写的循环语句。...mapply函数 mapply是sapply的变形函数，类似多变量的sapply，但是参数定义有些变化。第一参数为自定义的FUN函数，第二个参数’…’可以接收多个数据，作为FUN函数的参数调用。...mapply(max, x, y, z)[1] 10 9 8 7 8 9 10 又比如想生成4个符合正态分布的数据集，分别对应的均值和方差为c(1,10,100,1000)。...# m为均值，v为方差m <- v <- c(1, 10, 100, 1000) # 生成4组数据，按列分组mapply(rnorm, rep(4,4), m, v)[,1] [,2]...例如，计算不同品种的鸢尾花的花瓣(iris)长度的均值。

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稀疏数组如何帮助我们节省内存，提升性能

什么是稀疏矩阵稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵。在实际应用中，很多矩阵都是稀疏的，比如网络图、文本数据等。由于矩阵中存在大量的零元素，因此稀疏矩阵的存储和计算都具有一定的特殊性。...然而，需要指出的是，这种方式在存储值时可能会有一些不太高效的方面，因为它会占用大量的存储空间来保存没有实际内容的单元格。...下图为将稀疏数组转化为数组的形式：稀疏矩阵具体的插入，删除，搜索，访问的代码： import java.util.HashMap; import java.util.Map; class SparseMatrix...{ private int rows; private int cols; private Map matrix; public SparseMatrix...String key = row + "," + col; return matrix.getOrDefault(key, 0); } } 在上述代码中，定义了一个 SparseMatrix

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4-3 R语言函数 mapply

【数据结构】数组和字符串（十）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的矩阵操作（加法、乘法、转置）

【数据结构】数组和字符串（八）：稀疏矩阵的链接存储：十字链表的创建、插入元素、遍历打印（按行、按列、打印矩阵）、销毁

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R语言中 apply 函数详解

R语言中的批处理函数

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