小编ehi*_*ehi的帖子

可以记录用于运行某些代码的时间system.time.这是一个小例子:

system.time(
  mean(rnorm(10^6))
  )

但我不仅对时间感兴趣,而且对用于代码的算术运算(即+, - ,*,/)感兴趣.

在上面提到的情况下,为了得到均值,很容易计算求和和除法的数量,但是我想要应用它的代码要复杂得多.

因此,我的问题是:R中是否有一个函数来计算算术运算的数量？

我想创建一个 Flask 网络应用程序。我想将多个 Dash 应用程序集成到该站点中，并在主页上显示指向每个 Dash 应用程序的链接。这是一个最小的示例：主页应如下所示：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def main():
   return "Hello World"

if __name__ == "__main__":
   app.run(debug = True)

假设我们有一个 Dash 应用程序，如下所示：

import dash
import dash_html_components as html 
app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div("Hello world 1")

if __name__=="__main__":
    app.run_server(debug=True)

我现在的问题是：如何通过以下方式将 Dash 应用程序集成到 Flask 应用程序中：1）Flask 应用程序中应该有一个指向 Dash 应用程序的链接 2）Dash 应用程序的位置应该是例如/dash（主页在这种情况下，位于/）3）如果有第二个和第三个破折号的应用程序，它应该很容易添加另一个链接和位置（例如/dash2，/dash3，...）

有很多帖子处理这个问题 - 但是，我没有找到最小的例子。

我想获得分位数回归的回归系数的95%置信区间.您可以使用R中包的rq功能quantreg(与OLS模型相比)计算分位数回归:

library(quantreg)
LM<-lm(mpg~disp, data = mtcars)
QR<-rq(mpg~disp, data = mtcars, tau=0.5)

我可以使用confint函数获得线性模型的95%置信区间:

confint(LM)

当我使用分位数回归时,我理解以下代码会产生引导标准错误:

summary.rq(QR,se="boot")

但实际上我想要95%的置信区间.也就是说,有些东西可以解释为:"概率为95%,间隔[...]包括真实系数".当我使用summary.lm()计算标准误差时,我只需乘以SE*1.96并得到与confint()类似的结果.但是使用自举标准错误是不可能的.所以我的问题是如何获得分位数回归系数的95%置信区间？

我想在右上角的两个 ggplots 中添加一个图像。我的问题是比例不同，这就是为什么我必须为每个图分别指定xmin, xmax... ：

library(ggplot2)
library(png)
library(grid)

# subsetting
am0 <- subset(mtcars, am == 0)
am1 <- subset(mtcars, am == 1)

# ggplot
plt <- function(dat){
    p <- ggplot(dat, aes(mpg,disp)) + 
      geom_point()

    return(p)
}

p0 <- plt(am0)
p1 <- plt(am1)

# reading image
img <- readPNG(system.file("img", "Rlogo.png", package = "png"))

# adding image
p0 + annotation_custom(rasterGrob(img), xmin = 20, xmax = 25, ymin = 400, ymax = 450)
p1 + annotation_custom(rasterGrob(img), xmin = 30, xmax = …

I want to produce some plots using ggplot and facet_grid and save the plot as an object. My problem is that I also want to save each subgroup (i.e. each facet) as an object separately. My question is now if you can extract a single facet from facet_grid and save it as an object? Here is some simple code:

library(ggplot2)

ggplot(data = mtcars, aes(x = disp, y = mpg)) +
  geom_point() +
  facet_grid(. ~ am)

Now I'd like to produce …