小编And*_*ton的帖子

我正在寻找使用ggplot2创建风玫瑰的良好R代码(或包),以显示风的频率,大小和方向.

我对ggplot2特别感兴趣,因为这样可以让我有机会利用其中的其他功能.

测试数据

从National Wind Technology的"M2"塔上下载80米级的一年天气数据.此链接将创建自动下载的.csv文件.你需要找到该文件(它被称为"20130101.csv"),并将其读入.

# read in a data file
data.in <- read.csv(file = "A:/drive/somehwere/20130101.csv",
                    col.names = c("date","hr","ws.80","wd.80"),
                    stringsAsFactors = FALSE))

这适用于任何.csv文件,并将覆盖列名称.

样本数据

如果您不想下载该数据,我们将使用以下10个数据点来演示该过程:

data.in <- structure(list(date = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 

1L,1L),. Label ="1/1/2013"​​,class ="factor"),hr = 1:9,ws.80 = c(5,7,7,51.9,11,12,9,11 ,17),wd.80 = c(30,30,30,180,180,180,269,270,271))..Name = c("date","hr","ws.80"," wd.80"),row.names = c(NA,-9L),class ="data.frame")

我在根目录中创建了一个用户文件夹.

我的项目基础路径是:

/var/www/myproject/

当我想从控制器访问基本路径BASEPATH时,它显示:

/var/www/myproject/system/ 

但我想要的道路是:

/var/www/myproject/ 

我是CodeIgniter的新手.我该如何设置此路径？

我的存储库的几个子目录中有多个.md文件。它们都有相同的命名约定，例如seminar1/slides.md、seminar2/slides.md等。这些*.md文件需要使用 pandoc 进行处理。我希望每次提交到存储库时都会自动执行此操作，并决定将其实现为在 Github 上运行的操作。

我已将以下工作流程创建为 .yml 文件，GitHub 将其识别为操作。如果我有一个子目录（例如 ），它会起作用/seminar1/*.md，但如果有更多子目录，它就会失败。

name: Make slides

on: push

jobs:
  convert_via_pandoc:
    runs-on: ubuntu-18.04
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
        with:
          ref: slides
      - run: |
          echo "::set-env name=FILELIST::$(printf '"%s"' seminar*/*.md)"
      - uses: docker://pandoc/latex:2.9
        with:
          args: -t beamer --output=${{env.FILELIST}}.pdf ${{env.FILELIST}}
      - uses: actions/upload-artifact@v2
        with:
          name: seminar-slides
          path: seminar*/*.md.pdf        

如何让脚本检测所有文件seminar*/*.md并对其进行操作？

另外，我需要一些一般可用性方面的帮助：

1. 所有脚本都从根目录运行。这意味着我必须修改 .md 文件的内容以包含该目录，例如，而seminar1/bridge.jpg不仅仅是包含bridge.jpg. 如何更改每个的工作目录$env.FILELIST？
2. 如何从文件名中删除扩展名并在 中使用它$env.FILELIST？

我有一个长数据框,其中包含来自桅杆的气象数据.它包含在不同高度()data$value的不同参数(风速,方向,气温等data$param)的同时拍摄的观测值(data$z)

我试图有效地切片这些数据$time,然后将函数应用于收集的所有数据.通常,功能一次应用于单个$param(即,我对风速应用不同的函数而不是空气温度).

目前的做法

我目前的方法是使用data.frame和ddply.

如果我想获得所有风​​速数据,我运行:

# find good data ----
df <- data[((data$param == "wind speed") &
                  !is.na(data$value)),]

然后我运行我的函数df使用ddply():

df.tav <- ddply(df,
               .(time),
               function(x) {
                      y <-data.frame(V1 = sum(x$value) + sum(x$z),
                                     V2 = sum(x$value) / sum(x$z))
                      return(y)
                    })

通常V1和V2是对其他功能的调用.这些只是一些例子.我确实需要在相同的数据上运行多个函数.

题

我目前的方法很慢.我没有对它进行基准测试,但它足够慢,我可以去喝咖啡,然后在一年的数据处理之前回来.

我有订单(百)塔要处理,每个都有一年的数据和10-12个高度,所以我正在寻找更快的东西.

数据样本

data <-  structure(list(time = structure(c(1262304600, 1262304600, 1262304600, 
1262304600, 1262304600, 1262304600, 1262304600, 1262304600, 1262304600, 
1262304600, 1262304600, 1262304600, 1262304600, …

我确信这很简单,但是因为我刚刚开始使用Android Studio,所以我找不到它.我也搜索了过去一小时,没有发现任何指定的帖子:

如何将现有的应用程序项目更改为库.

我发现的一切都是关于如何创建一个新的图书馆项目.不是如何转换一个.

一个子问题,是如何查看项目是否配置为应用程序或库？我希望这两个问题的答案都是一样的.

我有一个包含1到5个重复值的向量,后面是另一个这样的集合,通常但不总是增加1.例如,

c(1,1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3, 4,4,4,4,4)

我想对此进行操作,只有在重复给出时才为每个值添加0.2的增量

c(1,1.2,1.4,1.6,1.8, 2,2.2,2.4,2.6, 3,3.2, 4,4.2,4.4,4.6,4.8)

我可以通过使用for循环很容易地做到这一点,但我的初始向量长度超过100万条,这需要相当长的时间.我一直试图想出一个没有运气的基于列表的方法.任何建议,将不胜感激.

作为从MATLAB到R的过渡的一部分,我试图弄清楚如何使用R读取使用NI LabVIEW创建的TDMS文件.TDMS是一种相当复杂的二进制文件格式(http://www.ni.com/white- paper/5696/en /).

excel和open-office存在加载项(http://www.ni.com/white-paper/3727/en/),我可以在LabVIEW中制作转换器,但我正在寻找解决方案这会让我直接将TDMS文件读入R中.这样我们就可以测试R对某些数据处理要求的使用,而不会改变我们之前在数据采集过程中所做的工作.有一个简单的过程也可以减少其他人为此目的尝试R的障碍.

有没有人有直接将TDMS文件读入R的经验,他们可以共享？

我需要在没有Internet访问的Windows 7 PC上支持R环境。

我想下载（最终到DVD）所有5,000个软件包的当前版本，以供该PC上的R用户使用。

是否有FTP脚本或其他好的方法来下载R包的所有zip文件？

我知道R每天都有更新，但是一天的美好就足以让我入门。

我正在尝试创建一个看起来更像这样的GGPLOT2平滑线图

资料来源:http://www.esrl.noaa.gov/psd/enso/mei/

而不是这样的:

资料来源:https://dl.dropboxusercontent.com/u/16400709/StackOverflow/Rplot02.png

我的数据可以在Dropbox上找到.

看了以前的帖子,我使用了下面的代码:

#MEI Line Graph

d4 <- read.csv("https://dl.dropboxusercontent.com/u/16400709/StackOverflow/Data_MEI.csv")
head(d4,n=20)

MEI<-ggplot(d4,aes(x=d4$Date, y=d4$MEI,group=1))+geom_line()

MEI+stat_smooth(method ="auto",level=0.95)

我认为我需要的是减少发生的平滑量,但我还没有弄清楚如何实现这一点.

d4s<-SMA(d4$MEI,n=8)
plot.ts(d4s)

SMA()效果很好,但我不能让它与ggplot一起使用任何提示都将不胜感激!