我有一个像这样的数据框(df1)。 f1 f2 f3 f4 f5 d1 1 0 1 1 1 d2 1 0 0 1 0 d3 0 0 0 1 1 d4 0 1 0 0 1 d1 … d4列是rowname,f1 … f5行是列名。 为了做样本(df1),我得到一个新的dataframe,其计数与df1相同。 所以,1的数量对整个dataframe是保留的,而对于每一行或每一列都是保留的。 是有可能做行或列明智的随机化? 我想随机每列df1列,即在每列中1的数量保持不变。 每列至less需要更换一次。 例如,我可能有这样一个随机df2:(注意,每列中的1的计数保持不变,但是每行中的计数是1是不同的。 f1 f2 f3 f4 f5 d1 1 0 0 0 1 d2 0 1 […]
我有以下的DataFrame: Col1 Col2 Col3 Type 0 1 2 3 1 1 4 5 6 1 … 20 7 8 9 2 21 10 11 12 2 … 45 13 14 15 3 46 16 17 18 3 … DataFrame是从csv文件中读取的。 所有具有Type 1的行位于顶部,接着是具有Type 2的行,接着是具有Type 3的行等。 我想洗牌DataFrame的行,以便所有Type的混合。 可能的结果可能是: Col1 Col2 Col3 Type 0 7 8 9 2 1 […]
我试图创build列表的排列列表,例如, perms(list("a", "b", "c"))返回 list(list("a", "b", "c"), list("a", "c", "b"), list("b", "a", "c"), list("b", "c", "a"), list("c", "a", "b"), list("c", "b", "a")) 我不知道如何进行,任何帮助将不胜感激。
我很好奇如何std:next_permutation被实现,所以我提取了gnu libstdc++ 4.7版本,并消毒标识符和格式,以产生以下演示… #include <vector> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; template<typename It> bool next_permutation(It begin, It end) { if (begin == end) return false; It i = begin; ++i; if (i == end) return false; i = end; –i; while (true) { It j = i; –i; if (*i < *j) { It […]
这个问题给出了所有必要的数据:在给定区间[0,N-1]内生成一个K个非重复整数序列的有效algorithm是什么。 如果K很大,并且接近N,那么这个微不足道的algorithm(生成随机数,在将它们添加到序列之前,查看它们是否已经存在)是非常昂贵的。 在从链表中有效地select一组随机元素中提供的algorithm似乎比必要的更复杂,并且需要一些实现。 我刚刚发现了另一个algorithm,只要你知道所有的相关参数,就可以做得很好。