“复制”: 1.Replicated:复制更新 2.RepNotify:更新通知.选择这个选项,会自动生成一个通知函数(如上图所示的“OnRep_Health”),当这个变量的值有变化的时候,这个函数就会在服务器和所有客户端被调用. 之前我们是通过Tick事件来不停的检测更新Health的变化值(Tick事件中非常耗费资源) 有了更新通知,就可以放在更新通知事件中,提高了运行效率. “更新通知”也可以起到“多路传送(也就是广播)”的作用.一个客户端做了什么操作,可以通知服务器端让所有客户端都知道

rep()函数:重复 rep(x,...) rep.int(x,times) rep_len(x,length.out) ·x:一个向量(vector),一个因子(factor),一个POSIXct或POSIXlt或Date对象(object)... ·...:更多其他的选项,可能有如下的: ·times:必为非负整数,负数或NA是错误的.每一个向量重复的次数. ·length.out:必为非负整数,缺省或NA是错误的.输出向量期待的输出长度. ·each:必为非负整数,值为1或NA是错误的.每

官方帮助文档如下写的: Usage rep(x, ...) rep.int(x, times) rep_len(x, length.out) Arguments x a vector (of any mode including a list) or a factor or (for rep only) a POSIXct or POSIXlt or Date object; or an S4 object containing such an object. ... further argum

from NumPy import * 函数形式: tile(A,rep) 功能:重复A的各个维度 参数类型: - A: Array类的都可以 - rep:A沿着各个维度重复的次数 这个英文单词的本意是:贴瓷砖,还挺形象的. 举例: tile([17,29],2),如果rep参数是一个整数,则表示重复A中的元素rep次,即行数(即维度)只有1维,所以2的意思是在“列”这个维度上重复2次 输出[17,29,17,29] tile([29,17],(3,5)) 此时的(3,5)和[3,5]是相同的效

函数 rep(x,...) rep(x,times = n) 将向量 x 重复 n 次 rep(x,each = n) 将向量 x 的每个元素重复 n 次 在参数缺省情况下,为参数 times

World Context Object一定要赋值才会在多人游戏中出现Server和Client,如下图所示:

Basic包是R语言预装的开发包,包含了常用的数据处理函数,可以对数据进行简单地清理和转换,也可以在使用其他转换函数之前,对数据进行预处理,必须熟练掌握常用的数据处理函数,本文分享在数据处理时,经常使用的基础函数. 一,合并向量 函数append用于修改合并向量,可以把两个向量合并为一个: append(x, values, after = length(x)) 例如:从一个向量的指定位置处,插入另一个向量: > append(:, :, after = ) [] 二,匹配函数 匹配函数(mat

USArrests是R附带的一个数据集,现在我们需要创建一个factor向量urbancat,如果UrbanPop列的某个值在中位数之上,就把urbancat对应位置的值设为1,否则设为0. 这种数据处理任务实在太简单了,一个for循环就能搞定.首先,我们计算一下UrbanPop的中位数: urbanPop.median <- median(USArrests$UrbanPop) 然后,用rep函数初始化一个等长的urbancat向量: urbancat <- rep(x = 0, times

导入CSV.TXT文件 read.table函数:read.table函数以数据框的格式读入数据,所以适合读取混合模式的数据,但是要求每列的数据数据类型相同. read.table读取数据非常方便,通常只需要文件路径.URL或连接对象就可以了,也接受非常丰富的参数设置: file参数:这是必须的,可以是相对路径或者绝对路径(注意:Windows下路径要用斜杠'/'或者双反斜杠'\\'). header参数:默认为FALSE即数据框的列名为V1,V2...,设置为TRUE时第一行作为列名. dat

清屏命令ctrl+L 一.基础 1.产生数据结构 a.直接输入 b.冒号,1:10 c.seq函数 d.rep函数 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > 10:2 [1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 > seq(1,10) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > seq(1,10,2) [1] 1 3 5 7 9 > rep(2,4) [1] 2 2 2 2 > rep(1:3,times=3) [1] 1 2 3

R中的数据结构主要面向<线性代数>中的一些概念,如向量.矩阵等.值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型.逻辑型.字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量.比如: > b=5 > length(b) [1] 1 > typeof(b) [1] "double" > mode(b) [1] "numeric" R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix). 向量由一系列类型相同的有序元素构成:矩阵是数组

引言 R的内存管理机制究竟是什么样子的?最近几日在讲一个分享会,被同学问到这方面的问题,可是到网上去查,终于找到一篇R语言内存管理不过讲的不清不楚的,就拿memory.limit()函数来说,是在windows下才使用的,作者几乎没有提及,还有rm(),gc()函数到底怎么工作的,什么时候用,都无从提及.看来百度是解决不了了,关键时候还是靠google啊,这不,很快找到了一篇相当不错的文章Memory,还是人家外国人比较注重细节,下面的部分几乎是从那儿翻译过来的.需要学习R的高级编程的同学,可以

回归 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器3. R:在命令行输入‘R’进入交互式环境,下面的代码都是在交互式环境运行. 3. 环境使用 使用R语言交互式环境输入实验

#说明 文中‘test’均为模拟名称,原始编码为GKB方式###1.R语言介绍#### 偏统计 ###2.Rstudio和R的基本操作#### #2.1查看R语言自带的数据集#### data() #直接输入数据集的名称,查看这些数据 CO2 #2.2快捷键#### #Ctrl+Enter:运行光标所在行的代码,也可以用来运行鼠标选中区域的代码 #Ctrl+L:清除控制台中的代码 #Ctrl+shift+S:运行代码集中的所有代码 #Ctrl+1:跳转到代码编辑环境 #Ctrl+2:跳转到控制台

R语言中的数据结构包括标量.向量.矩阵.数组.列表以及数据框 目录 1 向量 2 矩阵 3 数据框 1 向量 向量是用于存储单一数据类型(数值.字符.逻辑值)的一维数组,示例如下: a <- c(1,2,3,4,5) #数值 mode(a) b <- c('a','b','c','d') #字符 mode(b) c <- c(T,F,F,T) #逻辑 mode(c) 值得注意的是R的标量是向量的特例,是单一的元素的向量: a <- 1 b <- 'c' c <- T 虽

基本操作 帮助文档:?函数.演示:demo(函数).参数列表:formals(函数),返回为成对列表pairlist. 用all.equal函数检查浮点数是否相等,容忍度默认为1.5e-8,如果相等返回TRUE,不相等返回差值.将其嵌入isTRUE函数则返回TRUE或者FALSE 使用<<-对全局变量赋值,或者使用assign函数,参数:“变量名”,值,如果全局赋值加上globalenv()参数.assign函数高级用法,需少用. 一般直接输入变量名就会输出结果,是为隐式调用print函数,从

  转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/oceanicstar/p/9517159.html     ★像R语言里头有rep函数可以让向量的值重复,在python里面可以直接对列表用乘法让列表进行重复 注:这里生成的重复列表是个新列表(我们可以打印id查看一下)   a = [1,2] b = a * 3 a Out[1]: [1, 2] b Out[2]: [1, 2, 1, 2, 1, 2] id(a) Out[3]: 303757832 id(b) Out[4]

Programming in LuaCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in LuaProgramming in Lua作者:Roberto Ierusalimschy翻译:www.luachina.netSimple is beautifulCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in Luai版权声明 <Pro

网上介绍K-近邻算法的样例非常多.其Python实现版本号基本都是来自于机器学习的入门书籍<机器学习实战>,尽管K-近邻算法本身非常easy,但非常多刚開始学习的人对其Python版本号的源码理解不够,所以本文将对其源码进行分析. 什么是K-近邻算法? 简单的说,K-近邻算法採用不同特征值之间的距离方法进行分类.所以它是一个分类算法. 长处:无数据输入假定,对异常值不敏感 缺点:复杂度高 好了,直接先上代码,等会在分析:(这份代码来自<机器学习实战>) def classify0(

EBImage中文文档 英文版出处:http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/EBImage/inst/doc/EBImage-introduction.html ebimage提供通用的图像处理和分析功能.这允许使用R编程语言的这样的任务的自动化,并有利于在R环境中的信号处理,统计建模,机器学习和可视化与图像数据的其他工具的使用. 1 安装EBImage. ebimage是R包分布作为BioConductor计划的一

1.线性回归 线性回归就是使用下面的预测函数预测未来观测量: 其中,x1,x2,...,xk都是预测变量(影响预测的因素),y是需要预测的目标变量(被预测变量). 线性回归模型的数据来源于澳大利亚的CPI数据,选取的是2008年到2011年的季度数据. rep函数里面的第一个参数是向量的起始时间,从2008-2010,第二个参数表示向量里面的每个元素都被4个小时间段. year <- rep(2008:2010, each=4) quarter <- rep(1:4, 3) cpi <-