问题标签 [approximate]

我目前正在制作一个用于在 c++ 控制台中制作简单图形的标题。2 天前，我添加了一个使用此处使用的光栅化算法绘制线条的函数。

但是我有一个问题：由于控制台的笛卡尔平面仅适用于整数，因此当给出的近似数字等于 0 时，我的函数不会绘制 anithing，所以如果你能做这样的事情，我就在徘徊：

所以这是我的代码：

这是我的输出，如果线条倾斜很多，则无法正确显示： 图片

我真的希望你能帮助我，但如果没有，你能不能给我一个更好的算法，它仍然很简单，但可以很好地处理整数？（不是布雷森汉姆的那个）

我已经搜索了一段时间，无法找到我的问题的答案。我正在使用多标准索引和匹配功能。使用多标准公式（3 个或更多标准）我只在网上看到了完全匹配的帮助。就我而言，我实际上是在 3 个标准中寻找 1 个标准的近似值。

这适用于仓库环境，我需要使用近似匹配来将员工保持在报告的同一区域。否则，如果不包括描述，第一个结果将是完整列表中的第一个匹配项。此报告将用于所有位置，因此对每个单独的行进行排序不是一个好的选择。

我的公式是

=INDEX(G:G,MATCH(1,(1<P:P)*(0=J:J),0))

在图像中，以黄色突出显示的是我的预期结果行，使用近似匹配的公式应该返回 value B-010-018-208D。这是超过 100k 行的数据片段。对于匹配类型，我不能在最后将当前公式更改为 -1 或 1，因为 3 个标准中只有 2 个（第 3 个标准将是D3图像中单元格中的大约值）需要是大约一个。有任何想法吗？

我想根据它们的相似性加入两个巨大的数据框。我尝试使用近似连接。然而，任务在一段时间后卡住并最终失败。

我想提高 Android Proximity Sensor 的灵敏度级别，以便它可以从远距离触发。当前它在物体太靠近 1.5 英寸时起作用，我想增加 3 到 4 英寸。有可能的？

我有两个看起来像这样的 csv 文件：

csv1：

csv2：

我想要做的是在 csv1 中创建一个名为“标签”的附加列，其中包含最接近 From_Depth 和 To_Depth 平均值（在 csv1 中）的位置标签（在 csv2 中）。

输出 csv 如下所示：

在 excel 中，我可以使用 VLOOKUP 来完成此操作（假设两个 csv 在 excel 中并排）：

=VLOOKUP((C2+B2)/2,$E$2:$F$15,2,TRUE)

我想知道如何在 python 中完成同样的事情。在我看来，VLOOKUP的“等价物”（例如merge或insertwith map）无法处理更复杂的任务，例如我所拥有的任务。

如何在两个矩阵中找到近似数字？例如，有两个矩阵

所以在 A 矩阵中 2.467 接近于 B 矩阵中的 2.347。如何通过编码找到它们？

我对 Prolog 还是很陌生，我不确定为什么这段代码不起作用。我认为这很可能是基本案例或递归案例的最后 3 行的问题。其他一切都很好。

该程序确定用级数近似计算的余弦，

为此，它需要计算 2K 的阶乘，也是 -1 ^ K，然后在最终方程中使用这 2 个计算（这是在 % Recursive Case 中完成的）。

输入应采用以下形式

预期输出为

但是，它没有正确地通过递归，输出最终看起来像这样：

where 5andpi可以是任何东西，只要 pi 保持在 pi 形式（即 pi/2、pi/3），也不应该添加任何额外的行，因为我们受到了行号限制。应该编辑/替换行。任何能指出我正确方向的东西也将不胜感激。

（感谢 Guy Coder 帮助格式化）

Guy Coder 编辑

一些使用 SWI-Prolog 的测试用例

示例运行：

有谁知道以下示例的原因是什么：

在 R 中工作，我试图绘制流横截面，在与识别的“沿岸”点相对的交叉点插入一个点，并计算沿岸线下的面积。它是处理许多横截面的循环的一部分。我想出的最佳解决方案是使用 approx 函数，但是所有点都不完全在交点上，我无法弄清楚我做错了什么。

由于它是循环的一部分，因此很难提供示例数据，但下面的代码示例会在图像中生成结果。蓝色三角形应该位于虚“岸”线和实心横截面周线之间的交点。

我有两组具有不同分布的数据（a，b）。Set b 有更多的数据点，也有更多的变化。我需要以最接近集合 a 分布的方式对集合 b 进行二次抽样。尽管集合 b 的平均值要大得多，但集合“a”中的一些值也很大，需要保留在集合 a 中。

我可以开始修剪集合 b 的下限和上限以获得相似的平均值，但是标准差无法比较。我考虑的下一件事是做一堆排列，我随机对集合 b 进行二次抽样，直到我发现二次抽样的集合 b 分布与集合 a 分布没有不同的情况（由 R stats 中的 ks.test 评估）。我想我想知道是否有一个包或功能可以稳健地做到这一点（或者可能更合适）。

一个示例数据集：

a = c(rnorm(n = 100, mean = 0, sd = sqrt(.1)), 4, 7, 10)
b = rnorm(n = 1000, mean = 3, sd = sqrt(4))
b = b[其中(b >= min(a))]

范围(a)
[1] -0.6215744 10.0000000
范围(b)
[1] -0.5520407 8.7371966

sd(a)
[1] 1.287062
sd(b)
[1] 1.834108