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兩個列表的排列,每個列表具有三個不同的結果(32,000 種組合)

[英]Permutations of two lists with each three different outcomes (32,000 combinations)

有 50 個成功標准(“要求”)分為兩個級別:Single-A(有 25 個要求)和 Double-A(有 12 個要求)。 使用分配屬性的哲學,我需要從這兩個級別創建一種所有可能組合的排列列表。 不過,我遇到的麻煩是,針對三個一致性級別之一,級別本身有多種組合。 審閱者將通過每個成功標准 go ...

測量任何邏輯中特定代理的系統時間

[英]Measuring system time of specific agent in anylogic

我有 3 種不同的代理產品類型,每個 go 都是結構中的單獨路徑。 我如何衡量產品類型在系統中花費的平均時間? 我的邏輯是這樣的 ,我想在第一個服務中實施測量,如下所示: ,它會在最后一個服務中完成,像這樣: 現在我得到一些非常高的數字,這是絕對錯誤的。 該過程本身運行良好,如果您使用代碼“ ...

在 SystemVerilog 中使用 $dist_uniform 的隨機數生成器

[英]Random number generator using $dist_uniform in SystemVerilog

我正在嘗試使用 Quartus 和 ModelSim 使用$dist_uniform生成一個隨機數。 相關代碼部分如下(在一個循環內): 'rand' 始終為 20,而 'rand_test' 在每次迭代中都不同。 將不勝感激有關此事的任何建議。 我已經嘗試了$dist_uniform的許多變體以 ...

如何使用 Python 為幾個雙變量變量組分配 plot

[英]How to plot distributions for several bivariate groups of variable using Python

我正在分析組織如下的數據: 每個組(A、B 和 C)有 4 個不同的 pandas 數據幀。 代表一個組的每個 dataframe 都有 4 個子組(列)和代表相應觀察值的行。 例如,一組數據如下所示: 子組 1 子組 2 子組 3 第 4 組 12 4個鈉鹽 9 15 3個 4個鈉鹽 1 ...

Levy Flights Cuckoo 搜索算法 Python

[英]Levy Flights Cuckoo Search algorithm Python

我正在為 TSP 實施布谷鳥搜索算法。 但是,我正在努力解決實施過程中征收航班的部分以創建范圍。 征收航班應介於 0 和 1 之間。請參見下圖了解更多說明。 有沒有人可以幫助我解決 python 的實施問題? 目前我有以下代碼: def levyFlight(u): 返回 u/math.pow( ...

向 stat_function 添加分位數

[英]add decile breaks to stat_function

我想在下面的情節中添加分等分。 作為我想要實現的一個例子,這是另一個情節,但我想找到一種方法來堅持使用stat_function ,因為我可以輕松地更改底層分布和參數,而且情節總是更流暢。 ...

Map 值基於 R 中從一個數據集到另一個數據集的分布(data.table)

[英]Map values based on distribution from one dataset to another in R (data.table)

我如何根據其分布將 map 的值從一個 data.table 傳遞到另一個? 我在下面創建了一些示例數據。 在我的small_data中,我概述了日期以及它們出現的頻率(以計數 [N] 和百分比 [perc] 表示)。 接下來,我有一個big_data表,到目前為止它只包含ID值。 我的目標是 m ...

正態分布中的 R 函數是什么?

[英]What are the R functions in normal distribution?

一組年輕女性的舒張壓 (DBP) 呈正態分布,平均值為 67 mmHg,標准差為 9 mmHg。 我目前正在嘗試分析一些數據並且是 R 統計的新手。 按照上面的問題,我想看看如何使用 R 顯示,以下陳述是對還是錯。 大約 95% 的女性的舒張壓在 58 到 76 mmHg 之間。 大約 50% 的 ...

如何在 Tableau 中水平翻轉條形圖?

[英]How to flip bar chart horizontally in Tableau?

我使用數據集的性別和年齡組計數制作了條形圖。 它是一個普通的條形圖。 但是,我想水平翻轉圖表。 簡單地說,我想要圖表右側的 Y 列,而不是左側(傳統方式)。 注意:我不想交換軸,即交換 x 軸和 y 軸。 我創建了這個:創建圖表但是,我想這樣創建: Desired chart ...

創建截斷正態隨機變量的問題

[英]Problem with creating truncated normal random variates

python 新手,如果這是一個愚蠢的問題,我們深表歉意。 我正在嘗試做一些我認為很簡單的事情。 使用給定的均值和 std_dev 創建由上限和下限界定的值范圍: 我正在使用scipy.stats.truncnorm 我想我應用了錯誤的 function 因為我完全不知道如何解釋我從我提供的輸入中 ...

ggplot2 中帶有標記點的密度曲線

[英]Density curve with labelled points in ggplot2

我有數據顯示一組揚聲器的音調值 我想要 plot 音高值分布的密度曲線,我想要 plot 12 個具有distvoice值的揚聲器作為沿 x 軸的點,以指示它們在分布中的位置。 我做了一個簡單的密度plot: 我試過覆蓋標簽並使用 geom_point,但我無法讓它只顯示這 12 個揚聲器的點。 ...

Scipy 統計概率大於1

[英]Scipy stats probability greater than 1

我正在計算二項式概率質量 function 的值,發現在將極端參數傳遞給 pmf 時它們的總和超過 1。 參見示例: 我可以看到如何將 1.0 作為錯誤過濾掉,但即使值的 rest 加起來也超過 1。出於我的目的,我不介意np.finfo(np.float16).eps那種數值不精確np.finf ...

使用 Python 創建二維高斯分布

[英]Creating 2-D Gaussian Distributions With Python

我正在嘗試根據下圖中的問題創建二維高斯分布。 我正在使用 numpy 的multivariate_normal() : 這是執行此操作的正確方法,還是我遺漏了什么? 問題: ...

在 R 中估計 Pareto 類型 2 的參數

[英]Estimating the parameters for a Pareto type 2 in R

我有一個從 0 到 1 的連續變量(百分比數據,包括 0),我想確定它的最佳分布為 model。 我在 R-Studio 上,這里有問題的數據。 請注意,大約 27% 的觀測值是 0,我確實計划像我 go 那樣探索零通貨膨脹。 我檢查了直方圖和 ecdf(見下文)以了解我正在處理的內容。 Fitd ...

如何找到與 Python 中的兩個分位數匹配的 beta 密度的形狀參數?

[英]How to find the shape parameters of a beta density that matches two quantiles in Python?

在 R 中有beta.select() function,它找到與分布的兩個分位數的知識相匹配的 beta 密度的形狀參數。 這是文檔中的一個示例: 但是,要在 Python 中做同樣的事情,我在 scipy 的beta 文檔中沒有找到任何類似的方法。 是否有任何替代 scipy 庫來執行此任務? ...

如何在圖 Plotly、Python 的一側獲得分布?

[英]How to get distribution on side of graph Plotly, Python?

所以我正在繪制一些時間序列數據的模擬,我希望能夠可視化 Python 中結束值的分布。 給定模擬路徑的 plot,我希望能夠獲取最后的值(時間 = T)並使用顯示在圖表右側的分布圖(只是線,而不是框)顯示偏斜。 我在這里提供了一個圖像示例: 我正在使用 plotly 生成圖表,因為我希望能夠在每 ...

如何在使用 gamlss 擬合分布后轉換數據?

[英]How to transform data after fitting a distribution with gamlss?

我有一個數據集,其中的觀察來自高度不同的群體。 每個組的分布可能截然不同,因此我嘗試使用 fitdistrplus 中的 fitdist 找到最佳分布,然后使用 gamlss package 中的 gamlssML 找到最佳參數。 我的問題是在此步驟之后轉換數據。 對於某些分布,例如 Box-Co ...

擬合數據分布(scipy/fitter/etc.)

[英]Fitting distribution to data (scipy/fitter/etc.)

我有以下數據:y = np.array([8.8,7.2,5.8,4.7,3.8,3.1,2.6,2.2,2.0,1.7,1.8,1.8,1.9,1.7,1.4,1.2,1.7,1.2,1.5]) x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14, ...


 
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