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我制作了一个自定义列表组件（在 React Native 中），它显示带有一些描述文本的可触摸图像。我需要每个图像打开一个特定的模态；但我不知道怎么做！！我应该在哪里以及如何编码模态？...这是我的照片列表组件：

我正在分析来自 3 种不同步态速度的数据。对于每个组/速度，我正在确定称为“角度”的特定值。每组有不同的样本量。所以，我需要比较多模态分布，我想统计测试以下内容：

1. 每组内 3 个模态（峰）之间存在显着差异
2. 所有三组的相同模式之间没有显着差异（与其他 2 种模式相比）。

分布如下所示，值得注意的是，每组的 3 种模式相对于彼此出现大约相同的值。

我被这个困住了。我已经尝试过 KDE，并且得到了 3 个预期的集群。我不确定如何证明差异。我也尝试过 Kruskal-Wallis 非参数检验（针对不同的样本量），但结果显示组之间存在显着差异，我认为分布在统计上没有差异（2. 上面的点）。

另一个问题是这是循环问题，因为角度是从 0 到 360，所以我不确定这是否会改变方法（我已经预处理数据来处理这个问题）。

你能帮忙吗？

请注意，我的真实数据要大得多，我不能在这里复制，所以我在下面给出一个玩具示例（红色小提琴图来自真实数据）：

我有超过 10000 个分布的数据，看起来像红色的分布。我想将它们中的每一个与一个参考分布进行比较，比如蓝色的那个。因为有些是单峰的，有些是多峰的，所以我不能对所有这些都使用 t 检验。因此，我正在尝试检测多峰分布以应用条件检验（正态分布的 t 检验，多峰分布的 mann-whithney - 如果有任何其他想法，请告诉我）。有没有办法检测多峰分布？
当我有一个多峰分布并将每个模式与参考进行比较时，我也在考虑拆分模式。这可能吗？我找到了这个 SO 链接，在 R 中计算多峰分布中的模式，但没有找到任何更新的东西。

我尝试 mclust 来查找可以找到多少模式，但它不能很好地工作，因为当分布看起来单峰时它会找到 2 模式。

我也试过dip.test

但同样，p 值并不总是正确的（例如，当图 79 的 p=0.076 时，图 77 将在 p=0.001 时显着）。

欢迎任何帮助/想法！

谢谢！

是否有任何直接的方法可以使用多启动选项来解决 OpenMDAO 中的优化问题？我目前正在使用 ScipyOptimize 的 SLSQP 驱动程序，并希望从多个初始点开始搜索（在并行序列中，尽管这不是必需的），并选择最好的结果，以增加对找到的最小值是一个很好的最小值（或可能是全局的）。有没有什么聪明的方法可以在 OpenMDAO 中实现这一点，而不是“手动”实现一个循环？

我正在尝试制作一个可以找到随机数组模式的程序。到目前为止，我已经找到了一组数字的模式，尽管当数组出现多个模式时我的代码不起作用。顺便说一句，我正在使用 HashMap。这是我的代码：

谢谢！

I have a set of variables X1 and X2 and Y with relationship plot as shown below. X2 values are used for color coding.

X1, X2, and X3 are integer variables.

The observed pattern is multimodal.

What is the best way to predict Y based on X1 and X2?

Can we use non-linear or hurdle models for this?

Also what are the tools available to achieve this in R?

I am currently working on text image retrieval where basically, given a test query, I should be able to retrieve all the related images. For example- 'children playing in park', should retrieve all relevant images. I do know the evaluation metric to use for this is Precision@k. I also understand what it is.

However, i don't know how to find it since i don't have associated labels on what images are relevant for what input query. I am using Flickr30K dataset.