data-extraction

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我想从一个矩阵类中提取一列，其中的变量A实现为<vector<vector<T> >，像这样my_matrix(,2)并且应该提取我的第二列。此外，我不想要一个函数名称get_col，因为我已经使用operator（）重载来提取行。我试过了： template<class T> vector<T> & operator()(void, const int& col){ vector<T

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用于选择不同数字扩展名的数据文件的范围

我有一个文件夹，其中包含具有不同数字扩展名的文件名。例如： run1_101.txt run2_103.txt exp4_104.txt sulphur1_105.txt 每次执行不同的实验时，该文件夹都会随新文件一起更新。我需要从每个txt文件中提取1列（峰面积）。问题是，我有大约100个文件需要执行此操作，而某些文件可能有不同的名称（name_101等）。我想编写一个函数，它将在

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R中的天气数据抓取和提取

我正在研究一个研究项目，并被分配到做一些数据抓取和编写R中的代码，可以帮助从某个站点提取当前温度，例如wunderground .COM。现在，这可能有点抽象的问题，但没有人知道如何做到以下几点： temps <- readLines("http://www.wunderground.com/q/zmw:20904.1.99999") edit(temps) temps //g

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错误而过滤英语鸣叫只有

我提取微博仅在英语语言编写的，我用下面的过滤器 stream.filter(stall_warnings=True, track=['#brain'], languages=['en']) 但不幸的是这个过滤器返回鸣叫是英文的组合和其他一些语言请参阅鸣谢here 如何提取仅以英文书写的推文？注意：如果连接别人的推文时出现错误，我很抱歉。

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为什么Matlab在大量迭代中缓慢进行循环，但快速迭代次数很少？

我正在运行一个函数，以从100,000+个患者xray dicom文件中提取一些信息。出于安全目的，文件存储在veracrypt加密容器内。当我运行一小部分文件时，它的执行速度非常快，但是当我在整个数据集上运行函数时，它的速度相当慢，从每秒几个文件到每秒1个文件（大约）。，我很困惑，为什么发生这种情况？我曾尝试将数据存储在ssd和普通硬盘上，并且在使用较大数据集时与使用较小数据集相比，速度较慢

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Tableau中的数据提取安全性

我试图将安全性置于通过嵌入式工作发布到Tableau服务器或作为独立提取发布的数据提取，从而可以被其他用户使用。下面是场景：方案1 有两个用户用户1和用户用户1访问帕拉但没有获得一些表格让我们说“雇员”表。 User2有权访问Impala以及“员工”表。用户2从员工表中创建数据提取并在工作簿中使用。稍后在工作簿上发布的Tableau服务器可由user1访问。现在，user1可以查看员工表的数

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使用python从netCDF中提取和绘制数据

我对使用python获取科学数据很感兴趣，所以如果有任何不清楚的地方，请提前道歉。我有一个netCDF4文件，其中包含多个变量，包括纬度，经度和密度。我想只用密度值从坐标35-40 N和100-110 W. import numpy as np import netCDF4 as nc import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.bas

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使用R netcdf4数据提取

我面临的问题是从netcdf4文件sund_WAS-44_ICHEC-EC-EARTH_rcp26_r12i1p1_SMHI-RCA4_v2_day_20510101-20551231.nc中提取区域latitude 25 to 32, longitude 81 to 98的数据。经度和纬度值的矩阵为193 * 130。我使用R来达到我的目的。我想运行一个循环，以便为每个lat,lon提供sun

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从twitter4j蒸汽API的定期数据提取

我想从twitter使用twitter4j流媒体API提取定期数据。例如：：我想要03/03/2014至04/05/2014 tweets数据。我试过但没有得到预期的结果，也搜索了一些解决方案，但没有得到解决这个问题的方法。我用下面的代码尝试： public class Twitter_Data { public static void main(String[] args) {

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提取p值

比方说，我有一个数据帧 > col1<-c(1,5,2,6,8,1,3,8,9,1,8) > col2<-c(1,2,1,1,2,2,1,2,2,1,1) > df<-data.frame(col1,col2) > df col1 col2 1 1 1 2 5 2 3 2 1 4 6 1 5 8 2 6 1 2 7 3 1 8 8 2 9 9