小编ste*_*rt6的帖子

我一直在寻找一种解决方案,将我所拥有的笛卡尔坐标(lat,long)转换为极坐标,以便于我想要运行的模拟,但是我没有在这里找到任何问题或答案. R.有很多选项,包括Matlab中的内置函数cart2pol,但我的所有数据都在R中,我想继续在这个框架中工作.

题:

我有来自标记数据的lat/long坐标,我想将它们转换为极坐标(意思是跳跃大小和角度:http://en.wikipedia.org/wiki/Polar_coordinate_system),这样我就可以随机播放或引导它们(没有决定哪个)约1000次,并计算每个模拟轨道从起点的直线距离.我有一个真正的轨道,我有兴趣通过模拟具有相同跳跃大小和转向角度的1,000个随机轨道来确定这种动物是否表现出场地亲和力,但是在完全不同的顺序和组合中.因此,我需要距离原点1000个直线距离来创建距离分布,然后将其与我的真实数据集的直线距离进行比较.

我很自在地进行自举,但是我在第一步停留,即将我的笛卡尔纬度/长坐标转换为极坐标(跳跃大小和转弯角度).我知道在Matlab等其他程序中有内置函数可以做到这一点,但我找不到任何方法在R中做到这一点.我可以手动在for循环中手动完成,但是如果有一个包出来的话有更简单的方法,我更喜欢这样做.

理想情况下,我想将数据转换为极坐标,运行模拟,然后为每个随机轨道输出一个终点作为笛卡尔坐标,lat/long,这样我就可以计算出行的直线距离.

我没有发布任何样本数据,因为它只是一个lat和long坐标的两列数据框.

感谢您的任何帮助,您可以提供!如果在本网站的某个地方或我错过的其他地方有一个简单的解释,请指出我的方向!我找不到任何东西.

干杯

我的任务是使用更新的数据重新运行其他人的模型(我进行了数据更新和格式化).我理解该模型是如何工作的,但没有写出来,而且它很长很详细.最重要的是,我专门使用JAGS,这是我第一次涉足WinBUGS,所以接口和错误消息对我来说是新的.该模型需要两天的时间来编译(并且它确实可以编译),但是后来我得到一个Trap错误,指出Index of Range,然后是几十行我无法理解的行.我已经浏览了整个模型,for循环和数据结构,我无法看到哪里有任何索引问题.令人沮丧的是,与JAGS不同,WinBUGS似乎没有告诉您哪个索引超出范围.

我非常感谢解码陷阱错误消息的任何帮助,以防有更多信息,而不是我意识到指定索引不匹配的位置.我将发布下面的模型以及陷阱消息,但我没有看到发布实际数据的重点,因为没有人会花2天等待模型编译以重现错误.相反,我只会发布数据结构,以便每个数据对象的维度都很明显.

一些注意事项:我使用的是先前使用的确切模型(字面上复制和粘贴),所以我知道它应该可以工作.以前的数据文件是矩形格式,而我创建和导出的数据文件是S格式.我的理解是WinBUGS应该能够处理两者,但我想知道这是否可能是问题的一部分.我直接从WinBUGS运行模型,手动加载模型和数据文件.我之前尝试使用r2winbugs从R中做到这一点,但是出现了内存错误和崩溃.

模型:

model{

  for(i in 1:n+nzeros){ # loop through the observed and unobserved areas
    for(j in 1:J){  #loop through the J fisheries areas 
      for(t in 1:T){ # loop through the years

        y[i,j,t] ~ dpois(mu.y[i,j,t])
        mu.y[i,j,t] <- lambda[i,j,t]*x[i,t]

        log(lambda[i,j,t]) <- mu.lambda[j]+ theta[z[i],j] + e.lambda[j,t] 

      }}}

  for(i in 1:n+nzeros){

    x[i,1] ~ dbern(gamma[i,1])
    recruitable[i,1]<-1

    for(t in 2:T){
      x[i,t] ~ dbern(mu.x[i,t])
      mu.x[i,t] <- survived[i,t] + gamma[i,t]*recruitable[i,t]
      recruitable[i,t] <- recruitable[i,t-1]*(1-x[i,t-1])
      survived[i,t] <- x[i,t-1]*phi[i,t-1]
    }}


  #priors

  for(c in 1:C){
    theta[c,1:J] ~ dmnorm(mu.th[], …

我对终端/bash 很陌生，也许以前有人问过这个问题，但我找不到我要找的东西，也许是因为我不确定要搜索什么来回答我的问题。

我正在尝试格式化一些文件以进行遗传分析，虽然我可以为每个样本文件写出以下命令，但我知道有更好的方法：

zcat myfile.fastq.gz | awk 'NR % 8 == 5 || NR % 8 == 6 || NR % 8 == 7 || NR % 8 == 0 {print $0}' | gzip > myfile.2.fastq.gz
zcat myfile.fastq.gz | awk 'NR % 8 == 1 || NR % 8 == 2 || NR % 8 == 3 || NR % 8 == 4 {print $0}' | gzip > myfile.1.fastq.gz

我有以下文件：

-bash-3.2$ ls
BB001.fastq BB013.fastq.gz  IN014.fastq.gz  RV006.fastq.gz  SL083.fastq.gz
BB001.fastq.gz  BB014.fastq.gz  INA01.fastq.gz …

我在ggplot2中创建了一个带有多个变量的堆积条形图:

使用以下代码:

library(ggplot2)
ggplot(meltd, aes(x=Burst, y=value, fill=variable)) +
  geom_bar(stat="identity") + facet_grid(~samp,scales="free",space="free") + 
  theme_bw() + scale_fill_manual("Fertilization",values = c('#98FB98', '#FF6347')) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1, 19, by = 1))

关于这个数据(订购):

   Burst      samp     %Fert     %Unfert
1      1    Nassau 1.0000000 0.000000000
5      2    Nassau 0.9793237 0.020676300
8      3    Nassau 0.9774301 0.022569886
16     4    Nassau 0.9750000 0.025000000
13     5    Nassau 0.9734843 0.026515719
12     6    Nassau 0.9651163 0.034883721
17     7    Nassau 0.9516807 0.048319328
4      8    Nassau 0.9444444 0.055555556
9      9    Nassau 0.9183673 0.081632653
14    10    Nassau 0.9106901 …