swirl 6: Subsetting Vectors

本文介绍了使用R语言进行向量操作的方法,包括如何筛选正数元素、排除特定位置的数据及通过名称索引获取向量元素等内容。文章还探讨了NA值在条件筛选中的表现及其对结果的影响。
> x[x>0]
 [1]          NA 1.212753086 1.226772040 1.859602576 0.763847244          NA 1.791336311          NA          NA
[10]          NA          NA          NA          NA          NA 0.439779205 2.324976502          NA          NA
[19]          NA          NA          NA 0.009213532          NA 0.141221402          NA 0.524453811          NA
[28]          NA          NA 0.922737419          NA

Since NA is not a value, but rather a placeholder for an unknown quantity, the expression NA > 0 evaluates to NA. Hence we get a bunch of NAs mixed in with our positive numbers when we do this.

> x[-c(2,10)]
 [1]           NA  1.212753086  1.226772040 -0.332124446  1.859602576  0.763847244           NA  1.791336311
 [9]           NA           NA           NA           NA -0.262890059           NA           NA -0.539133551
[17]           NA -0.940835275 -0.396005495 -0.556808402  0.439779205  2.324976502           NA           NA
[25]           NA           NA           NA  0.009213532           NA  0.141221402           NA  0.524453811
[33] -0.207030473           NA           NA           NA  0.922737419           NA

“-”标示去除

> names(vect)
[1] "foo"  "bar"  "norf"

names()

> identical(names(vect),names(vect2))
[1] TRUE
identical() The identical() function tells us if its first two arguments are, well, identical.

> vect["bar"]
bar 
  2 

"name of vector"向量中元素名,(加引号)可以直接返回元素名元素值

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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