在R(感谢magritrr)中,您现在可以通过更多功能管道语法执行操作%>%.这意味着不是编码:
> as.Date("2014-01-01")
> as.character((sqrt(12)^2)
你也可以这样做:
> "2014-01-01" %>% as.Date
> 12 %>% sqrt %>% .^2 %>% as.character
对我来说,这更具可读性,这扩展到数据框之外的用例.python语言是否支持类似的东西？
对不起我的英语不好.我学习kotlin,现在我需要编写ArrayAdapter,但是在尝试这样做时我有一些错误__CODE__kotlin说我__CODE__.在网站kotline我将java类转换为kotlin类,并尝试在此站点中做.为什么我有错误,我怎么能解决这个问题？
convertView = vi.inflate(resource, null)
我已经通过命令行创建了一个 blazor 应用程序，现在我正在尝试从 Visual Studio 代码运行这个应用程序，当我开始运行 VSC 时要求我选择一个环境。我应该使用哪个环境来运行应用程序？
在统计编程语言R中,使用以下公式(在lm()或glm()中使用)
z ~ (x+y)^2
相当于
z ~ x + y + x:y
假设,我只有连续的预测因子,有一种简明的方法可以获得
z ~ I(x^2) + I(y^2) + I(x) + I(y) + I(x*y)
为因子预测器做正确事情的公式是一个优点.
一种可能的解决方案是
z ~ (poly(x,2) + poly(y,2))^2
我正在寻找更优雅的东西.
我正在尝试使用stringr函数替换列中的确切字符串。
我尝试的数据集是这样的：
data <- data.frame(
column = c("Value", "Values", "Value", "Values")
)
data
column
1 Value
2 Values
3 Value
4 Values
我想用“值”替换“值”。我尝试过str_replace(data$column, "Value", "Values")，但这会产生以下不需要的替换：
[1] "Values" "Valuess" "Values" "Valuess"
我希望输出是：
[1] "Values" "Values" "Values" "Values"
我真的不得到FUN.VALUE的参数vapply。这是我的示例：
a = list(list(1,2), list(1), list(1,2,3))
# give the lengths of each list in a
sapply(a, length)
现在，我尝试使用vapply代替sapply
# gives me same result as sapply
vapply(a, length, FUN.VALUE=1)
# same result, but why?
vapply(a, length, FUN.VALUE=1000)
# gives me error
vapply(a, length, FUN.VALUE="integer")
# gives me error
vapply(a, length, FUN.VALUE="vector")
# gives me error
vapply(a, length, FUN.VALUE=c(1,2))
据?vapply我了解，它FUN.VALUE可以是标量，向量或矩阵，并且用于匹配输出的类型。任何暗示为什么vapply会这样表现？
我有这个联合测试版发行版,我正在努力整合.
alpha1 = 400
beta1 = 26000
alpha2 = 410
beta2 = 26000
integrate(function(y) {
sapply(y, function(y) {integrate(function(x) dbeta(x, shape1 = alpha1,
shape2 = beta1)*dbeta(y, shape1 = alpha2, shape2 = beta2), y,1)$value})
}, 0, 1)
这适用于较小的alpha和beta甚至达到这些值.但如果我在测试版中大得多,那么整合功能就会开始破坏.我一直把它与蒙特卡洛的整合进行比较
n_sim = 1000000 # number of simulations
y = rbeta(n_sim, shape1 = alpha2, shape2 = beta2)
C2 = (1-pbeta(y, shape1 = alpha1, shape2 = beta1))
mean(C2)
这对于较小的合理alpha和beta产生大致相同的答案.是的,我需要更大的测试版,我理解为什么我需要这么大的测试版.它来自大型数据集.有人知道为什么会这样吗？也许集成功能的内部工作原理？有工作吗？
我最近发现了胶水包。经过一些研究，我无法弄清楚为什么glue::glue应该优先于paste：
paste.但是，在上面的链接中，作者说不paste进行字符串插值（仅字符串插入）。我真的不知道这是什么意思。
有人可以澄清为什么这个glue包很有趣以及字符串插入是什么意思吗？
先感谢您。
编辑：在第一个反馈之后，我想问一个更精确的问题。
是否有任何一种paste或glue明显优于另一种的情况？
我试图理解为什么有人要努力创建胶水包。
我有一个双向重复测量设计(3 x 2),我想弄清楚如何计算效果大小(部分eta平方).
我有一个矩阵,其中包含数据(称为a),如此(重复测量)
A.a A.b B.a B.b C.a C.b
1 514.0479 483.4246 541.1342 516.4149 595.5404 588.8000
2 569.0741 550.0809 569.7574 599.1509 621.4725 656.8136
3 738.2037 660.3058 812.2970 735.8543 767.0683 738.7920
4 627.1101 638.1338 641.2478 682.7028 694.3569 761.6241
5 599.3417 637.2846 599.4951 632.5684 626.4102 677.2634
6 655.1394 600.9598 729.3096 669.4189 728.8995 716.4605
idata =
Caps Lower
A a
A b
B a
B b
C a
C b
我知道如何使用汽车包重复测量ANOVA(3型SS在我的领域是标准的,虽然我知道它会导致逻辑错误..如果有人想向我解释这就像我5我会喜欢了解它):
summary(Anova(lm(a ~ 1),
idata=idata,type=3,
idesign=~Caps*Lower)),
multivariate=FALSE)
我想我想要做的是将这部分摘要打印出来:
单变量III型重复测量ANOVA假设球形度
SS num Df …我试图从数据集中收集一些摘要统计数据的自举估计值,但我想以不同的速率重新采样部分数据集,这使我依赖于嵌套的for循环.
具体来说,假设我的数据集中有两个组,每个组进一步分为测试和控制.第1组具有75%/ 25%的测试控制比,第2组具有50%/ 50%的测试控制比.
我想重新采样,使得数据集大小相同,但两组的测试控制比率均为90%/ 10%...换句话说,以不同的速率对不同的子组进行重新采样,这让我感觉不同于boot包通常会.
在我的数据集中,我创建了一个group表示组的groupT变量,以及一个表示与test/control连接的组的变量,例如:
id group groupT
1 1 1T
2 1 1T
3 2 2T
4 1 1C
5 2 2C
这是我现在正在运行的,nreps任意设置为我的引导复制数:
for (j in 1:nreps){
bootdat <- datafile[-(1:nrow(datafile)),] ## initialize empty dataset
for (i in unique(datafile$groups)){
tstring<-paste0(i,"T") ## e.g. 1T
cstring<-paste0(i,"C") ## e.g. 1C
## Size of test group resample should be ~90% of total group size
tsize<-round(.90*length(which(datafile$groups==i)),0)
## Size of control group resample should be total …