我是Go的新手，我正在做以下事情:我有一片:valueList:=[]int16{500,400,0,300}和一个重量slice:weightList:=[]float64{0.1,0.2,0.3,0.4}现在我想这样做:res:=make([]float64,4)fori,value:=rangevalueList{res[i]=float64(value)*weightList[i]}但如您所见，我在valueList中得到了一个0，现在我想在值不为0，所以在这个例子中，它应该是:500*(0.1+0.3/3)+400*(0.2+0.3/3)+300*(0.4+0.3/3)如果出
这是我想做的:将搜索主题与我表格的多个字段进行匹配按字段的重要性和匹配的相关性(按该顺序)对结果进行排序例如:假设我有一个博客。然后有人搜索“php”。结果会这样显示:首先，“标题”字段的匹配项，按相关性排序然后，字段“body”的匹配项也按相关性排序等等指定字段...我实际上是用PHP中的一个类完成的，但它使用了很多UNIONS(很多!)并且随着搜索主题的大小而增长。所以我担心性能和DOS问题。有人对此有线索吗？ 最佳答案 这种进行加权搜索/结果的方法可能适合您:SELECT*,IF(`name`LIKE"searchterm%"
我正在尝试在Android布局中创建一个RadioGroup，其中子RadioButton被拉伸(stretch)以均匀填充RadioGroup。但是，我在尝试使用从代码中以编程方式添加的RadioButton时遇到了一些意外行为。首先是一些背景...做什么工作我从一个基于RelativeLayout的简单布局开始，它在底部包含一个大的TextView和一个RadioGroup。main.xml布局文件如下所示:在运行时产生以下布局:可以看到android:layout_width="wrap_content"和android:layout_weight="1"在两个RadioButt
我目前正在处理一个需要从集合中随机选择一个元素的问题。每个元素都有一个与之相关的权重(选择概率)。我的问题是，对于元素数量较少的集合，比如5-10，我所接受的解决方案的复杂性(运行时间)是可以接受的，但是随着元素数量的增加，比如1K或10K等，运行时间变得NotAcceptable。我目前的策略是:选择范围为[0,1)的随机值X迭代元素，对它们的权重求和，直到总和大于X选择并返回导致总和超过X的元素对于大集合和大量选择，这个过程开始表现出二次行为，简而言之，有没有更快的方法？也许是更好的算法？ 最佳答案 您想使用Walker算法。有
我正在玩networkx(python中的图形库)，我发现文档说PageRank算法在评分时会考虑边缘权重，但我想知道更大的边缘权重更好还是更低的权重更好？ 最佳答案 简而言之，较大的权重对传入节点更好。PageRank适用于有向加权图。如果页面A有到页面B的链接，那么B的分数就会上升，即页面B(节点)的输入越多，它的分数就越高。WikipediaarticleonPageRank了解更多详情。编辑:让我们做一个实验。创建一个有3个节点和两条权重相等的有向边的有向图。importnetworkxasnxD=nx.DiGraph()D
有没有办法使用numpy.percentile函数来计算加权百分位数？或者有人知道计算加权百分位数的替代python函数吗？谢谢! 最佳答案 完全向量化的numpy解决方案这是我使用的代码。这不是一个最佳方案(我无法用numpy编写)，但仍然比公认的解决方案更快、更可靠defweighted_quantile(values,quantiles,sample_weight=None,values_sorted=False,old_style=False):"""Veryclosetonumpy.percentile,butsuppor
这个问题在这里已经有了答案:Aweightedversionofrandom.choice(27个回答)关闭7年前。我需要根据加权循环返回不同的值，这样20人中有1人获得A，20人中有1人获得B，其余的人获得C。所以:A=>5%B=>5%C=>90%这是一个似乎可以工作的基本版本:importrandomx=random.randint(1,100)ifx5andx这个算法正确吗？如果可以，是否可以改进？ 最佳答案 你的算法是正确的，来点更优雅的怎么样:importrandommy_list=['A']*5+['B']*5+['C'
给定一个元组列表，其中每个元组包含一个概率和一个项目，我想根据其概率对一个项目进行抽样。例如，给出列表[(.3,'a'),(.4,'b'),(.3,'c')]我想在40%的时间对'b'进行采样。在python中执行此操作的规范方法是什么？我查看了random模块，它似乎没有适当的功能，并且在numpy.random中，虽然它具有多项函数，但似乎并没有以很好的形式返回这个问题的结果。我基本上是在matlab中寻找类似mnrnd的东西。非常感谢。感谢您这么快给出所有答案。澄清一下，我不是在寻找如何编写采样方案的解释，而是指出一种简单的方法来从给定一组对象和权重的多项分布中采样，或者被告知不
我有一组值，以及每个值的相关百分比:a:70%的机会b:20%几率c:10%的机会我想根据给定的百分比机会选择一个值(a、b、c)。我该如何处理？到目前为止，我的尝试如下所示:r=random.random()ifr我一直在想出一种算法来处理这个问题。我应该如何处理这个问题，以便它可以处理更大的值集，而不仅仅是将if-else流链接在一起。(伪代码中的任何解释或答案都可以。python或C#实现会特别有帮助) 最佳答案 这是一个完整的C#解决方案:publicclassProportionValue{publicdoubleProp
我有下表。我想根据以下公式计算按每个日期分组的加权平均值。我可以使用一些标准的常规代码来做到这一点，但假设这些数据在pandas数据框中，有没有比通过迭代更简单的方法来实现这一点？DateIDwtvaluew_avg01/01/20121000.50600.79166666701/01/20121010.758001/01/20121021.0010001/02/20122010.501000.72222222201/02/20122021.008001/01/2012w_avg=0.5*(60/sum(60,80,100))+.75*(80/sum(60,80,100))+1.0*(
