analysis

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    Python信号计数器

    我有两个从实验中获取的数据阵列; x（时间）和y（电压）。这些绘制在下面。每200微秒，所述信号是以下三种状态之一： 取负值（即< -0.25 V） 取正值（即，> 0.3V） 保持在水平噪声（即〜0至0.1V） 我想“数字化”该信号，从而使壳体1，2，和3 。，对应于-1，+1或0的离散值。 如何通过分析数据数组来完成这项工作？ 我目前的想法： ，内插找到x值，其中y满足每个阈值。 np.int
    python signals analysis 2016-11-18

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    R中的文本挖掘搜索和提取信息

    有没有一种方法可以在数据行中搜索模式，然后将它们存储在新表的不同列中？例如，如果我需要从身体下面抽出量，钞票和硬币，你认为这是可能实现R上 user_id | ts | body | address | 3633| 2016-09-29| A wallet with amount = $ 100 has been found with 4 bills and 5 coins
    r text pattern-matching analysis text-mining 2016-11-26

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    使用预测难度（）

    Dataset我想预测航空公司的延误情况，当我预测我的测试数据时，我面临着困难。输出进入无限循环，我无法理解为什么。以下是可重复的代码。 arrdelaymodel <- lm(ArrDelay ~ DepDelay + Distance + Distance*AirTime + HDAYS +DepTime*DepDelay) summary(arrdelaymodel) what.are
    r statistics linear-regression analysis prediction 2016-12-03

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    R：添加具有条件值的列在向量中（％为％或列为is.element）

    我试图添加一列，当列“市场”包含“比利时”或“阿根廷”。 id year quarter market new_col_1 find_belgium_argentina<br> 1 2002 Q1 Belgium 1 FALSE<br> 2 2002 Q1 Belgium 1 FALSE<br> 3 2002 Q1 Belgium 1 FALSE<b
    r analysis 2016-12-03

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    消除异常值/最适合Python中的“spiky”数据

    对于处理这样的数据来说相当新颖;我有两条曲线，我不知道如何处理，但我知道我希望得到什么结果。两个数据集的原始图如下所示（左）;下面（右）显示了我想我对他们的粗略配合，叠加配合为红色。 第一个示例： 幅度的突然下降是数据采集过程中的一个假象。这意味着它本质上是不可预测的，并且我理想地希望找到一种对此行为有效的方法。 在第一种情况下，我可以尝试通过使用阈值以消除幅度的急剧下降，但不会帮助我在第二种情况
    python-2.7 curve-fitting analysis outliers 2016-12-05

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    如何根据另一列求和一列

    这是我的第一篇文章，请原谅任何不规范行为。我正在使用R进行文本分析，目前正试图总结我的数据框在另一列的条件。具体来说，我的结果“dfResults”看起来如下： dfResults 我想算对所有正词的词频率（1）和所有否定词（-1）分开的频率，这样我可以轻松计算情绪分数。这可能很容易，但我尝试了聚合函数和求和函数，但它不起作用。将不胜感激的帮助！
    r dataframe sum aggregate analysis 2016-12-06

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    sklearn聚类：计算TF-IDF-加权数据的轮廓系数

    我想计算像scikit-learn示例silhouette_analysis那样的silhouette_score。 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(use_idf=True) sampleText = [] sampleText.a
    python scikit-learn cluster-analysis analysis silhouette 2016-12-06

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    需要比较一个熊猫（Python）数据帧与另一个数据帧的值

    因此，我从一个sql server中提取数据，并将其输入到数据框中。所有的数据都是离散形式，并且在一个方向上以0.1步增加（0.0,0.1,0.2 ... 9.8,9.9,10.0），每个步的多个功率值（例如1000,1412,134.5,657.1 0.1），（14.5,948.1,343.8 at 5.5） - 希望你能看到我想说的话。 我已经设法将数据分组到这些单独的步骤，使用以下，然后采取
    python pandas statistics analysis 2016-12-09

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    如何分析python的性能而不完成它？

    当我使用第三方模块编写Python脚本时，工作负载非常大，以至于操作系统（具有32GB内存的Linux）每次都会在完成之前杀死它。我们从系统日志中了解到它耗尽了物理内存，所以操作系统通过OOM杀死它。 许多当前的性能分析工具，例如profile需要完成脚本并且不能进入脚本使用的模块。所以我认为这应该是一个普遍的情况，即完成脚本不可用，并且在这种情况下需要进行性能分析。有什么建议？
    python performance analysis 2016-12-10

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    SQL Server Analysis Services - 使用IgnoreUnrelatedDimensions

    我有一个关于在无关维度的情况下显示消息的可能性的问题。 我使用IgnoreUnrelatedDimensions FALSE具有空值或空值，但我正在研究在发生它而不是空值或空值时显示某些消息的可能性。有可能做到这一点？
    sql ssas analysis dimensions cubes 2016-12-21
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