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2020-11-28 10:57:42
这个问题的关键是如何根据行和列的名称对数据框进行子集化。在这里，我设计了一个函数来实现此目的。要使用此功能，你可以设置start开始日期，end结束日期和dt数据框。
outcome <- function(start, end, dt){
out <- dt[rownames(dt) %in% start, colnames(dt) %in% end]
return(out)
}
# Example:
outcome(start = "29-Apr", end = "28-Oct", dt = dat)
# [1] 100
或者，如评论中所述，你可以直接执行以下操作。
outcome <- function(start, end, dt){
out <- dt[start, end]
return(out)
}
数据
dat <- read.table(text = "'22-Apr' 90 95 95 95
'29-Apr' 95 100 100 100
'6-May' 95 100 100 100
'13-May' 90 100 100 95
'20-May' 90 95 95 90
'27-May' 80 85 85 90
'3-Jun' 75 80 80 85", header = FALSE, row.names = 1)
names(dat) <- c("21-Oct", "28-Oct", "4-Nov", "11-Nov")
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Mamba is a new state space model architecture showing promising performance on information-dense data such as language modeling, where previous subquadratic models fall short of Transformers. It is based on the line of progress on structured state space models, with an efficient hardware-aware design and implementation in the spirit of FlashAttention.
(翻译：Mamba 是一种新的状态空间模型架构，在信息密集型数据（例如语言建模）上显示出良好的性能，而之前的二次模型在 Transformers 方面存在不足。它基于结构化状态空间模型的进展，并本着FlashAttention的精神进行高效的硬件感知设计和实现。)
@RonakShah谢谢。我已根据您的评论更新了答案。