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离散流或者DStreams是Spark Streaming提供的基本的抽象，它代表一个连续的数据流。它要么是从源中获取的输入流，要么是输入流通过转换算子生成的处理后的数据流。在内部，DStreams由一系列连续的 RDD组成。DStreams中的每个RDD都包含确定时间间隔内的数据，如下图所示： 任何对DStreams的操作都转换成了对DStreams隐含的RDD的操作。在前面的例子中，flatM

这是一个非常特殊的绘图请求，但我有数据要以非常特殊的方式查看。情况如下： 1） 我拥有的数据分为25个数据箱，每个数据箱包含不同数量的数据点。仓位值越大，粗略地说，仓位中的数据点数量就越少（这只是数据处理的结果）。 2）我可以访问bin值。 我可以在matplotlib中轻松生成“errorbar”类型的绘图（y轴从半径缩放到以下度数）： 但是，对于我想研究的内容来说，这并不是特别有见地。我真的很

散点图基于基本折线图，x 轴更改为线性轴。要使用散点图，数据必须作为包含 X 和 Y 属性的对象传递。下面的例子创建了一个 3 点的散点图。 var scatterChart = new Chart(ctx, { type: "scatter", data: { datasets: [ { label: "Sc

代码示例 const interpolant = new THREE.DiscreteInterpolant( new Float32Array( 2 ), new Float32Array( 2 ), 1, new Float32Array( 1 ) ); interpolant.evaluate( 0.5 ); Constructor DiscreteInterpolant( paramete

我们已经看到，在非常一般的条件下，离散信道中可出现信号数的对数随时间线性增加。如果能给出这一增长速率，也就是每秒需要多少比特来表示所使用的特定信号，每秒钟所需要的比特数，就能给出信息传输容量。 我们现在考虑信源。如何用数学描述一个信源呢？一个给定信源每秒生成多少比特的信息呢？问题的要点在于，如何利用信源的相关统计知识，通过信息的正确编码，减少所需要的信道容量。比如，在电报通信中，要传送的消息由字符

本文向大家介绍如何在R中模拟离散均匀随机变量？，包括了如何在R中模拟离散均匀随机变量？的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 为此，我们需要使用purrr包的rdunif函数 示例 假设您要模拟21至50岁之间的10个年龄段。我们可以按照以下步骤进行操作-

我希望创建一个netCDF4文件，area_nc，与时间的维度和离散的字母数字区号，例如'A0'，'A1'，'A2'，'B0'等，不适合常规网格（而不是纬度/经度）。 NetCDF气候和预测（CF）元数据公约pdf建议，这可以在第4.5节中完成，但我找不到任何示例。 有办法做到这一点吗？ 到目前为止，我已经尝试过： 但是我得到错误： 实现这一点，然后我想使用此代码作为参考将数据添加到文件中，而不是

我试图用Python中的GEKKO定义一个优化问题，我想使用一些带有预定义选择列表的设计变量。此外，每个选择都有一个相关的成本，约束条件是总成本应低于指定的限制。 下面是一个常见的壁虎示例（在这里找到），修改后的x1和x2是sos1。此外，利用所选值x1和x2的索引，我从另一个列表中找到了它们的相关成本，它们的总和应该小于某个值（约束）。 注意：我必须在函数中添加一个if块作为的初始值，而似乎为零