结果的行数不是R中向量长度(arg 2)的倍数
我有与此主题相关的新问题 根据名义var删除r中的异常值. 在新情况下，变量x和x1的长度不同 x
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用geom_bar和stat ="identity"在平均值上绘制hline.
我有一个条形图，其中确切的条形高度在数据框中. df
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计算具有联系的数据矢量的样本统计信息，该统计信息存储为频率表
我正在尝试从具有绑定值的数据向量中获取一些摘要统计信息(均值，方差和分位数).特别是，它存储在频率分布表中:唯一数据值var和联系数frequency. 我知道我可以使用rep函数首先将向量扩展为完整格式: xx
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减少每月的每日数据并获得每月的平均值
我有10年这样的每日降水量数据 该示例仅生成2年 A
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为什么skimage表示过滤器不适用于浮点数组?
例如，我将对具有window_size=3的float数组应用均值过滤器.我找到了这个图书馆: from skimage.filters.rank import mean import numpy as np x=np.array([[1,8,10], [5,2,9], [7,2,9], [4,7,10],
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如何计算int64_t的平均值
我需要计算n个数字的平均值. N在编译时未知.每个数字都可以是int64_t类型，但我知道平均值也适合int64_t类型.问题是n个数字的总和对于int64_t可能太大. 有什么建议吗? 解决方案 两个无溢出平均值 Average = (a / 2) + (b / 2) + (((a % 2) + (b % 2)) / 2) 这也可以扩展为n个数字. 假设您有N1，N2
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Python:获取数据框中多个数组的按元素均值
我有一个16x10熊猫数据帧，每个单元格中都有1x35000阵列(或NaN).我想对每列的行进行元素明智的平均计算. 1 2 3 ... 10 1 1x35000 1x35000 1x35000 1x35000 2 1x35000 NaN 1x35000 1x35000
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计算第一个数字相似的所有元组值的平均值
考虑元组列表 [(7751, 0.9407466053962708), (6631, 0.03942129), (7751, 0.1235432)] 在第一个数字相似的情况下，如何以pythonic方式计算所有元组值的均值?例如答案必须是 [(7751, 0.532144902698135), (6631, 0.03942129)] 解决方案 一种方法是使用collectio
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为什么昏暗的colMeans/rowMeans返回null?
我是R的新手.我有以下代码 sigma1 = matrix(c(2,0,0,1),2,2) mu1 = matrix(c(0,10),2,1) x1 = t(mvrnorm(n = 5, mu1, sigma1)) print(rowMeans(x1)) print(dim(colMeans(x1))) 出于某种原因，我的行/列均值维数为NULL. 解决方案
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以指定的均值采样整数值
我想在R中生成具有指定均值的整数样本. 我使用mu+sd*scale(rnorm(n))生成了一个n值的样本，该样本的平均值完全等于mu 但这会生成浮点值；我想改为生成整数值.例如，我想生成一个均值= 4的样本.我的样本大小n = 5，生成的值的示例为{2,6,4,3,5}. 关于在满足均值特定值约束的情况下如何在R中执行此操作的任何想法? 解决方案 选择平均值为m的n值等效于选择总计为m
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在R的生存分析中寻找对数正态分布的均值
我是R的新手.目前，我正在将对数正态分布拟合到我拥有的某些生存数据，但是，在尝试计算诸如中位数和均值之类的统计信息时，我陷入了困境.这是我到目前为止使用的代码，任何人都可以告诉我接下来我应该键入什么来找到均值吗? # rm(list=ls(all=TRUE)) library(survival) data
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Mocha测试无法在Node.js服务器上运行
客观 找出导致断言失败时为什么我的测试崩溃的原因. 背景 我有一个非常简单的NodeJs应用程序，并且我将 Mocha 用于 BDD ，没有声明框架(仅来自NodeJ的基本声明). 我使用npm test运行Mocha测试，并且具有以下package.json文件: { "name": "server", "version": "1.0.0", "desc
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具有相同标签的列的均值
我有两个向量 data vector: A = [1 2 2 1 2 6; 2 3 2 3 3 5] label vector: B = [1 2 1 2 3 NaN] 我想取具有相同标签的所有列的平均值，然后将它们输出为按标签号排序的矩阵，而忽略NaN.因此，在此示例中，我想要: labelmean(A,B) = [1.5 1.5 2; 2 3 3] 这可以通过这样的for循
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如何计算分布式数据的均值?
在分布式计算中，如何将数据划分到多个节点上，如何计算大向量(系列)的算术平均值.我不想使用map reduce范式.除了琐碎计算每个节点上的单个和，然后将结果带到主节点并除以vector(series)的大小以外，是否有任何分布式算法可以有效地计算均值. 解决方案 分布式平均共识是一种替代方法. 使用master进行map-reduce的简单方法的问题是，如果您拥有大量数据，从本质上
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查找张量的质心(tensorflow)
有没有找到张量质心的有效方法?我正在使用N个堆叠的体积(Nx64x64x64)，并希望获得一个Nx3张量，其x，y，z位置分别为每个64x64x64体积的质心 解决方案 按照公式，您只需要将每个坐标乘以相应的质量，将所有的总和除以总质量即可. import tensorflow as tf # Input volumes volumes = tf.placeholder(tf.fl
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dataframe.mean()的结果不正确
我在Python 2.7中是workint，我有一个数据框，并且我想获取称为'c'的列的平均值，但是只有能验证另一列中的值等于某个值的行. 当我执行代码时，答案是意外的，但是当我执行计算时，计算中位数时，结果是正确的. 为什么平均值输出不正确? 代码如下: df = pd.DataFrame( np.array([['A', 1, 2, 3], ['A', 4, 5, n
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熊猫Groupby Mean与Nan
我有以下数据框: date id cars 2012 1 4 2013 1 6 2014 1 NaN 2012 2 10 2013 2 20 2014 2 NaN 现在，我想对多年来忽略不计NaN的每个ID求出汽车的平均值.结果应该是这样的: date id cars result 2012 1 4 5
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通过R中的条件计算平均值
我想通过引入特定标准来计算R中的样本均值.例如，我有此表，并且我只想要stage = 1或2的那些人的均值: treatment session period stage wage_accepted type 1 1 1 1 25 low 1 1 1 3 19
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基于特定列属性的熊猫fillna()
假设我有这张桌子 Type | Killed | Survived Dog 5 2 Dog 3 4 Cat 1 7 Dog nan 3 cow nan 2 [Type] = Dog缺少Killed上的值之一. 我想在[Killed]中为[Type] = Dog推
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在R中生成数字
在R中，如何生成平均值为X，中位数为Y(至少接近)的N个数字. 或更一般地说，是否有一种算法? 解决方案 有无数种解决方案. 近似算法: 在中位数以下生成n/2个数字 在中位数上方生成n/2个数字 添加所需的中位数并检查 添加一个权重足以满足您的均值的数字-您可以解决 假设您希望中位数为零且平均值为20的示例: R> set.seed(42) R> lo
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