임의의 크기의 숫자 (50-100 자릿수)와 같은 조작을하는 라이브러리를 만들려고합니다. Codeplex에서 IntX 라이브러리를 보았습니다. 그것은 꽤 잘 작동하지만, 나는 배울 자신의 라이브러리를 만들고 싶습니다; IntX의 코드는 초보자가 생각하기에는 너무 복잡합니다. 그래서, 그 숫자를 합산하여 합계를 계산하여 합계를 문자열로 반환하는 알고리즘을 도
C#으로 구현 한 K-Means Clustering에 대한 입력으로 100 x 13 벡터가 있습니다. 내가 OxyPlot, ZedGraph 등과 같은 2D 및 3D 플롯 라이브러리의 예를 보았다 그러나 N 차원 데이터를 플롯의 예를 찾을 수 없습니다 나는 (여기서 내 클러스터링 즉, 13 차원 데이터 포인트의 결과를 플롯 할 N> 3이고 내 경우 N = 1
Pymol에서 사용자가 사용자 정의 값으로 원자 색상을 설정할 수 있는지 묻습니다. 예를 들어, 나는 모든 생물을 생화학 적 특징으로 채색하고 싶습니다. 깃털은 RGB 값으로 간주됩니다. [R G B]는 [feature1 feature2 feature3]와 같습니다. 어떻게하면 Pymol에서 이렇게 할 수 있습니까? 덧붙여서, 이미 원자 색을하면, 색의 값
일부 임계 값을 초과하는 1D 배열의 모든 값 인덱스를 추출하려고합니다. 배열의 길이는 1e9입니다. 내 접근 방식은 NumPy에 다음과 같다 :는 idxs = where(data>threshold)
이 위쪽으로 받아 들일 수없는 20 분의 일을합니다. 이 기능을 어떻게 향상시킬 수 있습니까? 아니면 빠른 대안이 있습니까? 은 (구체적으로, 그것은 맥
우리는 서로 비선형 적으로 관련된 4 개의 숫자 입력을 가지고 있습니다. 우리의 목표는 역 전파 모델을 사용하여 출력을 예측하는 것입니다. 우리는 다음과 이미징되는 시나리오, 우리의 지식으로 당 (우리는 철저한 이해가없는), 우리는 어떤 뉴런의 출력 (Y)을 계산하기위한 방정식을 고려하고 Y = w1 * X1 + w2 * X2 + w3 * X3 + w4
저는 Python을 처음 사용하고 Python "과학 강의 노트 Release 2013.1"자습서를 따라 학습했습니다. 아래의 src screenshot (Pg 70)에서이 트리플 통합 문제를 해결하도록 도와주십시오. 이 튜토리얼의 이전 내용을 다뤘다. Aerospace 엔지니어 프로그래밍 개념이 나에게 새롭기 때문에 가능하면 설명과 함께 단계별 명령을 제
제약 조건 (최소 및 최대 허용 값)이있는 8 가지 변수에서 7 학년 8 개 다항식의 시스템을가집니다. 이러한 종류의 문제를 해결하는 가장 효율적인 "패키지"는 무엇입니까? 티카, matlab에, 좀 순진 접근 방식을 시도 C에서 수학 라이브러리 + +/자바, ..., 그러나 빈약 한 결과 .... 그래서 지금은 안전하게 (가능한 한) 재생하려고 많은 감사
많은 수의 작은 데이터 세트를 HDF5 파일에 쓰고 있습니다. 결과 파일 크기는 내가 입력하는 데이터의 순진한 테이블에서 예상되는 것보다 약 10 배입니다. 데이터가 계층 적으로 구성되었습니다 group 0
-> subgroup 0
-> dataset (dimensions: 100 x 4, datatype: float)
->
내가 모델에 대한 실험을하고 있는데을 사용하여 과학 실험 세트를 구성하는 : 나는 모델에서 작동 (파이썬에서 소프트웨어) 내가 변경 을 일부 매개 변수 및 실험 실행 그런 다음 실험 결과를 피클로 저장합니다. 그런 다음 다른 소프트웨어 (IPython 노트북)를 사용하여 (절인 된) 결과를 분석 할 것입니다. 실험의 결과가 커밋의 해시를 따라 테이블에 저장