covariance

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これはKotlin特有の問題ではありませんが、なぜ宣言サイトの分散（共変および反変）を使用するのかを理解したいと思います。私はそれらを使用する方法を理解しているだけで、私は多くの利点を見ないか、場合によっては別のものを選択しなければならず、なぜ私はUse-site分散をいつも使用したくないのですか？

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Scala：このおもちゃの共変例をどのように働かせるか？

単純な共分散の例：asInstanceはなぜ機能しますか？ class Fruit(name: String) { def get_name = name} class Apple(name: String) extends Fruit(name) class Orange(name: String) extends Fruit(name) class BigOrange(name:Stri

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ベクトル内の各値の共分散を示す共分散行列

ベクトルのエントリの各組み合わせの共分散を表示する* n自己共分散行列を計算するためのPython関数はありますか？[a1、a2、a3 ... ]？私はそれを行うにはnp.cov取得することはできません... 私はそれが次のようになりたい： cov(a1,a1) cov(a1,a2)... cov(a1,an) cov(a2,a1) cov(a2,a2)... ...

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共変（covariant）ジェネリックで修飾された形質を実装する

共変ジェネリックのオーダード特性にはミックスミックスがありますか？私は、次のコードを持っている：私はT共変を必要とあまりにも動作するように命じたい trait Foo[+T <: Foo[T]] extends Ordered[T] { def id: Int override def compare(that : T) : Int = { this.id co

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numpy.cov（）は予期しない出力を返します

9つの機能と683行（683x9）のXデータセットを持っています。このXデータセットの共分散行列と、Xと同じ形状を持つ別のデータセットを取りたいと思います。私はnp.cov(originalData, generatedData, rowvar=False)コードを使用しますが、18x18の共分散行列を返します。私は9x9の共分散行列を得ることを期待していました。あなたはそれを修正するために私を助

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どのようにしてR行ごとに共分散を見つけることができますか

2つの大きなデータセットがあり、それぞれが2000+のデータを持ち、5行ごとに共分散を見つけようとしています。 x=c(1,2,3,4,5) y=c(6,7,8,9,10) df=data.frame(x,y) group=rep(1:length(df),each=2,length=length(df)) ので、私はあなたのポスト、@Ianにはいくつかのミスがありthis` cov(x

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ナン

I持って、次の共分散行列 a b c d a 0.0161 0.0009 0.0008 0.0000001 b 0.0009 0.0163 NaN 0.0006 c 0.0008 NaN 0.0209 NaN d 0 0.0006 NaN 0.0077 以外はNaNをしているだけで、それらの列と行が残るように私はこの行列をフィルタリングしたいと思い、入れ子にせずにこ

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ワイルドカードを使用した型パラメータに関連する奇妙なコンパイルエラー

申し訳ありませんが、私はここで何が起こっているのか分かりませんので、これ以上の有益なタイトルや問題を策定できません。なぜこのコードはコンパイルされません： class Foo class Bar[+R <: Foo] { def bar = "bar" } class Bak(val b: Bar[_]) val bak = new Bak(new Bar[Foo]) bak.b.bar

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暗黙のキャストIEnumerableジェネリック型

暗黙のキャストとIEnumerableを再生するときに面白いケースが発生しました。添付されたコードの最後の行を見てください。コンパイルされません。 public class Outer<T> { private T field; public Outer(T it) { field = it; } public static imp