有谁知道在哪里可以找到各种主题的大量样本文件库？我正在寻找至少几千个文件(办公室或PDF应该没问题)以便测试一些算法......文件应该有一些共同点 - 例如,一千个与编程有关的文档,另外一千个与编程相关的文档生态学等...
谁知道我能在哪里得到它？
我是R的新用户,我试图编写一个用于模拟物种入侵和社区稳定性的脚本.我几乎完成了它,我在循环中只有一个小问题.
我有40种(1,2,......)的池,我通过连续入侵创建了一个社区.社区中的物种会离开入侵者池,除非它们灭绝(我设置了密度阈值).
我想要很多入侵(> 4000)所以我创建了一个4000到1到40之间的数字(random.order),但我有一个问题,因为我的物种密度矩阵(init.x)的数量不同元素作为我的向量.
time<- list(start=0,end=4000,steps=100)
# Initial conditions (set all species to zero in the beginning)
init.x <- runif(n)*0
# generate random order in which species are introduced
init.order<- sample(1:n)
order<-rep(order,100)
random.order<-sample(order,size=length(order))
outt <- init.x
**for (i in 1:4000){
# Introduce 1 new species (according to vector "random.order") with freq 1000*tol
# if the species is not yet in the init.x matrix
if (init.x[random.order[i]]<tol) {init.x[random.order[i]] <- 1000*tol}**
# integrate lvm model
out <-n.integrate(time=time,init.x=init.x,model=lvm)
# save out and attach it …我正在研究一个由~10 ^ 6个值组成的数据集,这些数据集聚成可变数量的二进制数.在我的分析过程中,我试图随机化我的聚类,但保持bin大小不变.作为玩具示例(伪代码),这看起来像这样:
data <- list(c(1,5,6,3), c(2,4,7,8), c(9), c(10,11,15), c(12,13,14));
sizes <- lapply(data, length);
for (rand in 1:no.of.randomizations) {
rand.data <- partition.sample(seq(1,15), partitions=sizes, replace=F)
}
所以,我期待像"partition.sample",将采取一个载体(如SEQ(1,15)),并随机抽样它,返回与分隔为由已经给右单元大小的数据列表的功能"大小".
我一直在尝试自己写一个这样的功能,因为这个任务似乎并不那么难.然而,矢量的分割成给定的块大小看起来这将是一个很大更快,更有效的,如果做"引擎盖下",意思可能不是本地R.所以我不知道我是否只是错过了合适的名称功能,或者是否有人可以请我指出一个智能解决方案:-)
非常感谢您的帮助和时间!:-)
最好,
Lymond
更新:
"no.of.randomizations"是指我在整个"随机化循环"中运行的实际次数.稍后,这将显然包括比实际采样更多的步骤.
此外,我还有兴趣在不更换的情况下进行上述取样专长.
在此先感谢,非常感谢您的帮助!
我尝试过在线查找的各种方法来使用SDK中的softKeyboard示例.我尝试了几种不同的API.
我试过了 File -> New -> Other... -> Android Sample Project
我试过了 File -> New -> Other... -> Android Project from Existing Code
我尝试过创建一个新项目并复制文件
无论我做了什么,结果代码都会加载错误.例如:
还有更多.我已经得到了其他样品,没有问题.在导入这些样本时,我遗漏了一些东西.它是什么？
在提供示例代码时,"foo"和"bar"通常用于表示"任意值",它们几乎是标准符号.
当您想要显示两个以上的任意值时,是否有更多"标准"术语？
即.是否有一个标准的术语列表,前两个是"foo"和"bar"？
sample1 <- c(9,9,24,24,27,27,39,45,54,54,54,57,57,57,57,66,66,69,75,81,90,102,105,108,120,120,123)
我该怎么做到(9,0,15,0,3,0 ......)等等？这个程序叫什么？
我在R中有一个矩阵,并且不需要执行for循环我想随机地重排行,但是每个列都是独立的.
也就是说,
A=cbind(c(1,2,3),c(4,5,6))
我想要一个新的矩阵,让我们说A.shuffle,其中第1 c(1,2,3)列和第2 c(4,5,6)列是随机混合的.
例如,
A.shuffle = cbind(c(1,3,2), c(6,4,5))
即,在第1列中,随机混洗改变了2和3的位置,而在第2列中,不同的随机混洗改变了6到4,4到5和5到6的位置.
什么是在R中做到这一点的好方法而不需要做循环？
谢谢!
我试图确定哪些列是从每行中随机采样的矩阵中采样的.函数示例似乎无法告诉您实际采样的位置.现在,如果所有值都是唯一的,那么简单的匹配例程就可以解决问题.但是,它们不在我的情况下,所以这不起作用.
x <- c(2,3,5,1,6,7,2,3,5,6,3,5)
y <- matrix(x,ncol=4,nrow=3)
random <- t(apply(y,1,sample,2,replace=FALSE))
ÿ
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 2 1 2 6
[2,] 3 6 3 3
[3,] 5 7 5 5
随机
[,1] [,2]
[1,] 2 6
[2,] 3 3
[3,] 5 5
对于原始矩阵中的重复值,我无法判断是否从列1或列3中采样了随机[1,1],因为它们都具有值2.因此,匹配在此处不起作用.
伴随着矩阵"随机",我还想要一个矩阵,它以相同大小的矩阵给出每个值被采样的列.例如,例如:
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 1 3
[3,] 3 4
谢谢!
我想在R中创建一个R中的数据样本向量,在其中我可以控制所选值的范围,所以我想我想使用sample来限制生成的值的范围,而不是生成一个rnorm-type命令基于分布类型,方差,SD等的值范围.
所以我希望用一个指定范围(例如1-5)的样本进行偏斜分布,如下所示:
x=rexp(100,1/10)
这是我所拥有的,但没有提供偏斜的分布:
y=sample(1:5,234, replace=T)
我怎么能得到我的蛋糕(有限的范围)并且吃它(偏斜的分布),可以这么说.
谢谢