問題タブ [mean]

matlabを使用したパターン（男性/女性）分類に関するプロジェクトに取り組んでいます。問題があります。助けが必要です。

私のプログラムは、データセットの平均画像を見つける必要があります。最初のデータセットは女性、2番目のデータセットは男性です。したがって、最初の平均画像は女性のように見え、次に男性のように見える必要があります。私はさまざまなデータセットを持っており、それらはすべてjpeg形式です。プログラムが機能しているかどうかを確認するために、プログラムにさまざまなデータセットを試していますが、さまざまなデータセットを使用すると、真の平均画像を常に表示できません。例：

これらは、データセットからの平均画像です。

しかし、別のデータセットを使用する場合、私の平均画像は次のようになります。意味はありません。つまり、顔のようには見えません。

これの理由は何でしょうか？別のデータセットで作業する必要があります。助けてください。`

Python の調和平均関数 ( scipy.stats.hmean) では、入力が正の数値である必要があります。

例えば：

結果:

ゼロで割ってしまうまれな例を除いて、これが当てはまる理由は数学的にわかりません。ゼロ除算をチェックする代わりにhmean()、調和平均が見つかるかどうかに関係なく、正の数を入力するとエラーがスローされます。

ここで数学に何か欠けていますか？それとも、これは本当に の制限SciPyですか?

Python で正または負になる可能性のある一連の数値の調和平均を見つけるにはどうすればよいでしょうか?

日付、アイテム、値を示すデータフレームがあり、以前の50個のエントリ（または50個がない場合はNA）の平均を示す列を追加したいと思います。

そしてその一部は

したがって、この場合、11/09/01より前の50エントリのaの平均は1.1638であり、cには13/09/01より前に50エントリがなかったため、NAが返されます。

私は現在、次の関数を使用してこれを行っています

しかし、私のデータフレームは大きく、時間がかかります（実際、まだ実行されているため、100％動作するかどうかはわかりません...これを行うための最良の方法を知っている人はいますか？

Python では、次のようなリストのリストがあります。

サブリストごとに、すべての数値要素の平均を計算したいと思います。したがって、値「L」は除外する必要があります。上記の例の結果は次のようになります。

これを1行で行う簡単な方法はありますか?

ありがとう。

与えられた 100 回の実行ごとに測定されたセンサー値の数。

特定の実行の値を表示する (5 回の実行ごととしましょう)

コードは次のとおりです。

私が望むのは、5 回の実行の平均を保存する方法です。

n 3D ポイントのセットがあり、(x,y,z)その平均を計算したいと思います。

特に私の目的は、いくつかのメトリックの違いを比較することです。

ユークリッド距離:D_E(D_1,D_2) = ||D_1 - D_2||

リーマン距離:D_R(D_1,D_2) = ||log(D_1^(-1/2) * D_2 * D_1^(-1/2))||

メトリックを修正したら、最小化問題を計算する必要があります。

この種のタスクのために Python Scipy.optimize を作成しましたが、問題をどのように定式化するかわかりません。for ループを使用する必要がありますか?

編集：

scipy.optimize.leastsqが見つかりました。私の目標には、役に立ちそうです。勾配降下フレームワークでどのように使用できますか?

データフレームがあるとしましょう

だからこのように見えた

クエリを使用して、A と B の各サブセットの平均を取得できました

少し操作した後、

これを行う方法はありますが、各サブセットの最大 x 値の平均のみを計算します。したがって、この例で x を 2 とすると、合計 2 つのエントリしかないサブセット ay、az、および bz の平均は変化しません (したがって、上位の x エントリはサブセットのデータセット全体です)。ただし、by には 3 つのエントリがあるため、出力テーブルが次のようになるように、最も高い 2 つの値 (2 と 3) の平均を返す必要があります。

この質問は、私がここで作成した前の質問と似ています。行からランダムに値を合計し、Rの2つの列に割り当てます。

私はRに問題があるので、この質問はプログラミングと統計の両方に関するものです。私は両方に非常に新しいです。

1つの列に219件の件名があるdata.frameがあります。残りの列は7で、各行には、実験の2つの条件にさらされたときの特定の被験者の応答時間の違いを表す数値があります。

これはデータがどのように見えるかです（私はhead関数を使用しています、そうでなければ長すぎます）：

私が必要としているのは、すべてのサブジェクト（つまり、すべての行）に対して、3つまたは4つの値をサンプリングし、それらを平均して、新しいベクトル（half1と呼ばれる）に追加するコードです。ベクトルhalf2は、最初の試行でサンプリングされなかった値の平均を持っている必要があります。

したがって、作成したいdata.frameが「RTshalves」と呼ばれるとすると、最初の列はRTsdiffのサブジェクトの同じ列である必要があり、2番目の列は最初の行にランダムに選択された値の平均を持っている必要があります。最初の被験者に対応し、2番目の列には、最初のサンプリングで選択されなかった最初の被験者の値の平均が含まれている必要があります。列2と3の2行目は同じ情報である必要がありますが、今回はサブジェクト2（私のdata.frameのサブジェクト40004）などで、219件のサブジェクトに到達するまで続きます。

最初のサンプルがサブジェクト1の3つの値（block3diff、block5diff、block9diff）をランダムに選択したため、block4diff、block6diff、block7diff、block8diffの値が自動的に残りの半分に対応するとします。次に、（219行の最初の行のみを考慮して）私が期待するものは次のとおりです。

誰かがこの背後にある統計に興味があるなら、私はテストの一貫性をチェックするために半分に分割された信頼性テストをしようとしています。理論的根拠は、RT平均の差が効果の信頼できる推定量である場合、1人の参加者のブロックの半分の差をブロックの残りの半分の差と相関させる必要があるということです。

ヘルプは大歓迎です。前もって感謝します。

以下のようなデータ フレームがあります (20,000 行 x 49 列)。各行には一意の名前 (ID) があり、各 ID には 3 つの列に 3 つの繰り返し読み取りがあります (例: D15C D15C.1 D15C.2)。colnames の最初の 4 文字 ("D15C") はグループ名です。グループ名で列を平均する必要があります (たとえば、D15C を取得するには、D15C、D15C.1、および D15.2 の平均)。そのため、最終的なテーブルは 49 列から 16 列に統合されます。

集計を使用するために、次のデータ フレームに転置して編集しました。

ただし、次の集計 (「agg」はデータ フレーム名) は、完了するまでに 370 秒かかりました。問題は、この種のテーブルが何百も待機していることです......

そこで、それを data.table に変換し、データ テーブル メソッドを実行しました。

しかし、数分後にエラーメッセージが表示されました:

何が悪いのかわからない。dt[1:5,1:5] を使用して dt の「頭」部分を確認することはできません。また、head(dt) が屋根を通り抜ける行が多すぎて、「頭」も見えません。今何をすべきかわからない。

ID を 1 つの列にリストする (data.frame のように) か、テーブルを転置して最初の行に ID をリストする (data.table のように) ことができます。いずれにせよ、データを集計するためのより高速な方法はありますか? 非常に高く評価！

3次元マトリックスに値がたくさんあり、それらの平均値を見つけています:

さて、さまざまな理由から、いくつかの行と要素を行列に追加する必要があります。しかし、追加された要素が中立であり、結果に影響を与えないかのように、平均値を同じままにしたいのです。

多数の値を乗算する場合と同様に、結果を変更せずに追加の 1 を乗算できます。さらに、影響なしでさらに 0 を追加できます。

を使用するときに要素をニュートラルにするために、マトリックス内の新しい要素にMatlabのどのような値を割り当てることができmean()ますか?

追記しました

ポイントは、平均値を計算しているとき、それを行うための新しいサイズ変更されたマトリックスしか持っていないということです。したがって、追加される要素は中立でなければなりません。

のようなものを考えNaNていますが、平均値も になるので運がありませんでしたNaN。