小编moa*_*eep的帖子

我从ubuntu 12.04更新到ubuntu 12.10并且我突然写的python模块不再使用模块scipy没有属性'misc'的错误消息.这工作以前.我在更新后仍在使用python 2.7.这是代码崩溃的地方

import scipy
scipy.misc.imsave(slice,dat)

有任何想法吗？

我已经设法使用grid.arrange创建一个2x2的绘图:

library(gridExtra)
grid.arrange(p1,p3,p2,p4, ncol=2, nrow=2, top = "Daily QC: Blue")

这个多重图的主要标题非常小.有没有办法更改标题文字大小和字体.

我想根据参考和测量日期与源半衰期(以年为单位)之间的差异来纠正源活动.说我有

ref_date <- as.Date('06/01/08',format='%d/%m/%y')

和我的一个列data.frame具有相同的日期格式,例如,

today <- as.Date(Sys.Date(), format='%d/%m/%y')

我可以使用lubridate包找到这些日期之间的年数

year(today)-year(ref_date)
[1] 5

例如,我可以使用一个函数来获得浮点答案today - ref_date= 5.2y吗？

在ggplot2中,p <- qplot(wt, mpg, data=mtcars, colour=factor(cyl))从此处获取的以下命令绘制散点图,每个点根据因子着色

我想用geom_smooth来拟合所有数据而不考虑因素,但是根据因子保持各个点的颜色.p + geom_smooth(method="lm")在每个因素上线性拟合.我该怎么做呢？

我们的R脚本用于多台计算机上的多个用户,因此每台计算机上都安装了软件包.为了确保每个脚本都适用于所有用户,我想定义一个函数pkgLoad,它将首先测试是否在本地安装软件包,然后再使用抑制的启动消息加载库.在运行install.packages()作为指南之前使用Check for installed packages,我试过了

 pkgLoad <- function(x)
  {
    if (!require(x,character.only = TRUE))
    {
      install.packages(x,dep=TRUE, repos='http://star-www.st-andrews.ac.uk/cran/')
      if(!require(x,character.only = TRUE)) stop("Package not found")
    }
    #now load library and suppress warnings
    suppressPackageStartupMessages(library(x))
    library(x)
  }

当我尝试使用pkgLoad("ggplot2")加载ggplot2时,我在终端中收到以下错误消息

Error in paste("package", package, sep = ":") : 
  object 'ggplot2' not found
> pkgLoad("ggplot2")
Loading required package: ggplot2
Error in library(x) : there is no package called ‘x’
> pkgLoad("ggplot2")
Error in library(x) : there is no package called ‘x’

为什么x从ggplot2变为普通的旧x？

我正在多个方面绘制geom_points,并希望在每个方面上注释R ^ 2(最好是在facet_label而不是图形上).我在这里找到了一些代码,它会给出R ^ 2和完整数据的回归方程框架而不是子集.

我的data.frame被追加了.

基本上我想关联ln_x和ln_y(由于命名约定不正确,ln_x实际上在y轴上)由roi_size面对.这是我到目前为止:

lm_eqn = function(df){
    m = lm(ln_x ~ ln_y, df);
    eq <- substitute(~~R^2~"="~r2, 
                     list(r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
    as.character(as.expression(eq));                 
}
p2 <- ggplot(df, aes(x=ln_x, y=ln_y)) + geom_point(shape=19, aes(colour=factor(depth))) + geom_smooth(method="lm") + 
    facet_wrap(~roi_size) + scale_color_discrete("depth (mm)")

p2  + labs(y=expression(ln(frac(C[low]^air,C[low]^depth))),
           x=expression(ln(frac(C[low]^depth,C[high]^depth))) ) +
    theme(axis.title.x = element_text(colour='blue', size=16, hjust=0.9)) + 
    theme(axis.title.y = element_text(colour='blue', size=16, angle=0)) + 
    geom_text(aes(x=1.5,y=2.2,label=lm_eqn(df),family="serif"), 
       color='blue',  parse=TRUE)

这将打印每个方面上的完整数据帧的R ^ 2.如何调整为每个方面的数据打印R ^ 2,因为df取决于facet变量(roi_size).另外,我如何在构面标签而不是图形上打印文本

structure(list(roi_size = c(54.11, 49.18, 41.06, 32.31, 23.71, 
13.85, …

我有一个如下所示的csv文件,我使用read.csv读入R,其中C列有12/30个空值.我想计算每列的最大值,但是当在C列上使用时,R函数"max"返回"NA".如何让R忽略空/ NA值,我看不到"rm.na"在read.csv？

data<-data.frame(read.csv("test.csv"))

data

A   B   C   
1   5   6
15  2   3
8   3   3
7   5   4
5   3   8
4   1   4
5   3   4
2   2   10
4   3   8
6   5   2
1   4   4
10  8   4
0   6   0
7   3   8
5   3   3
13  12  13
6   0   0
0   0   2
5   2   NA
7   3   NA
1   8   NA
11  1   NA
1   4   NA
0   7   NA
4 …

我有一个简短的R脚本,使用ggplot2绘制一些直方图.如何根据直方图中的最大频率(加10%)自动设置直方图中的ymax限制,即

scale_y_continuous(limits= c(0,ymax*1.1)

plot = ggplot(data, aes(myo_activity)) +
  geom_histogram(binwidth=0.5, aes(fill=..count..))
plot + scale_x_continuous(expand = c(0,0), limits = c(30,90)) + 
  scale_y_continuous(expand = c(0,0), limits = c(0,140))

在我的Postgres数据库表中,我可以找到cap_cs137按日期顺序排列的最后20个条目:

select cap_cs137 FROM capintec ORDER BY cap_date DESC LIMIT 20;

我也可以得到平均值:

select avg(cap_cs137) FROM capintec LIMIT 20;

但是,如何组合上述语句以按日期顺序获取最近20个条目的平均值？

我们有一个过时的RHEL 5.8服务器,它支持Postgres 8.1.23,因此不允许使用WITH查询.

我有以下数据框df(追加)

我写了一个简短的脚本来绘制相关热图

library(ggplot2)
library(plyr)
library(reshape2)
library(gridExtra)


#Load data frame
df <- data.frame(read.csv("~/Documents/wig_cor.csv",sep="\t"))
c = cor(df[sapply(df,is.numeric)])

#Plot all data
plots <- dlply(df, .(Method), function (x1) {
ggplot(melt(cor(x1[sapply(x1,is.numeric)])),
aes(x=Var1,y=Var2,fill=value)) + geom_tile(aes(fill = value),colour = "white") + geom_text(aes(label = sprintf("%1.2f",value)), vjust = 1) + theme_bw() + theme(legend.position = 'none') +
scale_fill_gradient2(midpoint=0.8,low = "white", high = "steelblue")})

#Plot by EF Analysis Method

plots <- dlply(df, .(Method), function (x1) {
    ggplot(subset(melt(cor(x1[sapply(x1,is.numeric)]))[lower.tri(c),],Var1 != Var2),
           aes(x=Var1,y=Var2,fill=value)) + geom_tile(aes(fill = value),colour = "white") +
        geom_text(aes(label = sprintf("%1.2f",value)), vjust …