小编ton*_*nov的帖子

我正在尝试在绘制数据集之前构建数据集.我决定使用函数工厂gammaplot.ff(),我的代码的第一个版本如下所示:

PowerUtility1d <- function(x, delta = 4) {
  return(((x+1)^(1 - delta)) / (1 - delta))
}
PowerUtility1d <- Vectorize(PowerUtility1d, "x")

# function factory allows multiparametrization of PowerUtility1d()
gammaplot.ff <- function(type, gamma) {
  ff <- switch(type, 
               original = function(x) PowerUtility1d(x/10, gamma),
               pnorm_wrong = function(x) PowerUtility1d(2*pnorm(x)-1, gamma),
               pnorm_right = function(x) PowerUtility1d(2*pnorm(x/3)-1, gamma)
              )
  ff
}

gammaplot.df <- data.frame(type=numeric(), gamma=numeric(), 
                           x=numeric(), y=numeric())
gammaplot.gamma <- c(1.1, 1.3, 1.5, 2:7)
gammaplot.pts <- (-1e4:1e4)/1e3

# building the data set
for (gm in gammaplot.gamma) { …

在R中,一个包"通过名称空间加载(而不是附加)"是sessionInfo()什么意思？

编辑:

例如:

> sessionInfo()

R version 2.15.2 (2012-10-26)
Platform: x86_64-apple-darwin9.8.0/x86_64 (64-bit)

locale:
[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

---->>>> loaded via a namespace (and not attached):
---->>>> [1] tools_2.15.2

谈话很便宜,首先显示我的代码:

HTML:

<div add-icons="IconsCtrl">
</div>

指示:

angular.module('attrDirective',[]).directive('addIcons', function($compile){
return {
    restrict : 'A',
    controller : "IconsCtrl"
    },
    link : function (scope, elem , attrs, ctrl) {
        var parentElem = $(elem);
        var icons = $compile("<i class='icon-plus' ng-click='add()'></i>)(scope);
        parentElem.find(".accordion-heading").append(icons);
    },
}

});

控制器:

function IconsCtrl($scope){
  $scope.add = function(){
    console.log("add");
  };
}

现在它工作,当我点击加号图标,浏览器控制台输出"添加".

但我想动态地将控制器设置为指令,如下所示:

HTML:

<div add-icons="IconsOneCtrl">
</div>
<div add-icons="IconsTwoCtrl">
</div>

控制器:

function IconsOneCtrl($scope){
       $scope.add = function(){
        console.log("IconsOne add");
       };
    }

function IconsTwoCtrl($scope){
    $scope.add = function(){
        console.log("IconsTwo add");
    }
}

指令喜欢:

angular.module('attrDirective',[]).directive('addIcons', function($compile){ …

我在R中使用标准stats包在636,688行和7列的数据集上运行k-means聚类:kmeans(dataset, centers = 100, nstart = 25, iter.max = 20).

我收到以下错误:Quick-TRANSfer stage steps exceeded maximum (= 31834400),虽然人们可以在查看代码http://svn.r-project.org/R/trunk/src/library/stats/R/kmeans.R -我不确定的是什么出错了.我认为我的问题与我的数据集的大小有关,但如果有人能够一劳永逸地澄清我可以采取哪些措施来缓解这个问题,我将不胜感激.

我正在为.NET/C#寻找一个好的(经过良好测试,功能齐全,界面友好的)矩阵库.我在这里的主要要求只是它应该是免费的(我不特别在意它是否是这种情况下的开源)并且最好支持稀疏矩阵运算.强制性要求是所有基本操作(例如乘法,换位,反演)以及寻找特征值和特征向量.用于发现特征值的数值而非/以及分析方法的实现,特别是用于稀疏矩阵的Lanczos算法,将是非常优选的,因为我将要处理的矩阵非常大(长度为10,000向上),因为正方形,也相当稀疏.这么说,我可能会在那里要求一点,所以对合理完整的矩阵库的任何建议都会很棒.

现在我知道Python有一两个有用的库用于这样的任务(即NumPy/SciPy),但遗憾的是,该领域似乎缺乏.NET.

稍微搜索了以下.NET的库,我可以使用它:

• Lutz Roeder的Mapack
• DotNetMatrix(CodeProject)
• C#矩阵库(CodeProject)

但是,由于我没有使用任何这些库或其他任何经验(并且没有足够的时间在任何情况下正确地检查每个库),我非常感谢这里有人可以讨论他们关于各种库的建议,他们的优点/缺点,特别是关于我的用途的适用性,以及他们的一般经验.

求助于MatLab总是一个选择,但不是首选,因为如果我可以直接将矩阵数学与我的程序集成,那将更加方便.

我正在制作两个变量的散点图,并希望通过因子变量对点进行着色.这是一些可重现的代码:

data <- iris
plot(data$Sepal.Length, data$Sepal.Width, col=data$Species)

这一切都很好,但我怎么知道什么因素被涂上了什么颜色？

我正在使用该lubridate软件包并应用该month函数从日期中提取月份.我在日期字段上运行了str命令,我得到了

Factor w/ 9498 levels "01/01/1979","01/01/1980",..: 5305 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

> v1$Date<-month(v1$Date)
Error in as.POSIXlt.character(as.character(x), ...) : 
character string is not in a standard unambiguous format

这是我的数据框的一个例子

https://drive.google.com/file/d/0B6cqWmwsEk20Q2dHblhXZi14Wk0/edit?usp=sharing

我不知道我做错了什么.

在此页面上,他们给出了以下示例

library(ggplot2)
library(reshape2)
ggplot(data=tips, aes(x=day)) + geom_bar(stat="bin")

而不是计数我想在y轴上有一个频率.我怎样才能做到这一点？

我正在尝试将数据帧乘以df向量v,以便产品是数据框,其中i第 - 行由下式给出df[i,]*v.我可以这样做,例如,通过

df <- data.frame(A=1:5, B=2:6); v <- c(0,2)
as.data.frame(t(t(df) * v))
   A  B
1  0  4
2  0  6
3  0  8
4  0 10
5  0 12

我确信必须有更多R风格的方法(而且非常简单!),但没有任何想法.我甚至尝试过类似的东西

apply(df, MARGIN=1, function(x) x*v)

但仍然as.data.frame(t(.))需要不可读的结构.
如何在这里找到高效优雅的解决方法？

假设极坐标中有一个数据集被绘制为扇区

library(ggplot2)
library(reshape2)
data <- melt(matrix(rnorm(1000), nrow = 20))
data$type <- 1:2
data$Var1 <- data$Var1*6 - 60

ggplot(data, aes(Var1, Var2)) + 
  geom_tile(aes(fill = value)) + 
  coord_polar(theta = "x", start = pi) + 
  scale_x_continuous(limits = c(-180, 180)) +
  facet_wrap(~type)

它给出了下图:

如何在不完整圆圈的情况下移除绘图的底部(空白)部分？