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我有 2 个栅格堆栈。我想在每个堆栈的光栅层对之间做一些数学运算，产生相同层数的第三个光栅堆栈，即；

这是否等同于循环形式（用于说明目的）；

还是有更有效的功能或应用解决方案？谢谢。

我正在寻找 c++/python 中两组向量（两个二维数组）之间成对距离的最快实现。

我做了什么？我从这里在我的服务器上运行代码。在 python 中，我发现来自 scikit learn 的成对距离函数和来自 scipy.special.distance 的 cdist 具有最快的成对距离实现。

问题： 计算成对距离是我程序的主要瓶颈。因此，我想知道如果纯粹用 C++ 编码（鉴于 scikit-learn 中的大部分底层代码，scipy 都在 C++ 中），计算成对距离是否更快？

加载库并创建可重现的示例

但出于更具生物学意义的原因，我想更改这些比较的排序顺序

我试图找到一种方法来让“BC”和“BD”比较在下对角线中表示。

我试图找到一个具有完整矩阵和 lower.tri() 的解决方案，但到目前为止都失败了

我正在尝试遵循有关xarray文档的教程：http: //xarray.pydata.org/en/stable/dask.html#automatic-parallelization

我的最终目标是从具有约 100,000 个属性的数据集中获得成对的 spearman 相关矩阵，这使我学习了上述教程。我正在iris dataset从 from上测试实现，sklearn但我遇到了问题，因为这种类型的并行化语法与joblib.

我不知道如何获取下面的代码来制作一个成对的 spearman 相关矩阵，结果形状为(150,150). 我展示了一个这样做的例子，pandas但这不是平行的，并且将永远在我的实际数据集上。

有谁知道如何调整此xarray代码以创建对称相关度量？如果没有，有人可以指导我找到一种更好的方法来进行成对相似性测量。我知道，sklearns pairwise_distance但我想知道这是否是唯一的实现？

我一直试图在每次排放中获得新旧价值。我已经看到使用pairwiseorbufferCount但他们不允许保留第一个值的选项。

目标将来自：

至：

有任何想法吗？

我有一个如下的矩阵

正如您所看到的，对于某些i, j对，存在反向对。例如对于 i = 3, j = 1，有一对i = 1, j = 3。

这是我想要实现的目标。

对每一i, j对减去它的倒数并得到减法的绝对值。对于那些没有逆对的对，从它们中减去 0。

这里有几个例子：

因为i = 3, j = 5不存在逆对 (i = 5, j = 3)，因此计算变为：

abs(0.164547043 - 0)

因为i = 3, j = 1矩阵上有一个逆对，i = 1, j = 3因此计算将是：

abs(0.004970296 - 0.080454448)

我通过编写一堆充满 for 循环的代码（65 行）来解决这个问题，而且很难阅读和编辑。

所以我想知道是否有另一种更有效的方法来做类似的事情，通过使用更紧凑的函数。

受之前一篇文章的启发，它的答案非常简单（通过使用聚合（）函数）并通过在线搜索这些函数，我试图在这里使用 mapply（），但事实是我无法处理逆对。

编辑：

这里也是到目前为止有效的代码，但它要复杂得多

memMatrix帖子顶部给出的矩阵在哪里。在这里，您可以看到一点区别，即我将绝对值与一个名为 的变量相乘probability_distribution，但这并不重要。我从最初的帖子中通过它（乘法）使其更简单。

你可以运行它subFunc(memMatrix, 1/3)

我有一个包含 388 个示例代码的列表，我想要所有唯一的成对组合。我在 r 中尝试了几个选项，但它仍然没有给我想要的东西。

这是我的示例代码的一部分：

等等

有任何想法吗？

我正在尝试研究如何进行重复测量方差分析。我的数据结构如下

其中“col”代表不同的基材（处理），标题中的数字是随时间变化的测量值。这只是部分数据。

为了进行重复测量方差分析（希望是正确的统计测试），我尝试遵循我在网上找到的几个示例，例如http://rtutorialseries.blogspot.de/2011/02/r-tutorial-series-one -way-repeated.html

这导致：

这不是我希望的预期输出。我究竟做错了什么？

感谢您的帮助:)

我有一个一维向量，想根据 TensorFlow 中向量的成对比较生成一个矩阵。我需要将向量中的每个元素与所有其他元素（包括它自己）进行比较，如果它们相同，则相应的矩阵值将为 1，否则为 -1。例如，有一个 的向量[1,2,3,4,1]，那么所需的矩阵为

问题是如何在 TensorFlow 中生成这样的矩阵。

我尝试使用 librosa 将原始音频转换为 mel-spectrogram 并收到此错误。一开始，它运行得很好，但是在我安装了tensorflow和keras之后，它就出错了。我已卸载 tensorflow 并重试，但仍然出现此错误。

我认为这是由 lib sklearn 的模块成对引起的，但我不确定。这是我的代码

我已经从许多来源进行了搜索，但没有找到希望。请帮我。我怎样才能解决这个问题？谢谢