小编Mat*_*agg的帖子

在R 2.1.0之后的某个地方,我开始注意到启动时显示的R版本号旁边的短语.这被证明是一个发布昵称,一个添加到R.Version变量的未记录的组件,可以访问R.Version$nickname.

R-announce的档案显示Peter Dalgaard多次宣布新版本的昵称(例如,这里),但我没有找到任何其他信息.尽管是查询对象的列表元素R.Version(),但它不包含在该函数的帮助文件中.

有关于此功能的任何文档吗？理想情况下,我想要一个用于确定版本昵称的系统声明,但任何权威参考都会很棒.

我被要求重新创建以下风格的情节.(请忽略这是否是一种良好的可视化类型的问题,并将此视为在数字表中添加彩色元素.)

大部分都很简单,但我还没有找到一个让中心空洞的好方法.为了节省时间,我可能会采用添加隐形虚拟数据的方法(如果没有其他人这样做,我会发布该方法,但它似乎不如修改主题的方法更优化).是否有基于主题的解决方案或非ggplot2 R解决方案？

我们在模仿的是什么

简单的ggplot2结果(不需要的填充中心)

library(ggplot2)

# make sample dataframe

Category <- c("Electronics", "Appliances", "Books", "Music", "Clothing", 
            "Cars", "Food/Beverages", "Personal Hygiene", 
            "Personal Health/OTC", "Hair Care")
Percent <- c(81, 77, 70, 69, 69, 68, 62, 62, 61, 60)

internetImportance<-data.frame(Category,Percent)

# append number to category name
internetImportance$Category <-
     paste0(internetImportance$Category," - ",internetImportance$Percent,"%")

# set factor so it will plot in descending order 
internetImportance$Category <-
    factor(internetImportance$Category, 
    levels=rev(internetImportance$Category))

# plot

ggplot(internetImportance, aes(x = Category, y = Percent,
    fill = Category)) + 
    geom_bar(width = 0.9, stat="identity") …

当我ctree()从party包中绘制决策树结果时,字体太大而且框太大了.它们与其他节点重叠.

有没有办法自定义输出,plot()以便框和字体更小？

我想为我的多维结果实现平行坐标.有没有人在matlab或R中实现它的实现？此外,有没有关于用于生成平行坐标的最佳工具的建议？

我有一个带有布尔变量事件的数据框d,指示某个事件是否在给定日期发生.我想创建一个新变量,指示距离最近的事件有多少观察(天).

d=structure(list(date = structure(c(-365, -364, -363, -362, -361, 
-360, -359, -358, -357, -356, -355, -354, -353, -352, -351, -350, 
-349, -348, -347, -346), class = "Date"), event = c(TRUE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, FALSE, 
FALSE)), .Names = c("date", "event"), row.names = c(NA, 20L
), class = "data.frame")

有没有这样做的功能？

当使用带有黑色背景的ggplot2主题时,是否可以控制颜色指南以外的指南的图例颜色,以便不用黑色绘制内容？如果是这样,怎么样？

library(ggplot2) # needs to be 0.9.3 for this theme
data(iris)       # included with ggplot2

theme_black<- function (base_size = 16, base_family = ""){
    theme_minimal() %+replace% 
        theme(
              line = element_line(colour = "white", size = 0.5, linetype = 1, 
                        lineend = "butt"), 
              rect = element_rect(fill = "white", 
                        colour = "white", size = 0.5, linetype = 1), 
              text = element_text(family = base_family, 
                        face = "plain", colour = "white", size = base_size,
                        angle = 0, lineheight = 0.9, hjust = 0, vjust = 0), …

我目前正在处理MMST包中的葡萄酒数据.我已将整个数据集拆分为训练和测试,并构建如下代码的树:

library("rpart")
library("gbm")
library("randomForest")
library("MMST")

data(wine)
aux <- c(1:178)
train_indis <- sample(aux, 142, replace = FALSE)
test_indis <- setdiff(aux, train_indis)

train <- wine[train_indis,]
test <- wine[test_indis,]    #### divide the dataset into trainning and testing

model.control <- rpart.control(minsplit = 5, xval = 10, cp = 0)
fit_wine <- rpart(class ~ MalicAcid + Ash + AlcAsh + Mg + Phenols + Proa + Color + Hue + OD + Proline, data = train, method = "class", control = model.control)

windows()
plot(fit_wine,branch = …

我有一个结构相同的csv文件目录.我正在尝试将所有这些加载到单个data.frame中.目前我使用lapply()与read.csv()获得data.frames的名单,我期待一个优雅的方式来此列表转换为避免外在的循环一个data.frame.

我的结果lapply(list.of.file.names,read.csv)可以近似为这个结构:

list.of.dfs <- list(data.frame(A=sample(seq(from = 1, to = 10), size = 5),
                               B=sample(seq(from = 1, to = 10), size = 5)), 
                    data.frame(A=sample(seq(from = 1, to = 10), size = 5),
                               B=sample(seq(from = 1, to = 10), size = 5)), 
                    data.frame(A=sample(seq(from = 1, to = 10), size = 5),
                               B=sample(seq(from = 1, to = 10), size = 5))
                    )

适用于任意长度列表的以下行的优雅版本是什么:

one.data.frame <- rbind(list.of.dfs[[1]],list.of.dfs[[2]],list.of.dfs[[3]])

我可以使用for循环执行此操作,但是有基于矢量的解决方案吗？