小编rgu*_*uha的帖子

我正在尝试实现一个程序来评估一组数字的中位数绝对偏差(通常通过GROUP BY子句获得).

我想要使​​用它的查询示例是:

select id, mad(values) from mytable group by id;

我将通过聚合函数示例,但有点困惑,因为函数需要在完成所有迭代之前知道所有数字的中位数.

任何关于如何实现这样的功能的指针都将非常感激.

我最近升级到R 2.15.1并且无法从命令行安装软件包.

我试过用:

R --arch x86_64 CMD INSTALL package_1.0.tar.gz

但R尝试安装i386版本 - 然后需要32位版本的依赖软件包,我还没有安装.然而包的64位版本是可用的-然而,整个安装过程失败.

我认为指定架构会阻止R尝试安装32位版本.我错过了一些明显的东西吗 (这不是2.14的问题)

我有一个data.frame5列,我想生成一个密度图矩阵,这样每个密度图是两个密度图的叠加.(这类似于plotmatrix,除了在我的情况下,每列中的非NA值的数量因列而异,我想要重叠的分布而不是散点图).

我的第一次尝试无效,如下:

library(ggplot2)
library(reshape)

tmp1 <- data.frame(do.call(cbind, lapply(1:5, function(x) {
  r <- rnorm(100)
  r[sample(1:100, 20)] <- NA
  return(r)
})))

ggplot( melt(tmp1), aes(x=value, fill=variable))+
  geom_density(alpha=0.2, position="identity")+opts(legend.position = "none")+
  facet_grid(variable ~ variable)

我的第二种方法让我几乎到了那里,但我只想在所有的情节中使用两种颜色,而不是5种不同的颜色.并且,我确信有一种更优雅的方法来构建这个扩展矩阵:

tmp2 <- do.call(rbind, lapply(1:5, function(i) {
  do.call(rbind, lapply(1:5, function(j) {
    r <- rbind(data.frame(var=sprintf('X%d', i), val=tmp1[,i]),
               data.frame(var=sprintf('X%d', j), val=tmp1[,j]))
    r <- data.frame(xx=sprintf('X%d', i), yy=sprintf('X%d', j), r)
    return(r)
  }))
}))
ggplot(tmp2, aes(x=val, fill=var))+
  geom_density(alpha=0.2, position="identity")+opts(legend.position = "none")+
  facet_grid(xx ~ yy)

我的解决方案是手动循环通过成对的列并手动生成重叠的密度图,将它们保存到列表中.然后我使用`grid.arrange'将它们排列在网格中,给出下面的图像.

但是有可能facet_grid改用它吗？

我正在编写一个简单的Python wsgi应用程序，并且被模块导入错误所困扰。我在当前目录中有一个.py文件，该文件最初无法导入。通过添加

sys.path.insert（0，'/ Users / guhar / Sites / acom'）

该模块的导入工作正常。但是我现在尝试导入通过easy_install安装的模块，但是导入失败。我尝试设置

sys.path.insert（0，'/Library/Python/2.5/site-packages/'）

其中包含鸡蛋文件，但无济于事。我以为“ /Library/Python/2.5/site-packages/”下的所有软件包都可用于WSGI应用程序。

有人有指针吗？