正如前面展示的,lapply( )函数接收一个向量和一个函数作为输入参数.它将这个函数应用到向量中的每个元素,再将结果以列表的形式返回.当每次迭代都是相互独立时,这个函数就非常好用.因为在这种情况下,我们不需要构建一个显式迭代器来明确每步迭代过程.lapply( )不仅适用于向量,也适用于列表.假设我们有一份学生列表:students <- list(a1 = list(name = "James", age = 25,gender = "M", intere

/** * @author:(LiberHome) * @date:Created in 2019/2/28 19:39 * @description: * @version:$ */ /* 编写一个函数,要求从给定的向量A中删除元素值在x到y之间的所有元素(向量要求各个元素之间不能有间断), 函数原型为int del(int A ,int n , int x , int y),其中n为输入向量的维数,返回值为删除元素后的维数*/ public class page0602 { public s

apply() apply(m,dimcode,f,fargs) m 是一个矩阵. dimcode是维度编号,取1则为对行应用函数,取2则为对列运用函数. f是函数 fargs是f的可选参数集 > z <- matrix(1:6, nrow = 3) > f <- function(x) { + x/c(2, 8) + } > apply(z,1,f) #f函数得到两个元素,则为几行,竖着来的 [,1] [,2] [,3] [1,] 0.5 1.000 1.50 [2,] 0

转自:http://blog.csdn.net/wa2003/article/details/45887055 R语言提供了批量处理函数,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.批量处理函数有很重要的apply族函数:lapply sapply apply tapply mapply.apply族函数是高效能计算的运算向量化(Vectorization)实现方法之一,比起传统的for,while常常能获得更好的性能. ap

一.apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为:apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.apply()函数的处理对象是矩阵或数组,它逐行或逐列的处理数据,其输出的结果将是一个向量或是矩阵.下面的例子即对一个随机矩阵求每一行的均值.要注意的是apply与其它函数不同,它并不能明显改善计算效率,因为它本身内置为循环运算. 示

#lapply函数 #可以循环处理列表中的每一个元素 #lapply(参数):lapply(列表,函数/函数名,其他参数) #总是返回一个列表 #sapply:简化结果 #结果列表元素长度均为1,返回向量 #结果列表元素长度相同且大于1,返回矩阵 > str(lapply) function (X, FUN, ...) > ?str > x <- list(a=1:10,b=c(11,21,31,41,51)) > x $`a` [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.示例代码:> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)> ma     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    1    3    1    7[2,]    2    4   

apply() apply(m,dimcode,f,fargs) m 是一个矩阵. dimcode是维度编号,取1则为对行应用函数,取2则为对列运用函数. f是函数 fargs是f的可选参数集 > z <- matrix(1:6, nrow = 3) > f <- function(x) { + x/c(2, 8) + } > apply(z,1,f) #f函数得到两个元素,则为几行,竖着来的 [,1] [,2] [,3] [1,] 0.5 1.000 1.50 [2,] 0

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

转发请声明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4794733.html 构造子集 R构造子集的操作功能强大而且速度快.精通构造子集者可以用简洁的方式表达复杂的操作,很少有其他语言能做到这一点.构造子集学习起来比较困难,因为需要掌握一系列相互关联的概念: 3种构造子集操作符. 6类子集. 不同对象(比如向量.列表.因子.矩阵.数据框)行为上的重要不同. 联合使用构造子集与赋值. 本章将帮助掌握构造子集,让我们从最简单的构造子集开始:用[构造原子向量的子集.然后

本书系列 现代3D图形编程学习 OpenGL是什么 在我们编写openGL程序之前,我们首先需要知道什么是OpenGL. 将OpenGL作为一个API OpenGL 通常被认为是应用程序接口(API).OpenGL API有不同编程语言的实现版本.但是,它们最终使用的都是最底层的C语言的接口. 在C语言的API中,定义了很多typedefs,#define,以及函数.typedefs用于定义openGL里面使用到的基本的数据类型,如GLint,GLfloat等. 复杂的数据结构,如struct,

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

机器学习课程的一个实验,整理出来共享. 原理很简单,优化方法是用的梯度下降.后面有测试结果. # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid之后

k-近邻算法(kNN)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-

神经网络基本原理 一.神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ,net称为净激活(net activation).若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子

从OWASP的官网意译过来,加上自己的理解,算是比较全面的介绍.有兴趣的可私下交流. XSS 跨站脚本攻击 ==================================================================================================================================================== * 什么是XSS ** 综述 Cross-Site Scripting(XSS)是一类注入问题

在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点.插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值.曲面插值是对三维数据进行离散逼近的方法,MATLAB中的曲面插值函数有Triscatteredinterp,interp2,griddata等.我们以griddata为例讲解曲面插值及其交叉验证的过程. 一.  gridata曲面插值 gridata不仅可以对三维曲面进行插值,还能对四维的超平面进行插值.griddata的调

1.内存查看 memory.limit():查看内存大小 memory.limit(n):申请内存大小 memory.size(NA):查看内存大小 memory.size(T):查看已分配的内存 memory.size(F):查看已使用的内存 2.内存申请 在Windows开始菜单运行: Rgui -max-mem-size 8GB 与在R GUI中执行: memory.limit(8) 都能申请8GB使用内存 3.垃圾清除 rm(x):从workplace中删除变量/文件x gc():清除内

听说Google出了TensorFlow,那么Caffe应该叫什么? ——BlobFlow 神经网络时代的传播数据结构 我的代码 我最早手写神经网络的时候,Flow结构是这样的: struct Data { vector<double> feature; int y; Data(vector<double> feature,int y):feature(feature),y(y) {} }; vector<double> u_i,v_i,u_j,v_j; 很简陋的结构,