タグ付けされた質問 「matrix」

「ユーザー」のアクションを収集する10列のデータフレームがあり、列の1つにID（一意ではなく、ユーザーを識別する）が含まれています（列10）。データフレームの長さは約750000行です。単一のアクターのアクションを分離するために、「ユーザー」識別子を含む列で分割された個々のデータフレームを抽出しようとしています（データフレームのリストまたはベクトルを取得します）。 ID | Data1 | Data2 | ... | UserID 1 | aaa | bbb | ... | u_001 2 | aab | bb2 | ... | u_001 3 | aac | bb3 | ... | u_001 4 | aad | bb4 | ... | u_002 結果として list( ID | …

86 r  performance  matrix  split  dataframe 

NumPyは非常に便利なライブラリであり、それを使用することで、非常に大きな（10000 x 10000）行列を簡単に処理できることがわかりましたが、はるかに大きな行列（50000 x 50000の行列を作成しようとしています）に苦労し始めます。失敗します）。明らかに、これは大量のメモリ要件のためです。 なんらかの方法で（数テラバイトのRAMを使用せずに）NumPyでネイティブに巨大なマトリックス（たとえば100万×100万）を作成する方法はありますか？

86 python  matrix  numpy 

私はこの問題の解決策を1日以上探していましたが、ここでの答えでさえ、何の助けにもなりません。ドキュメントも何も説明していません。 別のオブジェクトの方向に回転させようとしているだけです。問題は、ビットマップが固定点を中心に回転するのではなく、ビットマップ（0,0）を中心に回転することです。 これが私が問題を抱えているコードです： Matrix mtx = new Matrix(); mtx.reset(); mtx.preTranslate(-centerX, -centerY); mtx.setRotate((float)direction, -centerX, -centerY); mtx.postTranslate(pivotX, pivotY); Bitmap rotatedBMP = Bitmap.createBitmap(bitmap, 0, 0, spriteWidth, spriteHeight, mtx, true); this.bitmap = rotatedBMP; 奇妙な部分は、pre/内の値と。内postTranslate()のfloat引数をどのように変更するかは問題ではないということsetRotation()です。誰かが私を助けて正しい方向に押してくれますか？:)

84 android  matrix  bitmap  center  image-rotation 

行列を単一の列にサブセット化すると、結果は行列ではなく数値クラスになります（つまり、5番目の列にサブセット化するmyMatrix [、5]）。次のような複雑なことをせずに、単一の列にサブセット化し、行列形式を維持し、行/列名を維持するコンパクトな方法はありますか？ matrix( myMatrix[ , 5 ] , dimnames = list( rownames( myMatrix ) , colnames( myMatrix )[ 5 ] )

84 r  matrix  subset  r-faq 

転置する必要のある行列（比較的大きい）があります。たとえば、私の行列が a b c d e f g h i j k l m n o p q r 結果は次のようになります。 a g m b h n c I o d j p e k q f l r これを行うための最速の方法は何ですか？

81 c++  algorithm  matrix  transpose 

単位行列を累乗することは可能ですか？^演算子を使用しようとすると、エラーが発生します。 x = [2 0 ; 0 2] x^2 # this works fine (2I)^2 #throws MethodError: no method matching ^(::UniformScaling{Int64}, ::Int64) 注：私は単純にを実行できることを知って(2^2)Iいますが、これが実行できない場合があります（たとえば、行列を生成する関数に行列が渡される場合）。

10 matrix  julia 

比較的大きな行列が作成されると、Rstudioはその環境ウィンドウでそれを大きな行列としてマークします。 x <- matrix(rnorm(10000 * 5000), ncol=5000) # Large matrix (50000000 elements, 381.5 Mb) 予想されるmode（）関数は、このオブジェクトに対して「数値」を返します。 mode(x) ## [1] "numeric" ただし、次のコマンドを実行した場合： mode(x) <- "numeric" Rstudioは「大きな行列」を通常の数値行列に変更します。 # x: num [1:10000, 1:5000] では、これらの2つのオブジェクトの違いは何ですか？この違いはRstudioにのみ存在しますか、それともこれら2つのオブジェクトはRでも異なりますか？

8 r  matrix  rstudio