对于mxn矩阵，计算所有列对(nxn)的互信息的最佳(最快)方法是什么？作者mutualinformation，我的意思是:I(X,Y)=H(X)+H(Y)-H(X,Y)其中H(X)指的是X的香农熵。目前我正在使用np.histogram2d和np.histogram来计算联合(X,Y)和单个(X或Y)很重要。对于给定的矩阵A(例如250000X1000的浮点矩阵)，我正在做一个嵌套的for循环，n=A.shape[1]forix=arange(n)forjx=arange(ix+1,n):matMI[ix,jx]=calc_MI(A[:,ix],A[:,jx])肯定有更好/更快的方法
这个问题在这里已经有了答案:Getthecartesianproductofaseriesoflists?(17个回答)关闭4年前.如何从Python中任意长列表的列表中获取叉积pairs的列表？示例a=[1,2,3]b=[4,5,6]crossproduct(a,b)应该产生[[1,4],[1,5],[1,6],...]。 最佳答案 您正在寻找itertools.product如果您使用的是(至少)Python2.6。>>>importitertools>>>a=[1,2,3]>>>b=[4,5,6]>>>itertools.pr
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我在尝试创建自己的阶乘函数时发现，如果成对计算，计算速度是原来的两倍。像这样:1组:2*3*4...50000*50001=4.1秒2人一组:(2*3)*(4*5)*(6*7)...(50000*50001)=2.0秒3人一组:(2*3*4)*(5*6*7)...(49999*50000*50001)=4.8秒这是我用来测试它的c#。Stopwatchtimer=newStopwatch();timer.Start();//Seperatethecalculationintogroupsofthissize.intk=2;BigIntegertotal=1;//Iteratesfrom
我有一个整数对vector，看起来有点像这样:(0,1)(1,9)(2,3)(6,1)(4,0)我想从那里提取独特的元素，以便结果如下所示:0,1,9,2,3,6,4(基本上只是所有没有重复的数字)目前我是这样做的:std::vectorgetElements(std::vector>S){std::vectorV;for(std::vector>::iteratori=S.begin();i!=S.end();i++){if(std::find(V.begin(),V.end(),i->first)==V.end()){V.push_back(i->first);}if(std
如果我有一个容器(vector、list等)，其中每个元素都是一个std::pair，是否有一个简单的方法迭代每对的每个元素的方法？即std::vector>a;a.push_back(std::pair(1,3));a.push_back(std::pair(2,3));a.push_back(std::pair(4,2));a.push_back(std::pair(5,2));a.push_back(std::pair(1,5));然后能够迭代值:1,3,2,3,4,2,5,2,1,5？类似地，什么类型的仿函数/函数会返回一个容器(相同类型)，其中包含上述对元素的平面列表？
为什么在对vector的迭代器中访问对的值时会出现以下错误？vector>mapper;if(Hash(input,chordSize)!=id){mapper.push_back(make_pair(tmp,input));}for(vector>::iteratorit=mapper.begin();it!=mapper.end();++it){cout错误信息:main_v10.cpp:165:25:error:‘std::vector>>::iterator’hasnomembernamed‘first’main_v10.cpp:165:56:error:‘std::vecto
当我的对象在我的屏幕上移动时，我需要处理触摸。当调用touchesBegan时，我需要隐藏我的对象。这是我在UIViewController中的代码:-(void)win{for(NSIntegeri=1;i 最佳答案 也许您缺少AllowAnimatedContent。尝试改变你的UIViewAnimationOptionAllowUserInteraction到UIViewAnimationOptionAllowUserInteraction|UIViewAnimationOptionAllowAnimatedContent..
一堆行驶的汽车产生痕迹(有序位置序列)car_idorder_idpositioncar10(x0,y0)car11(x1,y1)car12(x2,y2)car20(x0,y0)car21(x1,y1)car22(x2,y2)car23(x3,y3)car24(x4,y4)car30(x0,y0)我想计算汽车行驶的距离(路径长度)。核心是，我需要逐行成对处理所有记录。如果上一行的car_id与当前行相同，那么我需要计算到前一个位置的距离并将其添加到聚合值(value)。如果上一行的car_id与当前行不同然后我需要输出前一个car_id的聚合，并初始化当前car_id与零的聚合。had
我有一个包含项目特征值的CSV文件:每一行都是一个三元组(id_item、id_feature、值)，表示特定项目的特定特征值。数据非常稀疏。我需要计算两个项目距离矩阵，一个使用Pearson相关作为度量，另一个使用Jaccard指数。目前我实现了一个内存解决方案，我做了这样的事情:importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtfromscipy.sparseimportcoo_matrixfromscipy.sparseimportcsr_matrixfromscipy.stats.statsimportpearsonrimportsklearn.m
