我目前正在努力让Rstudio与我的git存储库一起工作.当我设置一个新项目并分配git存储库时,分支在Master上设置,提交,拉动和按钮都是活动的.一切正常.然后,在某些时候,分支切换到(无分支),提交,拉动和按钮呈灰色显示(如下所示).这发生在我制作的每个git项目中.首先工作然后是灰色的.
我仍然能够使用Shell的git命令,但GUI界面不起作用.
我花了一些时间浏览客户支持论坛和谷歌搜索问题.我找到的一个站点(https://www.r-bloggers.com/things-i-forget-pushpull-greyed-out-in-rstudio/)表示配置列表存在问题.但是,当我这样做时git config --list,我发现我做了have branch.master.remote=origin并且branch.master.merge=refs/heads/master在配置的底部.
我也试过了git push -u origin master,但这也没用.
我每天都使用RStudio和github,如果GUI界面再次正常工作,我会很高兴.
如果有人能帮我解决这个问题,我将非常感激.
编辑:我使用OSX 10.9 Mavericks和Rstudio版本0.99.903.
我是一个新的python用户,我想知道如何制作一个0到n的向量.我希望用户能够为n输入一个整数,并接收[0,1,2,3,4,5 ...,n]的输出.
这就是我到目前为止所做的......
from numpy import matrix
n=int(raw_input("n= "))
for i in range(n, 0, -1):
K = matrix(i)
print K
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但这是我得到的输出:
[0][1][2][3][4][5]...[n]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
转置矩阵没有帮助.我究竟做错了什么?
谢谢您的帮助!
我正在尝试在RMarkdown中生成报告模板.在本报告中,我想在单元格中的一个图表旁边有我正在使用的调查问题的数量和文本.我生成了一些示例图,并在MS Word中制作了以下示例.是否可以在RMarkdown中将R生成的图放在表中?
代码看起来会是什么样的?
编辑(9/8/16):我现在包含.Rmd文件.问题是html文件无法使用以下消息进行编译.
pandoc: Could not fetch Template1_files/figure-html/score_table-1.png
Template1_files/figure-html/score_table-1.png: openBinaryFile: does not exist (No such file or directory)
Error: pandoc document conversion failed with error 67
Execution halted
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
Template1是文件名,score_table是块标签.
有人愿意帮我诊断问题吗?
<meta charset="utf-8">
---
title: "Untitled"
author: "Xander"
date: "September 7, 2016"
output: html_document
self_contained: false
---
```{r mychunk, fig.show = "hide", echo = FALSE, fig.height=3, fig.width=5}
library(knitr)
library(ggplot2)
# sample data
dat <- data.frame(text = sapply(1:10, FUN = function(x) { paste0(sample(x = LETTERS, size = 15), collapse = …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 最近我一直在研究统计模拟,并且在生成随机数据以匹配相关矩阵的规范之后,我想要将每列变换为具有特定的均值和标准偏差.我在下面的代码中成功地做到了这一点,但它非常混乱,我想知道是否有更有效的方法来做到这一点.
#Input Correlation Matrix
sigma <- matrix(c(1.00, -0.03, 0.39, -0.05, -0.08,
-0.03, 1.00, 0.07, -0.23, -0.16,
0.39, 0.07, 1.00, -0.13, -0.29,
-0.05, -0.23, -0.13, 1.00, 0.34,
-0.08, -0.16 ,-0.29, 0.34, 1.00), nr=5, byrow=TRUE)
rownames(sigma) <-c("Exercise", "Hardiness", "Fitness", "Stress", "Illness")
colnames(sigma) <-c("Exercise", "Hardiness", "Fitness", "Stress", "Illness")
#The Choleski Decomposition Random Data Generator
N <- 373
L = chol(sigma)
nvars = dim(L)[1]
# Random variables that follow the sigma correlation matrix
r = t(L) %*% matrix(rnorm(nvars*N), nrow=nvars, ncol=N)
r = t(r)
sample …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在开发一个项目,该项目从给定文件夹中导入所有 csv 文件并将它们合并到一个文件中。我能够从文件夹中的每个文件中导入我想要的行和列,但现在需要帮助将它们全部合并到一个文件中。我不知道我最终会得到多少个文件(可能大约 120 个),所以我不想将它们一一合并。
这是我到目前为止所拥有的:
# Import All files
rowsToUse <- c(9:104,657:752)
colsToUse <- c(15,27,28,29,30,33,35)
filenames <- list.files("save", pattern="*.csv", full.names=TRUE)
for (i in seq_along(filenames)) {
assign(paste("df", i, sep = "."), read.csv(filenames[i])[!is.na(30),][rowsToUse,colsToUse])
}
# Merge into one file
for (i in seq_along(filenames)) {
df<-rbind(df.[i])
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
代码的第一部分创建了一系列标记为 df.1、df.2 等的数据帧。我希望它们以一个名为 df 的最终数据帧结束。所有文件的结构都相同。
如果有人有额外的几分钟时间,我将非常感谢您的帮助!谢谢!
我正在建造一个包含数字,文本和图表的表格.我用ggplot构建了我的情节,然后将它们添加到表格中(请参阅下面的代码).因为我(最终)会有很多情节,所以我需要使用循环来有效地创建它们.但是,由于ggplot似乎需要打印才能为每个绘图生成图像链接,我无法使用invisible(),随后在下面的图像顶部得到令人讨厌的'[ 1 ] [[2]] [[3]]'输出.
如何在不打印ggplot的任何可见输出的情况下编译文档?
```{r score_table, fig.show = "hide", echo = FALSE, fig.height=.75, fig.width=2.5}
#Load libraries
library(knitr)
library(ggplot2)
#Item data
items <- data.frame(text = sapply(1:3, FUN = function(x){
paste0(sample(x = LETTERS, size = 60, replace = T), collapse = "")}))
#Score data
score_set = replicate(n = 3, expr = {data.frame(other = rep("other", 4),
score=sample(1:7,4,TRUE))}, simplify = F)
#Plot function
plotgen<-function(score_set,other,score){
p <- ggplot(score_set, aes(factor(other), score))
p + geom_violin(fill = "#99CCFF") + coord_flip() + scale_x_discrete(name=NULL) +
scale_y_continuous(breaks …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) r ×5
knitr ×2
r-markdown ×2
dataframe ×1
ggplot2 ×1
git ×1
numpy ×1
plot ×1
python ×1
rbind ×1
read.csv ×1
rstudio ×1
simulation ×1
statistics ×1
vector ×1