小编bis*_*178的帖子

有没有办法使用R实时将用户语音转换为文本？只是好奇.如果有人可以分享一些关于他们在这个领域做了什么的例子,也会很棒.

我有一个 nx1 矩阵，我想将其转换为 R 中的 nxn 对角矩阵

我试图在 ggridges 的密度图中画一条线

library(ggplot2)
library(ggridges)
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species)) + 
  geom_density_ridges(rel_min_height = 0.01)

指示最高点并标记该点的 x 值。像下面这样的东西。非常感谢任何有关实现此目标的建议

我有一个很大的数据集，其较短版本如下

 Col1         Col2
 0            1
 1            0.9971
 4            NA
 6            NA
 7            NA
 14           NA
 18           0.9951
 22           NA
 25           NA
 46           0.9941
 57           NA
 59           NA
 60           0.9921

对于 Col2 中缺失的值，我希望将 NA 替换为同一列 Col2 中其上方的值。最终的数据集如下所示。

    Col1         Col2
 0            1
 1            0.9971
 4            0.9971
 6            0.9971
 7            0.9971
 14           0.9971
 18           0.9951
 22           0.9951
 25           0.9951
 46           0.9941
 57           0.9941
 59           0.9941
 60           0.9921

我有一个看起来像这样的数据集

Id   Subject    Date        Vitals       Value
10   John       2001-05-29  HeartRate    65
10   John       2001-05-29  HeartRate    68
10   John       2001-05-29  BP-Arterial  48
10   John       2001-05-29  PulseRate    64
34   Pete       2005-08-15  HeartRate    68
34   Pete       2005-08-15  BP-Arterial  56
10   John       2004-09-25  HeartRate    65
10   John       2004-09-25  BP-Arterial  64
10   John       2004-09-25  PulseRate    63   
34   Pete       2007-07-21  BP-Arterial  68
34   Pete       2007-07-21  PulseRate    56

我想做两件事,

1)由Vitals组.2)计算在特定日期为每个ID测量的Vitals数量,(ID + Date)并折叠并粘贴这些值,如下所示.

Vitals      Series
HeartRate   2,1,1
BP-Arterial 1,1,1,1
PulseRate   1,1,1 

Series列下的值HeartRate是2, 1, …

这个问题与现有问题非常相似.

但是我无法将其扩展到多组变量.这是我正在处理的数据集

A tibble: 12 x 9
   Month Cabo_BU_PCT Acapulco_BU_PCT Cabo_LOS_AVG Acapulco_LOS_AVG BED_BUGS_Cabo BED_BUGS_Acapulco TOTAL_OCCUPIED_Cabo TOTAL_OCCUPIED_Acapulco

       1   0.6470034       0.6260116     5.223000         4.307667             5                 3               19216                    6498
       2   0.6167027       0.6777457     5.893571         4.247500             3                 0               17095                    6566
       3   0.6372108       0.6348126     5.229677         4.327742             5                 1               19556                    6809
       4   0.6357912       0.6548170     5.356667         4.220000             4                 6               18883                    6797
       5   0.6449006       0.6409659     5.344194         4.162903             2                 5               19792                    6875
       6   0.6747811       0.6935453     5.812667         4.362000             4                 3               20041                    7199
       7   0.6697947       0.6932687     5.544516         4.462903             5                 6               20556 …