具有迭代界的函数在Python语言中的极小化
问题描述我正在尝试最小化N参数的函数(例如x[1],x[2],x[3]...,x[N])，其中最小化的边界取决于最小化的参数本身。例如，假设x的所有值可以在0和1之间变化，则求和得到1，则边界有以下不等式：0<=x[1]<=1x[1]<=x[2]<=1-x[1]x[2]<=x[3
发布：2023-01-03 标签：pythonnumericscipynumerical-methodsscipy-optimize-minimize
在Python语言中实现带约束函数的最小化
问题描述我正在尝试最小化包含我想要查找的最小化参数的三个N大小数组的函数。例如，假设为了最小化函数而要查找的参数由数组x=x[0],x[1],...,x[N-1]、a=a[0],a[1],...,a[N-1]和b=b[0],b[1],...,b[N-1]给出。此外，在该问题中，最
发布：2023-01-03 标签：pythonnumericscipynumerical-methodsscipy-optimize
反算向量分数
问题描述我有数值向量，如c(1,2,3,3,2,1,3)或c(1,4,1,4,4,1)，我想保留单个元素的位置，但交换/反转值，以便分别得到c(3,2,1,1,2,3,1)、c(4,1,4,1,1,4)。为了实现这一点，我在下面编写了一个相当粗糙和难看的代码，并进行了大量的调试和
在Python中将十六进制字符串表示为浮点数
问题描述来自PYTHON文档的内容是"十六进制字符串0x3.a7p10表示浮点数(3+10./16+7./16**2)*2.0**10，或3740.0"，因此：>>>float.fromhex('0x3.a7p10')3740.0然后>>>float.hex(3740.0)'0x
发布：2023-01-03 标签：numericpython-3.x
在R中使用整数值而不是数值(例如1L和1)的好处
问题描述在R源代码中，大多数(但不是所有)函数对常量使用整数值：colnames<-function(x,do.NULL=TRUE,prefix="col"){if(is.data.frame(x)&&do.NULL)return(names(x))dn<-dimnames(x)
发布：2023-01-03 标签：functionrintegernumericinteractive
将数据框列转换为存储在列表中的矢量
问题描述我的数据由许多列/变量和三行组成。每个变量都是一个整数，各行和各列的值各不相同。以下是我的数据的最小示例：#MinimalexampleofdataframeIhavedf<-data.frame(x1=c(1,2,3),x2=c(4,1,6),x3=c(3,0,2),x
发布：2023-01-03 标签：listrnumericdataframe
Perl中的数字到字符串转换
问题描述据我所知，像这样的字符串$a="120.43sunil"+5;它将给出类似的结果$a=125.43因为字符串不是数字，所以将省略"Sunil"部分。如果我们得到一些类似的东西$a="12fred34"*"3"该字符串是否会转换为1234或12034？我是Perl编程的新手
发布：2023-01-03 标签：stringperldata-conversionnumeric
如何在 pandas 中向下转换数字列？
问题描述如何优化数据帧内存占用并为数值列找到最优(最小)数据类型dtypes。例如：ABCD0110000001.11.11111112-10000002.12.111111>>>df.dtypesAint64Bint64Cfloat64Dfloat64预期结果：>>>df.dt
发布：2023-01-03 标签：pythonpandasnumericdataframedtype
检查数据中的所有值是否都是整数。框列是子集伪变量，也就是列中的所有值都是真的吗？
问题描述我想知道是否有更简单的方法来设置数据框的整型列。我的目标是在不触及纯整数列(在我的例子中包含0或1)的情况下修改data.Frame中的数字列。整数列最初是因子级别，变成了虚拟变量，应该保持原样。所以我想暂时删除它们。为了区分数字列和整型列，我使用了此处的OP版本(Che
发布：2022-10-16 标签：rintegernumericsubsetdummy-variable
R中的整数类和数值类有什么不同
问题描述我想先说我是一个绝对的编程初学者，所以请原谅这个问题有多基本。我正在尝试更好地理解R中的"原子"类，也许这适用于一般编程中的类。我理解字符、逻辑和复杂数据类之间的区别，但我很难找到数字类和整型类之间的根本区别。假设我有一个简单的整数向量x<-c(4,5,6,6)，它是一个