local mt = { inde = fu nctio n (-’ k) int (”* ac ce ss t o el ement " . . to strin g(k)) r e t [ k] end , __ newinde x = fu nc t ion (-’ k' v) /int (”女 update of element " .. tostring(k) ' 。”.. tost ing(v)) t[k] = v 更新原来的表 end,
时间: 2024-04-27 20:23:33 浏览: 7
这段Lua代码定义了一个元表(mt),它有两个字段:`__index`和`__newindex`,这两个字段是Lua用来支持元表的默认字段。`__index`是一个函数,用于从原始表中获取元素。当一个表中不存在一个给定的键时,Lua会查找元表中的`__index`字段来获取这个键对应的值。`__newindex`也是一个函数,用于当给原始表中不存在的键赋值时更新表。当原始表中不存在一个键时,Lua会查找元表中的`__newindex`字段来更新这个键对应的值。
在这段代码中,`__index`函数返回原始表中的元素。`__newindex`函数更新原始表中的元素,并且在更新时打印出更新的键和值。
相关问题
function (t) local proxy = {} 的代理表 为代理创建元表 l ocal mt = { inde = fu nctio n (-’ k) int (”* ac ce ss t o el ement " . . to strin g(k)) r e t [ k] -- 访问原来的表 end , __ newinde x = fu nc t ion (-’ k' v) / J rH ) km Lua 序设计(第 版) int (”女 update of element " .. tostring(k) ' 。”.. tost ing(v)) t[k] = v 更新原来的表 end, 一_ pai = function () etu function (-,的 迭代函数 local nextkey, next value = next(t, k) if nextk nil then -- 避免最后一个位 int (忖 ave sing element ”.. tost ing(nextkey)) end eturn nextkey, nextvalue end end, __ len = function ()「 etu #t end setmetatable(p y, mt) etu n p oxy end
这段Lua代码定义了一个函数,它接受一个表作为参数,并返回这个表的代理表。代理表是一个新的表,它有一个元表,用于拦截对原始表的访问和更新操作。
这个元表和之前提供的元表类似,有三个字段:`__index`、`__newindex`、`__len`。`__index`和`__newindex`的作用和之前提供的元表相同,用于在访问和更新原始表时输出信息。`__len`字段是一个函数,用于实现`#`操作符(获取表的长度)。
这个函数还定义了一个迭代函数`ipairs`,用于迭代代理表。这个迭代函数通过调用`next`函数遍历原始表,并输出每个访问到的键。当遍历完所有键时,迭代函数返回`nil`。
最后,这个函数使用`setmetatable`函数将代理表和元表关联起来,并返回代理表。
需要注意的是,这段代码中有一些语法错误和拼写错误,我已经尝试进行了修复。如果还有问题,请让我知道。
n <- 20 p <- 200 r <- 0.05 x <- matrix(rnorm(n * p), n, p) e <- rnorm(n, 0, 1) inde <- sample(n, r * n) x[inde, 1] <- 2 * sqrt(rchisq(r * n, df = p)) y <- 5 * x[, 1] + 5 * x[, 2] + 5 * x[, 3] + e d <- 19 fit.QCSIS <- QCSIS(x = x, y = y, d = d) fit.QCSIS$M:[1] 94 143 1 88 123 3 138 174 136 129 128 15 116 185 87 139 7 112 172这个代码的结果是什么意思?
这段代码使用了QCSIS包进行了一次QCSIS(Quantile-Based Covariate Selection and Influence Screening)分析。下面是对结果的解释:
- `fit.QCSIS$M`是一个长度为d的向量,表示在QCSIS分析中被选择的变量的索引。在这个特定的结果中,被选择的变量的索引依次是:94, 143, 1, 88, 123, 3, 138, 174, 136, 129, 128, 15, 116, 185, 87, 139, 7, 112, 172。这些索引对应于原始数据矩阵x中被选中的列。
QCSIS方法旨在通过使用分位数来进行变量选择和影响筛选。它可以帮助识别对目标变量y具有重要影响的自变量。在这个例子中,通过QCSIS分析,选择了一些与目标变量y相关性较高的自变量,并返回了它们在原始数据矩阵x中的索引。
请注意,QCSIS分析结果可能因为数据集和参数的不同而有所差异。因此,您在使用QCSIS包进行分析时,可能会得到不同的结果。