我正在尝试解析一堆 json 属性并将它们分配给哈希值。json 有很多级别：
player[:position]=player["positions"]["primary_position"]["position"]["name"]
我遇到的问题是这些级别中的任何一个都可能是nil，这意味着我需要编写四个单独的nil？检查只是为了提取值。
我不关心这些nil值——如果数组只是将它们记录为或类似的东西就好了" "。
有什么方法可以关闭nil这种特定类型的错误吗？rescue或者我应该通过一个在发生时返回我想要的值的方法来运行整个过程nil？
我看到一些信息表明 iGraph 加权图中的接近度是使用权重作为成本而不是优势来计算的。
我想知道这对于中间性是否也是如此。即，如果我在顶点之间有两条路径，其中一条 (a) 的边权重总计为 100，另一条 (b) 的边权重总计为 200，则介数会将路径 a 解释为成本最低的路径，并将该边权重值包含在分子中的介数计算。
如果是这样，为了获得基于强度的介数，我假设将权重转换为等于 1/权重？
我尝试使用三节点边缘文件对此进行测试，如下所示：
V1 V2 weight
1 2 1
1 3 4
2 3 1
使用上面提供的权重，节点 2 的介数为 1，其他=0。这似乎表明介数计算避免了从 2->1->3 的路径，因为它将高权重视为成本。
但是，如果我创建一个新的权重变量：
E(g)$weightI <- 1/E(g)$weight
并运行介数：
b<-data.frame(betweenness(g, V(g), directed=FALSE, weights=E(g)$weightI)),
所有介数值均为 0，这是出乎意料的，并且对于解决我最初的问题没有特别帮助
我有一堆遵循命名方案的csv文件:est2009US.csv.
我正在将它们读入R如下:
myFiles <- list.files(path="~/Downloads/gtrends/", pattern = "^est[[:digit:]][[:digit:]][[:digit:]][[:digit:]]US*\\.csv$")
myDB <- do.call("rbind", lapply(myFiles, read.csv, header = TRUE))
我想找到一种方法来创建一个新变量,对于每个记录,该变量都填充了记录来自的文件的名称.
我想为每只海龟分配一个随机布尔变量，但我没有看到一个可以模拟伯努利分布绘制的函数。
这很接近，但很尴尬：
ifelse random-in-range 0 1 < .5 [set expensive? false]
[ set expensive? true ]
有人知道更好的方法吗？