negdata <- word[word$id %in% ind.neg$id, ]是什么意思

时间: 2024-02-09 13:07:01 浏览: 147
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标准模型中基于身份的匿名加密方案

这也是在R语言中对数据框操作，将 ind.neg 中的 id 列与 word 数据框中的 id 列进行匹配。若 word 数据框中的某一行的 id 值也在 ind.neg 中的 id 值中出现过，则将该行提取出来，组成新的数据框 negdata。 简单来说，就是从 word 数据框中提取出 id 列值与 ind.neg 数据框中的 id 列值相匹配的所有行，组成新的数据框 negdata。
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ind.neg <- subset(meidi.posneg, meidi.posneg$weight < 0, select = c("id"))是什么意思

这是在R语言中对数据框(meidi.posneg)进行子集(subset)操作，筛选出其中 weight 列的值小于0的行，并从中选择 id 列作为新的数据框 ind.neg。 简单来说，就是把 meidi.posneg 中 weight 列小于0的行的 id 列提取...

#------（一）方法1：基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]*log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value*(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%*%wa indexb <- d1b%*%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码，用不同一级指标下分别计算二级指标权重,

X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w)...

将以下R语言代码转化为python语言：split_data_point<-function(data) { ind1<-c(1:floor(nrow(data)*0.7)) ind2<-c((floor(nrow(data)*0.7)+1):(floor((nrow(data))*0.85))) ind3<-c((floor(nrow(data)*0.85)+1):(nrow(data))) train<-data[ind1,] test<-data[ind3,] valid<-data[ind2,] return(list(train=train,valid=valid,test=test)) } library(ranger) rf_para<-function(train,valid)#????ɭ?ֵ??ι??̺??? { mtry<-c(1:(ncol(train)-1)) para_crea=mtry error<-rep(NA,length=length(para_crea)) #??ѭ??????ʱ????Լ8???? for(i in 1:length(para_crea)) { model<-ranger(formula=train[,ncol(train)]~.,data=data.frame(train),mtry=para_crea[1],num.trees=500) pre<-predict(model,valid) pre1<-pre$predictions error[i]<-mean(abs(pre1-valid[,ncol(valid)]))#ƽ?????????? } mm<-which(error==min(error),arr.ind=TRUE) L<-list() L$error=error L$para_result=para_crea[mm] return(L) }

for i in range(len(para_crea)): model = Ranger(train[:, :-1], train[:, -1], mtry=para_crea[0], num_trees=500) pre = model.predict(valid[:, :-1]) pre1 = pre.predictions error[i] = np.mean(np.abs...

> i<-which(is.na(aa$drink_status),arr.ind = T) > aa$drink_status[i]<--9 Warning message: In [<-.factor(*tmp*, i, value = c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, : invalid factor level, NA generated

这是一个警告信息，提示你在一个名为aa的数据框中，对名为drink_...i <- which(is.na(aa$drink_status), arr.ind = TRUE) aa$drink_status[i] <- "-9" 这样就可以避免因为无效因子水平而生成NA值的情况了。

ind = find(desc<0); stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; if isempty(stepmax) || stepmax==0 Sigma = SigmaNew; return end if stepmax > 0.1 stepmax=0.1; end %----------------------------------------------------- % Projected gradient %----------------------------------------------------- while costmax<costmin [costmax, S] = costgraph(KH,stepmax,desc,SigmaNew); if costmax<costmin costmin = costmax; SigmaNew = SigmaNew + stepmax * desc; %------------------------------- % Numerical cleaning %------------------------------- % SigmaNew(find(abs(SigmaNew<option.numericalprecision)))=0; % SigmaNew=SigmaNew/sum(SigmaNew); % SigmaNew =SigmaP; % project descent direction in the new admissible cone % keep the same direction of descent while cost decrease %desc = desc .* ( (SigmaNew>0) | (desc>0) ) ; desc = desc .* ( (SigmaNew>option.numericalprecision)|(desc>0)); desc(coord) = - sum(desc([[1:coord-1] [coord+1:end]])); ind = find(desc<0); if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end end end %----------------------------------------------------- % Linesearch %----------------------------------------------------- Step = [stepmin stepmax]; Cost = [costmin costmax]; [val,coord] = min(Cost); % optimization of stepsize by golden search while (stepmax-stepmin)>option.goldensearch_deltmax*(abs(deltmax)) && stepmax > eps stepmedr = stepmin+(stepmax-stepmin)/gold; stepmedl = stepmin+(stepmedr-stepmin)/gold; [costmedr, S1] = costgraph(KH,stepmedr,desc,SigmaNew); [costmedl, S2] = costgraph(KH,stepmedl,desc,SigmaNew); Step = [stepmin stepmedl stepmedr stepmax]; Cost = [costmin costmedl costmedr costmax]; [val,coord] = min(Cost); switch coord case 1 stepmax = stepmedl; costmax = costmedl; S = S2; case 2 stepmax = stepmedr; costmax = costmedr; S = S2; case 3 stepmin = stepmedl; costmin = costmedl; S = S2; case 4 stepmin = stepmedr; costmin = costmedr; S = S1; end end %--------------------------------- % Final Updates %--------------------------------- CostNew = Cost(coord); step = Step(coord); % Sigma update if CostNew < CostOld SigmaNew = SigmaNew + step * desc; end Sigma = SigmaNew;

这段代码是一个优化算法的实现，具体来说是一个基于梯度下降和线搜索的优化算法。它的主要目的是在给定的约束条件下，最小化一个代价函数。这个代价函数是通过调用 costgraph 函数计算得出的，其中的参数包括 KH、...

while costmax<costmin [costmax, S] = costgraph(KH,stepmax,desc,SigmaNew); if costmax<costmin costmin = costmax; SigmaNew = SigmaNew + stepmax * desc; %------------------------------- % Numerical cleaning %------------------------------- % SigmaNew(find(abs(SigmaNew<option.numericalprecision)))=0; % SigmaNew=SigmaNew/sum(SigmaNew); % SigmaNew =SigmaP; % project descent direction in the new admissible cone % keep the same direction of descent while cost decrease %desc = desc .* ( (SigmaNew>0) | (desc>0) ) ; desc = desc .* ( (SigmaNew>option.numericalprecision)|(desc>0)); desc(coord) = - sum(desc([[1:coord-1] [coord+1:end]])); ind = find(desc<0); if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end end end

这段代码是一个 while 循环，它在 costmax 小于 costmin 时执行。在循环的第一行，使用 costgraph 函数计算 costmax 和 S。如果 costmax 小于 costmin，则更新 costmin 和 SigmaNew 的值。接下来是数值清理的步骤，...

详细解释这段代码while costmax<costmin%满足条件costmax增加到min [costmax, S] = costgraph(KH,stepmax,desc,SigmaNew); if costmax<costmin costmin = costmax; SigmaNew = SigmaNew + stepmax * desc; %------------------------------- % Numerical cleaning %------------------------------- % SigmaNew(find(abs(SigmaNew<option.numericalprecision)))=0; % SigmaNew=SigmaNew/sum(SigmaNew); % SigmaNew =SigmaP; % project descent direction in the new admissible cone % keep the same direction of descent while cost decrease %desc = desc .* ( (SigmaNew>0) | (desc>0) ) ; desc = desc .* ( (SigmaNew>option.numericalprecision)|(desc>0)); desc(coord) = - sum(desc([[1:coord-1] [coord+1:end]])); ind = find(desc<0); if ~isempty(ind) stepmax = min(-(SigmaNew(ind))./desc(ind)); deltmax = stepmax; costmax = 0; else stepmax = 0; deltmax = 0; end end end

这段代码是一个循环，其中的条件为 costmax<costmin。如果满足这个条件，那么就会执行循环体内的代码，同时将 costmax 的值增加到 costmin。接下来，会调用 costgraph() 函数并传入参数，该函数会返回两个值...

Store-ind-10002.exe

Store-ind-10002.exe

R语言这代码什么意思 set.seed(123) train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data)) train_data <- data[train_...

- train_ind <- sample(1:nrow(data), 0.8*nrow(data))：生成一个随机数序列train_ind，其中1:nrow(data)表示数据集的行数，0.8*nrow(data)表示训练集所占的比例。函数sample()从1:nrow(data)中随机取0.8*nrow...

self.default_ind for _ in range(self.args.neg_size - avlbl_size)

This code creates a loop that iterates self.args.neg_size - avlbl_size times, where avlbl_size is a variable that presumably represents the number of available items. The loop iterates over a ...

> inf_indices <- which(is.infinite(df), arr.ind = TRUE) Error in is.infinite(df) : default method not implemented for type 'list'

这个错误信息的意思是说 is.infinite() 函数不支持列表类型的数据，因此无法对 df 列表进行操作。你可以尝试将 df 转换为一个矩阵或数据框，然后再试一下这个函数。例如，如果 df 是一个数据框，你可以使用 as....

<el-table-column v-show="itemheader.name == '备注'" v-for="(ite, indd) in itemheader.children" :key="indd" :label="ite.name" min-width="110" align="center" show-overflow-tooltip > <template slot-scope="scope"> {{ scope.row[ind].children[indd].value }} <el-input v-if="showInput && ite.name == '监控备注'" size="mini" v-model="scope.row[ind].children[indd].value" @blur=" changeBz( scope.row[ind].children[indd].value, scope.row[1].resId ) " style="width: 90px" ></el-input> {{ scope.row[ind].children[indd].value }} </template> </el-table-column> vue 如何在点击 表格内输入框时 input框自动聚焦呢 以下是点击事件 clickbz() { clearInterval(this.timer); this.showInput = true; },

v-for="(ite, indd) in itemheader.children" :key="indd" :label="ite.name" min-width="110" align="center" show-overflow-tooltip > <template slot-scope="scope"> <div @click="clickbz()" v-if=...

Y=[] for ind in review_long_clean.index_content.unique(): y=[ word for word in review_long_clean.content_type[review_long_clean.index_content==ind].unique() ] Y.append(y) len(Y) X=[] for ind in review_long_clean.index_content.unique(): term=[ word for word in review_long_clean.word[review_long_clean.index_content==ind].values ] X.append(' '.join(term)) len(X) X Y

具体而言，代码中使用了 pandas 库进行数据处理，从 review_long_clean 数据集中根据 index_content 列进行了分组，然后按照 content_type 列和 word 列分别提取了标签和词语，并将它们组成了 X 和 Y 两个列表。...

修改NumofSXH = [] for ind in range(100,1000): A = ind%100 B = (ind//10%10) C = ind%10 if pow(A,3) + pow(B,3) + pow(C,3) = ind: NumofSXH.append(ind) while: continue for ind1 in N: print(ind1,end=' ')

for ind in range(100, 1000): A = ind % 100 B = (ind // 10 % 10) C = ind % 10 if pow(A, 3) + pow(B, 3) + pow(C, 3) == ind: NumofSXH.append(ind) if len(NumofSXH) == 4: break for ind1 in NumofSXH...

doutput(){//显示功能inti;printf("%-10s\t%-10s\t%-5s\t%-5s\t%-5s\t%-10s\n","学号","姓名","语文","数学","英语","平均分");for(i=0;i<ind;i++){printf("%-10d\t%-10s\t%-5d\t%-5d\t%-5d\t%-10.3f\n",s[i].num,s[i].name,s[i].score[0],s[i].score[1],s[i].score[2],s[i].aver);}}这段代码涉及了哪些C语言知识

这段代码涉及了以下C语言知识： 1. 函数的定义和调用。 2. printf函数的使用，其中包括格式化输出以及转义字符的使用。 3. 数组的使用，包括定义、访问、以及数组元素的初始化。 4. 结构体的使用，包括定义、访问...

代码predicted_prob <- predict(model, newdata = test_data, type = "response") # 获取测试集的预测概率，报错Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “lp”, “fitted”, “fitted.ind”, “mean”, “x”, “data.frame”, “terms”, “cterms”, “ccterms”, “adjto”, “adjto.data.frame”, “model.frame”

根据错误信息，这个参数应该是以下选项之一："lp", "fitted", "fitted.ind", "mean", "x", "data.frame", "terms", "cterms", "ccterms", "adjto", "adjto.data.frame", "model.frame"。 请确保你输入的参数值正确...

joinShopCar() { alert("加入购物车成功"); let shopcarList = JSON.parse(localStorage.getItem("shopcar")) || []; // console.log(shopcarList); this.goodsData.num = 1; this.goodsData.isChecked = false; let ind = shopcarList.findIndex((ele) => { return ele.id == this.goodsId; }); // console.log(ind); // 如果有相同的返回该数据的下标,没有则返回-1 if (ind != -1) { shopcarList[ind].num++; } else { shopcarList.push(this.goodsData); } localStorage.setItem("shopcar", JSON.stringify(shopcarList)); this.$router.push("/shopcar"); },什么意思

这是一个Vue.js方法，用于将当前商品加入购物车。方法的具体实现如下： 首先，弹出一个提示框，提示用户“加入购物车成功”。 然后，从本地存储中获取名为“shopcar”的数据，如果没有则初始化一个空数组。...

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