小编Ale*_*nov的帖子

是否有dplyr(或其他包)命令用于获取SQL表的列(字段？)类型？例如...

library(RSQLite)
library(dplyr)

data(iris)

dat_sql <- src_sqlite("test.sqlite", create = TRUE)
copy_to(dat_sql, iris, name = "iris_df")

iris_tbl <- tbl(dat_sql, "iris_df")
iris_tbl
# Source:   query [?? x 5]
# Database: sqlite 3.8.6 [test.sqlite]
# 
#    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#           <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>   <chr>
# 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
# 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
# 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
# 4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
# 5           5.0         3.6          1.4         0.2 …

在ggplot使用facet_grid(..., space = "free_y")和组内的点数较小时,小平面标题会被切断.

例如...

library(tidyverse)

d <- tibble(
  x = factor(1:40),
  y = rnorm(40),
  g = c(rep("GROUP 1", 39), "GROUP 2")
)

ggplot(d) +
  aes(x = x, y = y) +
  geom_col() +
  facet_grid(g ~ ., scales = "free_y", space = "free_y") +
  coord_flip() +
  theme(
    strip.text.y = element_text(angle = 0, size = rel(4))
  )

有没有办法让GROUP 2文本不在截面网格边缘被截断？我知道我可以扩展情节,但这并不是一个令人满意的解决方案 - 毕竟,各个方面之间存在所有边距!有没有办法让标签流血到那些？

我怎样才能制作ggplot情节geom_smooth(method ="lm"),但前提是它符合某些标准？举例来说,如果我只想画线,如果斜率是统计学显著(即p从lm拟合小于0.01).

编辑:更新为涉及facet的更复杂的示例.我没有从头开始生成数据,而是修改了diamonds数据集.

library(ggplot2)
library(data.table)

data(diamonds)

set.seed(777)
d <- data.table(diamonds)
d[color %in% c("D","E"), c("x","y") := list(x + runif(1000, -5, 5),
                                            y + runif(1000, -5, 5))] 
plt <- ggplot(d) + aes(x=x, y=y, color=color) + 
    geom_point() + facet_grid(clarity ~ cut, scales="free")
plt + geom_smooth(method="lm")

我想要的是绘制除了那些没有统计上显着斜率(即D和E)的线以外的所有线的方法.

我有一个矩阵数组。

dims <- c(10000,5,5)
mat_array <- array(rnorm(prod(dims)), dims)

我想solve对每个矩阵执行基于矩阵的操作（例如通过函数求逆），但保留数组的完整结构。

到目前为止，我提出了 3 个选项：

选项 1：一个循环，它完全符合我的要求，但笨重且效率低下。

mat_inv <- array(NA, dims)
for(i in 1:dims[1]) mat_inv[i,,] <- solve(mat_array[i,,])

选项 2：该apply函数更快、更清晰，但将每个矩阵压缩为一个向量。

mat_inv <- apply(mat_array, 1, solve)
dim(mat_inv)
[1]    25 10000

我知道我可以设置输出维度以匹配输入的维度，但是我很担心这样做会弄乱索引，特别是如果我必须在不相邻的维度上应用（例如，如果我想在维度 2 上反转） ）。

选项 3：包中的aaply函数plyr，它完全符合我的要求，但比其他函数慢得多（4-5 倍）。

mat_inv <- plyr::aaply(mat_array, 1, solve)

是否有任何选项可以将 的速度base::apply与 的多功能性相结合plyr::aaply？

我有一个markdown文档，可以通过pandoc的乳胶引擎将其转换为PDF。我正在尝试在其上使用波浪号来渲染n，如“niño”中所示，其降价幅度如下所示：

ni\~{n}o

...但是这只是在PDF中呈现为“ ni〜no”-即波浪号会按字面意义进行解释。我还尝试过转义反斜杠（ni\\~{n}o），将所有内容括在方括号（ni{\~{n}}o）中，基本上我认为按此顺序转义字符的每种可能组合都可以，但是没有任何效果。即使序列是单独的（即\~{n}），它也将失败。

但是，其他基于字母而不是符号的类似序列也可以正常工作（例如Otter\r{a}，正确呈现给“Otterå”）。Pandoc特别无法处理波浪号（或更一般地说，不是基于非字母的乳胶字符序列-我没有测试其他字符）。

我用来构建pdf的命令是pandoc file.md -o file.pdf。我也尝试指定-f markdown+raw_tex，但是它仍然失败（我也不需要这样做，因为\r{a}没有它的工作，我认为raw_tex默认情况下是启用的）。

有什么想法吗？我知道我可以使用xetex直接输入这些字符，但这并不是一个令人满意的解决方案...