问题标签 [bins]

我正在尝试使用 systemverilog 为大覆盖区域定义覆盖范围。例如，我想定义一个从 开始，在24'h000000结束24'h001ff0，并以 为增量的覆盖区24'h000008。到目前为止，我已经尝试过了；但是，它不会编译。

这给出了一个语法错误：syntax error: token is ':'.

有没有办法避免必须明确写出所有覆盖点？我知道我可以用 定义一个 bin {24'h000000:24'h001ff0}，但这包含我不希望包含的点。

我有以下数据

我的输出必须是

bin(last) 列必须根据第一列中项目的长度计算。因此，对于每个 bin 中的 A= 10/5 = 2

对于 B，每个 bin 中的 18/5 = 3.6....

我尝试使用 seq bin = seq(from=, to=, by=) 但不知道如何继续。任何帮助，将不胜感激。谢谢

我想创建一个向量，其中包含基于另一个向量中的值范围的值。

例子：

我有一个矢量图

并且想根据向量 A 的值来表示 3 个组的向量。让这些组为

• 第 1 组：A <1 中的值
• 第 2 组：A <5 和 >=1 中的值
• 第 3 组：A 中的值 >=5

结果向量将是

我该怎么做呢？我确定答案就在那里，但我缺少正确的搜索词。

我有一堆附有 YYYY-MM-DD 日期的数据，但我无法为每年获取一个条形图。换句话说，2014 年的所有数据都显示在 2014 年的条形下方。

使用日期将日期转换为 YYYY-MM-DD 格式

df1$Close.Date <- as.Date(df1$Close.Date, "%m/%d/%Y")

这是我的直方图公式没有正确分组

ggplot(df1, aes(Close.Date, fill=Stage)) + geom_bar()

我试过乱搞breaks，binwidth但没有成功

我有一些相关矩阵。我想看看有多少值落在 6 个 bin 中，如下所示；bin 1：0 到 0.1、0.1 到 0.2、0.2 到 0.3、0.3 到 0.4、0.4 到 0.5 和 0.5 到 1。

我的矩阵： dput(head(x3,n=1)) structure("1 0.0118056267220191 0.0698430295769578 0.147675160526577 -0.240526687986192 -0.240526687986192 NA -0.0864263397068391 0.0472030857452077 0.144075169217511 -0.169335298346717 -0.136657358184974 0.0997757565385112 0.0318247578607896 -0.121466138394709 0.0698430295769578 0.0372342961702855 0.162822402256459 0.0698430295769578 -0.228614978429606 -0.00325644804512918 -0.0864263397068391 0.128784183243357 0.0698430295769578 0.0772194756468332 -0.0850262968762965 -0.0850262968762965 -0.0850262968762965 -0.35016924446602 0.0440944056879946 -0.171996312074949 0.144075169217511 0.150114837624665 0.0698430295769578 0.0698430295769578 0.0772194756468332 -0.0238936680131698 -0.0900497873763463 0.0997757565385112 -0.0465278278289626 0.0117475463077051 0.0824568591955934 -0.0900497873763463 -0.0257843138721356 0.0723951333229052 -0.286356421265527 0.0698430295769578 0.119512195121951 0.027050089040023 -0.0753353976483616 0.123466199581199 -0.0864263397068391 0.0997757565385112 -0.0396206715348156 0.123466199581199 0.144075169217511 0.180333926933486 0.288860360879251 -0.286356421265527 -0.030022967524933 -0.100304414707211 0.128045554224423 0.292369332798234 0.0997757565385112 -0.0401597420067507 0.0698430295769578 0.0698430295769578 0.0341553188670066 0.0997757565385112 ", .Dim = c(1L, 1L))

我目前没有一个可行的例子。不知道如何解决这个问题。

任何帮助将不胜感激。

谢谢。

我有一个相关性的 r 值文件。我想将 r 值拆分为 bin 并计算每个 bin 中有多少 CNV。有没有办法在没有重复的情况下做到这一点？

我有这条线来分割数据，只需要计算CNV而不重复计数。

我只想知道每个 bin 中有多少个 CNV。

我的数据框的最小值为零。我正在尝试使用 的precision和include_lowest参数pandas.cut()，但我无法让间隔由整数组成，而不是由一位小数组成的浮点数。我也不能让最左边的间隔停在零。

我尝试设置precision为 -1、0 和 1，但它们都输出一位小数浮点数。pandas.cut()帮助确实提到 x-min 和 x-max 值扩展了 x 范围的 0.1 %，但我认为也许可以include_lowest以某种方式抑制这种行为。我目前的解决方法涉及导入 numpy：

pandas.cut()有没有办法在不使用 numpy的情况下直接获得非负整数作为区间边界？

编辑：我刚刚注意到指定right=False使最低间隔变为0而不是-0.4。它似乎优先include_lowest，因为更改后者并没有任何可见的效果right=False。以下间隔仍指定小数点后一位。

我正在使用 matplotlib 创建一个直方图，其中 bin 固定为一个像素宽。我想摆脱这些垃圾箱之间的空白。这实质上意味着将 x 轴设置为轴上每个值一个像素（即：x 轴上每 100 个像素应该有 100 个 bin）。

这是我目前使用的代码：

所以，我希望所有的 bin 在保持一个像素宽度的同时相互接触。这是我当前输出的图片， .

我正在做一个课堂项目，我想为我的数据添加权重。我们班正在使用来自这个 kaggle 比赛的数据 ( https://www.kaggle.com/c/2013-american-community-survey/data )。

我为数据创建了摘要和直方图，但现在我想重新运行它们以反映权重。我目前的代码是：[pus.keep.df 只是数据框的一个较小版本]

而且，年龄有这么多的类别，情节看起来很疯狂。如果有人知道如何将这些放入大约 10 个的垃圾箱中，那也将非常有帮助！

较小文件的 dput 命令的输出是：

我使用 Y~Exponential(0.8) 的随机变量生成了 200 个随机数：

我正在尝试计算每个 bin 的预期计数器数量，知道 Y~Exponential(0.8)。我怎样才能做到这一点？