小编Kat*_*tyB的帖子

这是一种混乱的方式,但我们仍然在这里.考虑一个时间序列:

Date1 <- seq(from = as.POSIXct("2010-05-01 02:00"), 
             to = as.POSIXct("2010-10-10 22:00"), by = 3600)
Dat <- data.frame(DateTime = Date1,
                  x1 = rnorm(length(Date1)))

此示例数据集用于新西兰地区的空气温度.我想将这个数据集与美国的一个地点进行比较,但在比较北半球和南半球的数据集时,季节将会相反,因此我正在寻找一种合理的方法来改变新西兰数据的季节性模式.与美国数据相同.我试图这样做的一种方法是在数据中取一年中的一天并减去183,然后与美国数据进行比较.因此,我的问题是如问题中所示的日期时间格式,如何从中减去183天并最终得到新的日期时间.因此,对于这个例子,5月的第一天是121年的一天,因此通过减去183天,我们最终在2009年11月结束了一天.可以这样做.我意识到这个问题可能不太清楚,但这是表达我意图的最佳方式.

在excel中,我记得能够根据文档选择一个称为"power"的特定趋势线:

"功率趋势线是一条曲线,最适合用于比较以特定速率增加的测量值的数据集 - 例如,赛车以一秒钟的间隔加速.如果您的数据包含零值或负值,则无法创建电源趋势线.

我怎样才能在matlab中实现它？

例如:

a = [15.5156,0.1995;
7.6003,0.2999;
9.4829,0.2592;
12.2185,0.2239;
23.4094,0.1811];

figure;scatter(a(:,1),a(:,2))

这篇文章是关于矩阵重组的前一个问题:

在matlab中重新格式化矩阵

以下示例演示了我面临的另一个问题:

depth = [0:1:20]';
data = rand(1,length(depth))';
d = [depth,data];
d = [d;d(1:20,:);d];

在这里,我想改变这个矩阵,以便每列代表一个特定的深度,每行代表时间,所以最终我将有3行(即天)和21列(即每个深度的测量).但是,我们无法重塑这一点,因为给定日期的测量数量不同,即有些缺失.这是众所周知的:

dd = sortrows(d,1);
for i = 1:length(depth);
    e(i) = length(dd(dd(:,1)==depth(i),:));
end

从'e'我们发现不同日期的深度数是不同的.如何在矩阵中插入一个nan,以便每天都有相同的深度值？我首先可以找到独特的深度:

unique(d(:,1))从此,如果某一天缺少深度(来自唯一),我想将深度插入正确的位置,并将nan插入数据列中的相应位置.怎么能实现这一目标？

这可能是也可能不是一个非常简单的问题.但我试图改变R中产生的acf情节并且没有运气.我想改变acf看起来的方式,即改变基本情节.该图显示左侧R产生的正常acf和右侧的acf,有没有办法改变这个？

我尝试在各种搜索引擎中键入"将AC中的acf plot更改",但找不到合适的解决方案.到目前为止,我已经存储了acf输出:

a <- acf(blah)
xyplot(acf~lag,data=a,type = "l")

这将返回acf的线图,但不保留95%置信区间.有没有人有什么建议？

这是我的数字的当前版本:

    require(MuMIn)
    require(ggplot2)
    data(Cement)
    d <- data.frame(Cement)
    dd <- melt(d,id.var = "y")

ggplot(dd,aes(x = y,y = value, group = variable)) + 
  geom_point(size = 2)  + 
  theme_classic() +
  facet_grid(variable ~ ., scales = "free") + 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) + 
  xlab("") +
  ylab("") +
  guides(colour = FALSE)

我怎么能够

1)改变该图,使X1,X2,X3和X4标签位于左侧,并且它们读取c("因子x ^ 2","因子x ^ 3","因子x ^ 4","因子x ^ 5"),

2)是否有方法用一个盒子围住每个面板,使它们更容易区分？

是否可以包含group = variable并在ggplot中添加另一个点.

例如:

require(MuMIn)
require(ggplot2)

data(Cement)
d <- data.frame(Cement)
dd <- melt(d,id.var = "y")
d2 <- runif(length(dd[,1]))
d2 <- data.frame(first = dd$y,
                 second = d2)

ggplot(dd, aes(x = y,y = value,group = variable)) + 
  geom_line() + 
  geom_point(data = d2,aes(x = first,y = second))

这会导致错误.最后我想将这里指定的点添加到线图上.