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インクリメントとデクリメントの繰り返しの間に同じ結果が得られないことに気づきました。この数値計算式n + (1/(i^4))が繰り返し実行され、新しい値を75回以上追加すると、若干の違いが生じます。繰り返し回数はiです。 75回の反復の下では、各ループの結果は同じままです。なぜこれが起こっているのかのアイデア？これは私が実行しているコードです： y=0 for i in 1:75 y

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サイズに合致するメソッドがありません（:: DataFrames.GroupedDataFrame）

質問を投稿するのは初めてのので、いくつか例を挙げてみますが、私はそれを行う最良の方法を完全には知らないかもしれません。 groupby（）関数を使用してプールされた変数に従ってDataFrameを分割しています。私の意図は、SubDataFramesから、groupby（）で分割された行が2つの別々の列になる新しいものを作成することです。たとえば、DataFrame Aの場合：meanXと：Tre

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twitterの説明を含むファイルを読むemojis

私は、各行のツイートを含むファイルを読み込み、ツイートの各文字を整数に変換しようとしています。ファイルが見つかりましたhere しかし、28th lineに問題があります。ファイルを読みながらさらに、私は、その場合には、それを読んだときに、行は以下のように印刷される各ラインを印刷 Wish she could have told me herself. @NicoleScherzy #nicole

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このアルゴリズムを正しく実装していますか？

私は非可逆残差行列からの崩壊の影響を受けないブロック共役勾配アルゴリズムを実装しようとしています。しかし、私は無意味な結果を得ています（各反復において、Rcurrentのランクは、小さくならず、増加しなくてはなりません）。これは、Hao JiおよびYaohang Liによる論文「A breakdown-free block conjugate gradient法」に示されています。これはジュリア

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Convex.MaxAtomの配列を初期化する

ConvexパッケージのArrayをConvex.MaxAtom（またはそれ以外の場合はConvexタイプ）にするにはどうすればよいですか？私はをやってみました Arrayは、右の構造ですが、私がやりたいことは、私は using Convex v = Variable(n) w = Variable(n) my_array = ...initialized array?... for i

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Juliaの関数定義

Juliaには、特に関数定義がありますか？はいの場合はBNFは何ですか？それが持つ関数宣言と関数呼び出しを持つたとえば BNF •Function Declaration function name (arguments :: type) #expressions End <function> → (function <identifier> (<arguments>) <ex

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Julia：行列の2つの文字列を結合する方法

文字列ベクトルを組み合わせて使用していますが、それはちょっとぎこちなかったです。 mymat = [collect('a':'z') collect('A':'Z')] [join(mymat[i,:]) for i in 1:size(mymat)[1]]

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"^ ....."という形式の正規表現とのマッチ関数のidxパラメータの使用|ジュリア0.6

ここで本当の質問をしているのかどうかはわかりません。しかし、matchファンクションのidxパラメータを使用して、文字列？の先頭で検索することはできます。それは私のために働いていないと多分それはそのように動作するはずです。 julia> str= " # a comment" julia> str[5:end] "# a comment" julia> match(r"^#", str,5

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有効数字がn桁に切り詰められるか

Juliaには、有効数字の末尾にnの丸め機能が組み込まれています。 signif(0.0229, 2)は2桁の有効数字に丸められ、0.023となります。 n有効数字に切り詰めて切り捨てると、代わりに0.022が得られますか？

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長さ1のジュリアアレイの寸法をドロップ

サイズが1024x1024x1x1x100の5Dアレイがあるとします。 1024x1024x100の新しいアレイを作成するにはどうすればよいですか？次作品あなたが前もって保存しておきたいどの次元わかっている場合： arr = arr[:, :, 1, 1, :] しかし、私は私だけ維持したい前もってのどのようなサイズとされている寸法を知らないをbooleanマスクが与えられた次元。このような