小编use*_*755的帖子

如何使用Rstudio在Rmd中引用后插入附录?

我正在使用Rstudio,从Rmd文件创建pdf/html文档.标题看起来像这样:

title: "Title"
author: "Me"
date: "`r format(Sys.time(), '%B %d, %Y')`"
bibliography: bibliography.bib
output:
  html_document:
    toc: true
    number_sections: true
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现在,我有一些部分,然后包括引用.在那之后,应该遵循一个附录,但我遇到了与此处描述的完全相同的问题:参考文献后的Pandoc插入附录

这个帖子中有一个固定的解决方案,但我不知道如何在RStudio中直接做到这一点.要获取文档,我只需按"编织html"按钮,不要自己运行任何pandoc命令.那么我应该把它放在哪里

--include-after-body
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部分,附录rmd文件应该如何?

markdown r pandoc rstudio r-markdown

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在CRAN上转移R包的维护权

我将接管CRAN上的R软件包的积极开发和维护(当然是在当前维护者的批准下).实现这一目标的必要步骤是什么/我们应该如下进行?:(我假设只有当前维护者有权提交包的更新版本,对吧?)

  • 我编辑包的描述文件,特别是维护者信息
  • 当前维护者更新CRAN上的包

那会把我变成包的活跃维护者吗?

编辑:为了澄清,我目前不是包中列出的作者.

r cran r-package

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在集群上安装 R 包时出现奇怪的 C 编译器错误

-- 我能够解决这个问题,请参阅下面的最后编辑 ---

我正在尝试在我研究所的计算集群上使用 R。对于并行计算问题,我想安装snow和Rmpi包。所以我下载了 tar.gz 文件并尝试安装 pacakges,对于雪来说它运行良好,但是对于 Rmpi​​ 发生了一些奇怪的事情:

我首先做的:

install.packages("/home/myusername/Rpackages/Rmpi_0.6-5.tar.gz", repos = NULL, type = "source", lib = "/home/myusername/Rpackages/")
* installing *source* package ‘Rmpi’ ...
** Paket ‘Rmpi’ erfolgreich entpackt und MD5 Summen überprüft
checking for gcc... gcc -m64 -std=gnu99
checking whether the C compiler works... yes
checking for C compiler default output file name... a.out
checking for suffix of executables... 
checking whether we are cross compiling... no
checking for suffix of object files... o
checking whether we …
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c r mpi package

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在 ggplot2 中使用“facet_grid”时,突出显示/在一些图周围绘制一个框

我正在创建一个类似于以下的图矩阵

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + facet_grid(rows = vars(cyl), cols = vars(drv))
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现在,我想有一些方法来突出显示一些单独的图,例如那些cyl是 5 或 6 以及drv是 的图f。因此,理想情况下,这可能看起来像这样:

在此输入图像描述

但我也很高兴那些面板通过设置ggtheme为经典或类似而具有不同的外观。

然而,我非常不清楚如何修改通过生成的图矩阵中单独选择的图facet_grid

r ggplot2 facet-grid

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knitr 中带下划线的内联代码

我想在 LaTeX+knitr 文档中插入名为“test_sample()”的函数作为内联 R 代码。

简单地包含\Sexpr{'test_sample()'}会导致Missing $错误。

我发现以下直接相关的问题: Pass underscore as inline code to knitR

但已经复制答案中的代码对我来说不起作用:我收到一条 R 警告消息:

In hilight(code, "latex", ...) :
  the syntax of the source code is invalid; the fallback mode is used
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在 LaTeX 中仍然出现Missing $错误。

我尝试采用它

<<>>=
test_ = function(x){gsub("([_])", '\\\\\\_', "test_x")}
@
\Sexpr{test_(sample)} 
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但这仍然会导致相同的错误。

如果我手动在 knit 生成的 tex 文件中\的 th 前面放置一个转义字符_,它可以工作,但我不知道如何自动执行此操作。

当我复制粘贴这个问题的解决方案时,我也遇到了同样的错误:R, Sweave, LaTeX - escape variables to be print in LaTeX?

<<echo=FALSE>>= …
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r knitr

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使用 dict 进行字符串翻译

我想用其他字母替换字符向量中的字母,使用用创建的字典dict,如下

import string

trans1 = str.maketrans("abc","cda")
trans = dict(zip("abc","cda"))
out1 = "abcabc".translate(trans1)
out = "abcabc".translate(trans)

print(out1)
print(out)
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所需的输出是 "cdacda"

我得到的是

cdacda
abcabc
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现在out1是这个期望的输出,但out不是。我不明白为什么会这样。如何使用通过创建字典dicttranslate功能?那么如果我想使用translatewith ,我必须改变trans什么?

python string

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读取txt文件的问题(引用字符串中的EOF)

我试图使用read.table()导入TXT文件R(包含由WMO提供的气象观测站的信息):

但是,当我尝试使用时

tmp <- read.table(file=...,sep=";",header=FALSE)
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我收到这个错误

tmp <- read.table(file=...,sep=";",header=FALSE)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

警告只有6702行中的3514行出现在' tmp'中.从快速查看文本文件,我找不到任何看似有问题的字符.

正如其他线程所建议的,我也试过了quote="".该EOF警告消失,但仍然只有3514线都是进口的.

关于如何read.table()为这个特定的txt文件工作的任何建议?

file-io r read.table

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在ggmap中调整地图中的字体大小

我试图在德国地图上绘制一些点,使用ggmap包,效果很好.但是,我想做一些具体的改变,不知道如何或如果可能的话.

为了制作地图,我执行以下操作(d是具有经度和纬度的数据框):

map <- get_map(location = c(10.25828, 51.11484), zoom = 6, maptype = "terrain")
p <- ggmap(map)
p <- p + scale_x_continuous(limits = c(6.09500,14.95306)) + scale_y_continuous(limits = c(47.39889,55.01250)+c(0,-0.1)) 
p <- p + xlab("Longitude") + ylab("Latitude")
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在那张地图上,我然后绘制了一些点.现在,如果我如上所述设置zoom = 6,则地图非常详细,并且会打印许多城市名称以及道路的一些白线.这使得地图看起来有点"拥挤".这是地图的样子: zoom = 6

pdf的大小也很大,如果我想拥有多个地图,这不是很实用.

另一方面,如果我设置zoom = 5,则背景不太详细,显示的道路等较少,文件较小.但是,城市和国家/地区名称的打印字体太大.这是它的样子:

缩放6

所以我的问题是:可以以某种方式获取带有详细信息的地图,如zoom = 5,但是国家和城市名称的字体大小与zoom = 6相同?

提前致谢

google-maps r ggplot2 ggmap

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XGBoost的多类别分类是如何工作的?

我试图了解 XGBoost 中的多类分类是如何工作的。我已经阅读了 Chen 和 Guestrin 的论文(2016,https://arxiv.org/abs/1603.02754),但细节我仍然不清楚:

假设我想为 3 类别分类任务生成一个概率分类器。如果我理解正确的话,XGBoost 将回归树拟合为“弱学习器”或增强模型的组件。因此,如果将新的预测向量传递给 XGB 模型,回归树会生成一个实际值作为“预测”,其(加权)组合是增强模型预测。

这个问题和论文中的文档,我了解到softmax激活函数应用于增强模型预测(真实值?),并且树结构(例如分裂点)是通过优化交叉熵损失来确定的将 softmax 应用于模型输出后的函数。

我不清楚的是三类概率到底是如何获得的。如果模型输出只是一个实值(各个回归树输出的加权组合),那么 softmax 函数的应用如何返回 3 个概率?

我在 Python 和 R 中使用 XGBoost 库,但这可能没有什么区别。

python r machine-learning xgboost

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