binning

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例えば、私は0.0から10.0までの数値の配列ストリームを持っています。 arr〜5の番号をすぐに同じ長さのビンに割り当てる必要があります。等しい長さは、ビン間隔が[0.0, 2.0), [2.0, 4.0), [4.0, 6.0), [6.0, 8.0), [8.0, 10.0]であることを意味します。問題は、最後の間隔が他の間隔と同じではないことです。試験： import numpy a

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辞書を値のリストで埋める - 入れ子にされたループが1回だけ実行されるのはなぜですか？

私は配列をとり、その配列のデータを（分位子で）ビンし、辞書をビニングされたデータで埋める関数を作成しようとしています。生成される辞書では、キーをビン番号に対応させ、値をj番目と（j + 1）番目のビンの範囲内にある入力配列のデータのリストにします。ここでは私のコードです： output = [] def binning(array1): d1 = {} # empty diction

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Rのカットと分位数が0を含まない

第1、第3、第4分位点（つまり、0〜25％、25〜75％、75％〜75％）に基づいてRの列から数値データをビンしようとしています。 100％）。私は以下のコードを使用しましたが、ゼロはビニングに含まれません。それらはNAとして示されています。 rawdata1$usage4 <- cut(rawdata1$Usage_Percentage, breaks = quantile(rawd

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集計X、Y、2Dビンにおけるシータデータgeom_spoke`

`に渡す前に、私は、x、y座標とIが算出するために、2Dビンに分割したい見出し角度からなるデータごとに見出しを意味有しますビンとggplotのgeom_spokeとプロット。ここで私は手動で作成したビンに、何をしたいの例です： # data set.seed(1) dat <- data.frame(x = runif(100,0,100), y = runif(100,0,100), an

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numpy binned mean、余分な軸を節約

numpyで次の問題が発生しているようです。 I形状の配列X有する：私はbinvalsの値（及びいくつかのbins）によれば、npart寸法に沿って、このアレイ上のビニング統計を計算する必要があるが、私は持っているので、そこにすべての他の寸法を維持X.shape = (nexp, ntime, ndim, npart) をbinned統計量を使用して元の配列Xの偏りを除去します。ビニング値は、形状

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Spotfireビンまたは計算カラム

お手伝いができたら幸いです。私が直面している問題はこれです。私のデータにはという名前の列があります。「お客様のサブタイプ」この列には、同じことについて多数の値があります。（健康管理専門家）私がしたいことは、私がHCPsとみなし、HCO（Health Care Organizations）であると考える価値観と区別することです。）あなたがピック1にを見ることができるように私はBIN私の

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ビニング結果を生データに適用するにはどうすればよいですか？連続変数を分類する

、私は次のようにビニングの結果は、次のコード german<-read.csv("http://freakonometrics.free.fr/german_credit.csv", header=TRUE) F=c(1,2,4,5,7,8,9,10,11,12,13,15,16,17,18,19,20,21) for(i in F) german[,i]=as.factor(german[,

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パンダのユーザー定義ウィンドウの平均を見つける

私は時間のインデックス（秒）で生の心拍数データを持つpandasデータフレームを持っています。私は、ユーザー定義のウィンドウ（例えば10秒）の平均持つことができるように私はビンにデータをしようとしています - ないローリング平均、10秒のちょうど平均を、など、10Sは、以下のその後 import pandas as pd hr_raw = pd.read_csv('hr_data.csv',

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scipyを使った等しい幅と等しい深さのビニング

scipyを使用して、等平均ビニングのいくつかの例を巻いていますが、等幅または-depthビニングにライブラリを使用できるかどうかは疑問です。は実は、私は、この目的のためにRapidMinerを試して抵抗することができませんでしscipy

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x軸目盛りでstat_summary_bin

ggplotのstat_summary_binを指定されたx軸値でサマリーを作成するにはどうすればよいですか？たとえば、下のプロットでは、x = -1,0,1,2などのサマリーが必要です。今は-1.5、-0.5、0.5、1.5です。 df = data.frame(x=rnorm(1000), y=rnorm(1000)) ggplot(df, aes(x=x, y=y)) + stat_su