covariance 相关问题

协方差，逆变和不变性描述了现有类型继承层次结构在经历某些转换（例如泛型中的使用）时如何变化。如果转换保持原始层次结构的顺序，则它是“协变的”。如果它反转它，它是“逆变的”。如果它打破它，它是“不变的”。

如何计算 R 中的条件方差 Var(Y2|Y1)

我确信这一定不难，但是对于我来说，我找不到 R 中的函数来做到这一点。感谢所有帮助。

r covariance

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具有协变返回类型的 Kotlin 泛型扩展方法

如何为具有协变返回类型的方法的类型层次结构编写通用扩展方法。例如，以下类型：密封接口 MyInterface { 有趣的地图（）：MyInterf...

kotlin generics extension-methods covariance covariant-return-types

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是否有一个带有索引器返回的协变类型参数的内置通用接口？

在此主题中如何获取 null 而不是 KeyNotFoundException 通过键访问字典值？在我自己的答案中，我使用显式接口实现来更改基本字典索引...

c# generics interface covariance indexer

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为什么协方差不适用于泛型方法

假设我有接口和类：公共接口 ITree {} 公共类树：ITree {} 由于 IEnumerable 是协变的，因此下面的代码行编译成功： IE可枚举假设我有接口和类： public interface ITree {} public class Tree : ITree {} 由于IEnumerable<T>是协变，所以下面的代码行编译成功： IEnumerable<ITree> trees = new List<Tree>(); 但是当我将它放入泛型方法中时： public void Do<T>() where T : ITree { IEnumerable<ITree> trees = new List<T>(); } 我从编译器中得到编译错误：错误1无法将类型“System.Collections.Generic.List”隐式转换为“System.Collections.Generic.IEnumerable”。存在显式转换（是否缺少转换？） D:\lab\Lab.General\Lab.General\Program.cs 83 40 Lab.General 为什么协方差在这种情况下不起作用？这是因为方差仅适用于引用类型（类、接口和委托）。添加一个类约束，它就可以正常编译了： public static void Do<T>() where T : class, ITree 我只是想添加更多示例：您可以调用 MakeDesignWhereTIsReference 并将 VehicleStruct 传递为 T。但问题是：引用类型支持协变和逆变，但值类型不支持它们。来自MS 文档所以我们还需要限制T为引用类型；这可以借助 class 关键字来完成，该关键字添加了我们需要的限制。 public static class TestCovariance { public static void MakeDesignWhereTIsReference<T>() where T : class, IVehicle // pay attention to class restriction { ICollection<IDesign<IVehicle>> list = new List<IDesign<IVehicle>>(); var design = new Design<T>(); list.Add(design); } public static void MakeDesignWhereTIsStruct<T>() where T : struct, IVehicle //This method will throw a cast exception { ICollection<IDesign<IVehicle>> list = new List<IDesign<IVehicle>>(); var design = new Design<T>(); list.Add((IDesign<IVehicle>)design); } } public struct VehicleStruct : IVehicle { } TestCovariance.MakeDesignWhereTIsReference<Ship>(); TestCovariance.MakeDesignWhereTIsStruct<VehicleStruct>();

c# c#-4.0 covariance contravariance

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如何计算两个数据集、值列表之间的协方差？

将 numpy 导入为 np def cov(x,y): 如果 len(x) != len(y)：返回 a_mean = np.mean(x) b_mean = np.mean(y) 总和 = 0 对于范围内的 i(0, len(x))：总和 += ((x[i] - a_mean)...

python numpy covariance

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阐明在 MATLAB 中生成独立同分布高斯随机向量的过程

这可能是一个愚蠢的问题，我只是想仔细检查一下我对 MATLAB 中随机向量创建的理解。我想使用高斯生成 100 个二维 iid 随机向量

matlab random covariance gaussian iid

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为什么这是在给定协方差/相关问题中寻找联合概率的方法？

鉴于这个问题：问题描述解决这个问题的一部分需要找到联合概率：联合概率另外，作为参考，以下是边际概率：边缘