我有两个矩阵。我必须计算矩阵A的每一行与矩阵B的每一行之间的欧几里德距离。
在第一个解中,我循环遍历两个矩阵的行,对于矩阵A中的每一行,我从B中取一行,取元素的平方减法,然后和它并取平方根。
我最后得到了一个矩阵,其大小为在B中的A#行中的#行:
import numpy as np
A = np.random.random((50, 3072))
B = np.random.random((500, 3072))
# First solution
d = np.zeros((50, 500))
for i in range(50):
for j in range (500):
我使用的是针对R的ahp包(crean.r-project.org/web/ package /ahp)。我构建了一个包含备选方案和条件的新文档.ahp
Version: 2.0
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# Alternatives Section
#
Alternatives: &alternatives
# Here, we list all the alternatives, together with their attributes.
A:
hectareas: 1.88
ninos: 1
adultos: 12
非常简单的问题,尽管我有相当困难的时间来解决它。
看一下代码,我将在下面解释:
def printc(some_text):
split_text = list(some_text)
for x in split_text:
if x is '{'
# this is what i need help with
printc("{CCyan, {RRed, {YYello)
这背后的想法,它仍然是非常早期的代码开发,但我试图做的是创建一个迭代器,它搜索"split_text“并找到字符'{‘,
from itertools import pairwise
l_h = []
l_r = []
for index, elem in enumerate("THISISTHEARHGRAYR"):
if elem == "R":
l_r.append(index)
if elem == "H":
l_h.append(index)
H = [b - a for a, b in pairwise(l_h)]
R = [b - a for a, b in pairwise(l_r)]
print
我想问一问,当我有一个包含组级别的列和一个值如下的列时,如何在R中执行t-测试:
group value
north 1.1
north 1.6
north 1.4
east 1.3
east 1.5
east 1.7
south 1.2
south 1.5
south 1.8
west 1.6
west 1.7
west 1.9
为了得到这样的结果:
north east south west
north p-value p-value p-value
east p-value p-value p-value
south
我对Python和Pandas相当陌生。我在Pandas数据帧中有以下列:
SongNumber songID albumID artistID similarArtists artistHotttnesss songHotness响度年
使用从artistHotnesss到年份列的数值数据。因此,我尝试使用以下代码计算歌曲之间的距离/余弦:
t1=time()
m = 1000
mat = np.zeros((m, m))
for i in range(0,m):
for j in range(0,m):
if i != j:
mat[i][
我想要创建一个Python函数,它可以接收字母并输出给出的字母的成对比较。
例如,如果我的函数名为pairwise_letters(),那么它的行为应该如下所示:
>>> pairwise_letters('AB')
AB
>>> pairwise_letters('ABC')
AB BC
AC
>>> pairwise_letters('ABCD')
AB BC CD
AC BD
AD
>>> pairwise_letters('ABCDE
当组合来自两个arrayref的特定数据时,我按照以下代码映射转换:
my @output_data = map {
my $ss = $everything->{$_->{username}};
my $distance = $gis->distance ( $_->{lat}, $_->{long} => $ss->{Latitude}, $ss->{Longitude} );
my %data;
@data{qw/username addr1 addr2 city state zip rec_lat rec_long/} =
我有一个csv文件,其中包含一个id,然后是另外4000列浮点数。因此,一排看起来像:
12323,3.8,3.1,4.2,.....
我正试图用余弦距离度量将单个行与其他行进行比较,以确定哪些行最相似。目前,我将从numpy数组中的每一行分别比较到单个项。我希望能够一次比较所有的项目,而不是一次比较一个项目。问题是我使用字典,因为我使用键来引用每个对象。正如您在下面的代码中所看到的,dict将id作为键存储,然后值是浮点数的一个数组。
#item is the single item
dict= {}
scores = {}
with open(file, 'rb') as