問題タブ [coerce]

Data.frames は、データの基礎となる構造を保持しているように見えますが、これは不便な場合があります。特に、2 つのリスト (rbind を使用して結合) から構築された data.frame があります。基礎となるリスト構造が維持されているため、data.frame から列ベクトルを (簡単に) 引き出すことができず、列ベクトルで実行されることが多い関数は機能しません。data.frame の基礎となる構造をより「予測可能な」形式に変換する方法はありますか。

簡単な例を次に示します。

前者がベクトルで後者がリストであることを簡単に確認しstr(df1$a)て示します。str(df2$a)そのため、これは data.frame で実行しようとする可能性のあるいくつかの一般的なことを混乱させます。

これらの問題を unlist で回避できることはわかっていますが、df2 を df1 のdf2[order(unlist(df2$a)), ]ように動作させたいと思っています。特に、私の場合、他の誰かが私のコードを使用する可能性が高いためです。これを達成する簡単な方法はありますか (各列を次々に非表示にすることなく)?

私は R の初心者で、optim 関数を使用しようとしているときにエラーが発生しました。

最大化したい尤度方程式があるので、次のコードを実装しました。

次のエラー メッセージが表示される最適化関数まで、すべてが機能します。 'ダブル'

ここで何が問題なのか、誰にもわかりますか？どんな助けでも大歓迎です！

データ ファイルは、CSV 形式でシミュレートされた金銭的損失の 1 つの列にすぎません。データファイル変数を出力すると、次のサンプルが得られます。

コメントからの変更を組み込んだ編集済みコード:

私は対称距離行列（x）を持っています：

スペクトル密度を計算するために、グラフとして分析したいと思います。そのためには、次の手順に従います (igraph を使用):

しかし、最初から問題があります。マトリックスをマトリックスにすることができます

しかし、強制的に数値にすることはできません

パイプラインに沿って移動するには、隣接行列を数値にする必要があります。何かアドバイス？もちろん、私の目標を達成するための代替方法も大歓迎です。

前もって感謝します。

私はstackoverflowが初めてなので、質問を読むときにそれを考慮してください...助けてくれてありがとう。

Rでアプリオリ関数を実行しようとしていますが、エラーが発生します:

名前が重複しているトランザクションでリストを強制することはできません

データを CSV ファイルにフォーマットする方法に問題があるのか​​、それともプログラムのステップが抜けているのかわかりません。

1. CSVファイルを読み込む
2. mydata<-lapply(mydata, as.factor)
3. rules<-apriori(mydata,parameter=list(supp=.01,conf=.7))

asMethod(object) のエラー: アイテムが重複しているトランザクションでリストを強制できません

私のデータは、利用可能な製品 (列) ごとに 1 または 0 のトランザクションのリストとしてフォーマットされています。

プログラムのバグを探していたところ、Numpy の予期しない動作が原因であることがわかりました...

たとえば、Python3k と Numpy を使用してさまざまな整数型に対して単純な算術演算を行う場合、次のようになります。

(numpy.uint64) + (整数)

結果は... numpy.float64

次に例を示します。

次の結果が生成されます。

丸め誤差を避けるために整数を扱っている場合、これはまったく予想外のことです...

上記の「問題」は、1 を numpy.uint64(1) に置き換えることで簡単に解決できますが、これに起因する多くのバグが見られます。この状況の背後にあるルールとロジックは何ですか? そのような場合に強制が行われる方法に関するドキュメントはありますか? 私はそれを見つけることができませんでした。

以前は、 .item() を使用して強制について洞察できると思っていましたが、さらに誤解を招く可能性があります。

生産する

したがって、 .item() は numpy.uint64 を int に変換し、算術演算で明示的に使用すると機能します。

私は驚いています（しかし、私はnumpyの経験が不足していると思います）、「a」がnumpyの特定のdtypeに対応する場合、

と

同じ結果を生成しないでください...したがって、numpy dtypeに変換すると異なる結果が得られます。

(使用された環境は、IEP 経由の最新の Pyzo ディストリビューションです。私は通常 Python 2 を使用しますが、Py3k でいくつかのテストを行う必要があり、それはそれを行う便利な方法でした。)

スライダー WPF CustomControl を作成しましたが、強制動作に驚きました。

• 私の最小 DP 強制最大 & 値
• 私の最大DPは最小値と値を強制します

Min が 0、My Value が 0、Max が 100 の場合、Min を 1 に変更すると、Value も 1 に変更されます。

Min を 0 に設定すると、Value は 0 に戻ります。

何が起こっているかというと、WPF はローカル フィールドにローカル値 (バインディング、スタイル、またはプログラムによって設定) を格納しますが、強制関数によって設定された値は格納しません。

この動作を防ぐにはどうすればよいですか?