decomposition相关内容
我正在解决一个编程练习,遇到了一个我无法令人满意地找到解决方案的问题.问题如下: 打印给定整数作为输入的所有唯一整数分区.整数分区是将 n 写为正整数之和的一种方式. 例如:输入=4那么输出应该是输出= 1 1 1 11 1 22 21 34 我应该如何考虑解决这个问题?我想知道使用递归.谁能为我提供这个问题的算法?或对解决方案的提示.欢迎对此类问题进行任何解释.(我是编程世界的初学者)
..
我正在尝试编写一个 C 代码来生成所有可能的分区(分成 2 个或更多部分),其中包含给定数量的 distinct 元素.给定分区的所有数字的总和应该等于给定的数字.例如,对于输入 n = 6,所有具有 2 个或更多具有不同元素的元素的可能分区是: 1、5 1、2、3 2、4 我认为递归方法应该可行,但我无法处理不同元素的附加约束.非常感谢 C/C++/Java 中的伪代码或示例代码
..
我正在对一个杂乱无章的文件进行每小时沉淀分析.但是,我设法将其清理并存储在一个数据帧(称为 CA1)中,其形式如下: Station_ID Guage_Type Lat Long Date Time_Zone Time_Frame H0 H1 H2 H3 H4 H5 H6 H7 H8 H9 H10 H11 H12 H13 H14 H15 H16 H17 H18 H19 H20 H21 H22
..
我在 python-igraph 中有一个图 g.我可以通过以下方式获得 VertexCluster 社区结构: community = g.community_multilevel() community.membership 给了我图中所有顶点的组成员列表. 我的问题非常简单,但我还没有在 SO 上找到特定于 Python 的答案.我怎样才能用社区结构的可视化来绘制图表?最好是PDF
..
我需要一种算法来生成所有可能的正数分区,我想出了一个(作为答案发布),但这是指数时间. 算法应该返回一个数可以表示为小于或等于其自身的正数之和的所有可能方式.因此,例如对于数字 5,结果将是: 5 4+1 3+2 3+1+1 2+2+1 2+1+1+1 1+1+1+1+1 所以我的问题是:有没有更有效的算法? 编辑:问题的标题是“数字的总和分解",因为我真的不知
..
在正确执行加法模型时遇到一些问题. 我有那个数据框: 当我运行这段代码时: 将 statsmodels 导入为 sm将 statsmodels.api 导入为 sm分解 = sm.tsa.seasonal_decompose(df,模型 = 'additive')图 = 分解.plot()matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = [9.0,5.
..
分解旋转矩阵(x,y',z'')-笛卡尔角 我目前正在使用旋转矩阵,并且遇到以下问题:给定三个重合的坐标系( O0,x0,y0,z0; O1,x1,y1,z1; O2,x2,y2,z2 ).我们首先相对于第 0 帧旋转第 1 帧,然后相对于第 1 帧旋转第 2 帧. 旋转顺序: R = Rx_alpha * Ry_beta * Rz_gamma ,因此首先关于 x ,然后是 y' ,然
..
很好奇为什么我不能这样做: let myFn(data:obj)=与匹配数据|:?(string * string)as(s1,s2)->sprintf“(%s,%s)";s1 s2 |>一些|:?(string * string * int)为(s1,s2,i)->sprintf“(%s,%s,%d)";s1 s2 i |>一些|_->没有任何 怎么来? 解决方案 请参见 as
..
我正在尝试标准化一些数据,以便能够对其应用PCA.我正在使用sklearn.preprocessing.StandardScaler.我很难理解在参数with_mean和with_std中使用True或False之间的区别(有人可以提供更详细的解释吗? 解决方案 我在此线程中提供了更多详细信息,但我也要在这里解释一下. 数据标准化(每个列/功能/每个变量)涉及以下方程式: 说明
..
我试图了解我的“附加时间序列的分解”图。这是我的代码: dbs_discs
..
真的很困惑,为什么使用RcppArmadillo的QR输出不同于R的QR输出;为什么?犰狳的文件也没有给出明确的答案.本质上,当我给R矩阵n为n * q(例如1000 X 20)时,我得到的Q是1000 X 20和R 20 X1000.这就是我所需要的.但是当我在Armadillo中使用QR解算器时,它使我回想起Q 1000 X 1000和R 1000 X 20.我可以代替调用R的qr函数吗?我需
..
我正在尝试标准化一些数据,以便能够对其应用PCA。我正在使用sklearn.preprocessing.StandardScaler。我很难理解在参数“ with_mean”和“ with_std”中使用“ True”或“ False”之间的区别。以下是命令的说明: https://scikit-learn.org/stable/modules/generation/sklearn.prep
..
我正在尝试找到一个C代码程序,该程序将允许我计算方矩阵的特征值(频谱)分解。我专门尝试查找在第一列中具有最高特征值(及其相关特征值)的代码。 我需要输出的原因在于顺序是因为我正在尝试计算特征向量中心性,因此我只需要真正计算与最高特征值相关的特征向量即可。 解决方案 在任何情况下,我都建议使用专用的线性代数包,例如 Lapack (Fortran,但可以从C调用)或 CLapack 。
..
X和Y是大于100个数字的整数.找到整数P,该整数在[X,Y []范围内,并且可以保证“最佳"素数分解(即具有最多唯一素数因子的分解). 我所做的只是检查素数并分解范围内的每个数字,然后找到遵守规则的数字.还有其他方法吗? 编辑: 在上面的示例中,123456分解为 2^6 * 3^1 * 643^1,即2 * 2 * 2 * 2 * 2 * 2 * 3 * 643,但只有3个独特
..
我目前正在尝试对R中的数据系列进行历史分解。 我读了很多论文,它们都提供了以下解释如何进行历史分解: 其中右侧的总和是Yt + k的“动态预测”或“基本预测”,条件是在时间t处可用的信息。左边的总和是实际序列与基本投影之间的差,这是由于t + 1到t + k期间变量的创新造成的。 我的尝试。 我'拥有6个变量VAR,具有55个观测值。我使用Cholesky分解得到模型的结构
..
它们中的任何一个都暗示着另一个吗? 我的逻辑是,如果保留了所有依赖项,则不会丢失任何信息;同样,如果分解是无损的, 因此从本质上讲,依赖项保留是确保分解无损的一种方法。 我很难接受/拒绝它。那么,这两者是互相保证的吗?还是在某些情况下没有其他可以实现? 解决方案 通常,这是两个独立的东西:您可以无损地分解 依存关系的保留,以及保留依存关系的分解,但是不是无损的。 因
..
在Python中,我可以编写 def myMethod(): #some work to find the row and col return (row, col) row, col = myMethod() mylist[row][col] # do work on this element 但是在C#中,我发现自己会写出来 int[] MyMethod()
..
WF 为我的问题在此处使用行的: auto [x,y] = div_t { 1,0}; 从答案中的代码看起来像是领带用于 div_t 结构。我希望有人可以解释这里发生的事情。完整的功能代码如下: constexpr bool first_quot(){ auto [x,y] = std :: div_t {1,0}; (void)y; 返回x; }
..
我在R中有一个名为hourplot的xts时间序列,在两周内的周期为24(每小时数据),由POSIXlt类的时间戳对象索引,如下所示: > dput(hourplot) structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1.11221374045802, 1.3368, 1.18, 1.0032, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1.0736, 1.2536, 1,
..
我在确定关系何时处于Boyce-Codd范式以及如何将其分解为BCNF时遇到麻烦。给出以下示例: R(A,C,B,D,E)具有功能依赖性:A-> B,C-> D 如何分解? 我采取的步骤是: A + = AB C + = CD R1 = A + = ** AB ** R2 = ACDE(因为C +的元素仍然存在,继续分解) R3 = C + = ** CD
..