- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我想 reshape /融化一个非对称矩阵,以便当两个列单元格根据 rowKey 都非零时,任何两行都跨列求和。我尝试了各种选项,但没有一个有效。我正在寻找适用于大型不对称矩阵的通用解决方案。
#Dummy data
set.seed(123)
mat <- matrix(rbinom(20,100,0.01),4,5,dimnames=list(LETTERS[1:4],letters[1:5]))
mat
a b c d e
A 0 3 1 1 0
B 2 0 1 1 0
C 1 1 3 0 0
D 2 2 1 2 3
rowKey <- c("A"="N1","B"="N1","C"="N2","D"="N2")
#Desired output
N1 N2 N3 value
1 A C a 0
2 A C b 4
3 A C c 4
4 A C d 0
5 A C e 0
6 B C a 3
7 B C b 0
8 B C c 4
9 B C d 0
10 B C e 0
11 A D a 0
12 A D b 5
13 A D c 2
14 A D d 3
15 A D e 0
16 B D a 4
17 B D b 0
18 B D c 2
19 B D d 3
20 B D e 0
最佳答案
temp = expand.grid(c(split(names(rowKey), rowKey), list(N3 = colnames(mat))))
temp2 = sapply(1:nrow(temp), function(i)
mat[row.names(mat) == temp$N1[i] | row.names(mat) == temp$N2[i],
colnames(mat) == temp$N3[i]])
temp$value = colSums(temp2) * (colSums(temp2 > 0) == nrow(temp2))
temp
# N1 N2 N3 value
#1 A C a 0
#2 B C a 3
#3 A D a 0
#4 B D a 4
#5 A C b 4
#6 B C b 0
#7 A D b 5
#8 B D b 0
#9 A C c 4
#10 B C c 4
#11 A D c 2
#12 B D c 2
#13 A C d 0
#14 B C d 0
#15 A D d 3
#16 B D d 3
#17 A C e 0
#18 B C e 0
#19 A D e 0
#20 B D e 0
关于根据 rowKey reshape /熔化非对称矩阵,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47084324/
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
我无法清楚地理解theano的reshape。我有一个形状的图像矩阵: [batch_size, stack1_size, stack2_size, height, width] ,其中有 s
如何检查字符串是否被 reshape ?示例:“aab”返回 0,因为“a”无法 reshape 为该字符串或任何其他更短的字符串。 另一个例子是“aabbaab”返回 1,因为“aabb”可以被 r
这是原始数据 a=[[1,2,3,4,5,6], [7,8,9,10,11,12]] 我想把它转换成这样的格式: b=[[1,2,3,7,8,9], [4,5,6,10,11,12]] a
我目前正在学习 CS231 作业,我意识到一些令人困惑的事情。在计算梯度时,当我第一次 reshape x 然后得到转置时,我得到了正确的结果。 x_r=x.reshape(x.shape[0],-1
这个问题在这里已经有了答案: Reshaping multiple sets of measurement columns (wide format) into single columns (lon
我有一个包含超过 1500 列的宽格式数据集。由于许多变量都是重复的,我想将其 reshape 为长形式。然而,r 抛出一个错误: Error in guess(varying) : Failed
我有一个长格式的数据框狗,我正在尝试使用 reshape() 函数将其重新格式化为宽格式。目前看起来是这样的: dogid month year trainingtype home scho
这个问题在这里已经有了答案: how to reshape an N length vector to a 3x(N/3) matrix in numpy using reshape (1 个回答)
我对 ndarray.reshape 的结构有疑问.我读过 numpy.reshape()和 ndarray.reshape是 python 中用于 reshape 数组的等效命令。 据我所知,num
所以这是我的麻烦:我想将一个长格式的数据文件改成宽格式。但是,我没有唯一的“j”变量;长格式文件中的每条记录都有几个关键变量。 例如,我想这样做: | caseid | gender | age |
Whis 这个数据框, df df id parameter visit value sex 1 01 blood V1 1 f 2 01 saliva V
我有一个列表,其中包含几个不同形状的 numpy 数组。我想将这个数组列表 reshape 为一个 numpy 向量,然后更改向量中的每个元素,然后将其 reshape 回原始数组列表。 例如: 输入
我有一个形状为 (1800,144) 的数组 (a) 其中 a[0:900,:] 都是实数,后半部分数组 a[900:1800,:] 全部为零。我想把数组的后半部分水平地放在前半部分旁边,然后将它们推
我有一个如下所示的数组: array([[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2, 2
我正在创建一个 tf.Variable(),然后使用该变量创建一个简单的函数,然后我使用 tf.reshape() 展平原始变量,然后我在函数和展平变量之间使用了 tf.gradients()。为什么
我有一个名为 data 的数据框,我试图从中识别任何异常价格。 数据框头部看起来像: Date Last Price 0 29/12/2017 487.74 1 28/
我有一个 float vec 数组,我想对其进行 reshape vec.shape >>> (3,) len(vec[0]) # all 3 rows of vec have 150 columns
tl;dr 我可以在不使用 numpy.reshape 的情况下将 numpy 数组的 View 从 5x5x5x3x3x3 reshape 为 125x1x1x3x3x3 吗? 我想对一个体积(大小
set.seed(123)data <- data.frame(ID = 1:10, weight_hus = rnorm(10, 0, 1),
我是一名优秀的程序员,十分优秀!