小编Raf*_*íaz的帖子

我正在尝试制作 somatoChart 的复制品来表征一些运动员的体型，我需要进行一些调整才能得到我期望的结果，图中左边是我的代码，右边是我希望的。

x <- c(0,-6,6,0,-4.5,4.5,0)
y <- c(12,-6,-6,0,4.5,4.5,-7.5)
par(mar = c(2,0,0,2), mgp = c(2,1,0))
plot(x,y,pch = 20,xlab = " ",ylab = " ",xlim = c(-8,8), ylim = c(-10,16),las = 1, col = "white",axes = F)
axis(4, las = 1, yaxp = c(-10,16,13),cex.axis=0.8)
axis(1, xaxp = c(-8, 8, 16),cex.axis=0.8)
# Segmentes
segments(x0 = 0, y0=-7.5, x1 = 0, y1 = 12, lty = 2)
segments(x0 = -6, y0=-6, x1 = 4.5, y1 = 4.5, lty = 2)
segments(x0 = 6, …

我正在使用神经网络包来训练神经网络。我正在使用 rmarkdown html 格式，但在打印时未显示绘图。

---
title: "neuralnet"
author: "RED"
date: "`r Sys.Date()`"
output: 
  html_document: 
    toc: yes
---

```{r}
library(neuralnet)
data(infert, package="datasets")
net.infert <- neuralnet(case~parity+induced+spontaneous, infert, 
                    err.fct="ce", linear.output=FALSE, likelihood=TRUE)
```

```{r}
plot(net.infert)
```

知道如何解决这个问题。

我有两列的数据框。我希望“ id”列是唯一的，并且非重复id的值应设置为相同的值，对于重复id的值应为NA。

library(data.table)

DT <- data.table(id = c(1,2,3,3,4,5,5), value = c(17,13,8,NA,9,NA,11))
DT
   id value
1:  1    17
2:  2    13
3:  3     8
4:  3    NA
5:  4     9
6:  5    NA
7:  5    11

预期产量

   id value
1:  1    17
2:  2    13
3:  3    NA
4:  4     9
5:  5    NA

我有尺寸的虚拟数据帧8×12,我想组变量x1j中x1,x2j中x2和x3j的x3.创建8x4维度的数据框.

set.seed(123)
df <- data.frame(replicate(4,as.factor(sample(1:3,8,rep=TRUE))))

library(dummies)
df.dummy <- dummy.data.frame(df)

我的虚拟数据框

df.dummy
  X11 X12 X13 X21 X22 X23 X31 X32 X33 X41 X42 X43
1   1   0   0   0   1   0   1   0   0   0   1   0
2   0   0   1   0   1   0   1   0   0   0   0   1
3   0   1   0   0   0   1   1   0   0   0   1   0
4   0 …

我正在使用osmdata包来查找哥伦比亚波哥大某个部门的银行。直接使用overpass网页时，找到如下对象，但是R API没有找到。问题是什么？

使用天桥

node[amenity=bank]
  (4.6304414673187,-74.075607061386,4.6332058140013,-74.072549343109);
out;

使用 R

library(osmdata)
library(mapview)

my_box <- c(4.6304414673187,-74.075607061386,4.6332058140013,-74.072549343109);
bank_pol <- opq(bbox = my_box, timeout = 25*100) %>% 
            add_osm_feature(key = "amenity", "bank") %>% 
            osmdata_sf()

bank_pol$osm_polygons
Simple feature collection with 0 features and 1 field
bbox:           xmin: 1.797693e+308 ymin: 1.797693e+308 xmax: -1.797693e+308 ymax: -1.797693e+308
geographic CRS: WGS 84
[1] osm_id   geometry
<0 rows> (or 0-length row.names)

mapview(bank_pol$osm_polygons)

我正在尝试创建一个函数,它使用Rcpp包创建一个大小为nxm的矩阵,其中包含均匀分布的条目.(我没有经验使用这个包.)

library(Rcpp)
cppFunction('NumericMatrix rngCpp(const int n,const int m) {
   NumericMatrix X(n, m);
             X(_,0) = runif(n);
             return X;
             }')
set.seed(1)
rngCpp(4,5)
          [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 0.2655087    0    0    0    0
[2,] 0.3721239    0    0    0    0
[3,] 0.5728534    0    0    0    0
[4,] 0.9082078    0    0    0    0

预期产出

set.seed(1)
matrix(runif(4*5), nrow=4, ncol = 5)
          [,1]      [,2]       [,3]      [,4]      [,5]
[1,] 0.2655087 0.2016819 0.62911404 0.6870228 0.7176185
[2,] 0.3721239 0.8983897 0.06178627 0.3841037 0.9919061
[3,] 0.5728534 0.9446753 0.20597457 0.7698414 0.3800352
[4,] …

我想用 rmarkdown 或 rsweave 写一份报告，但我需要一个西班牙语的自动拼写检查器。我正在写的文件有以下西班牙语句子：La niña ve películas de ciencia ficcion cuando llueve. 拼写检查器适用于英文文本。请参阅此链接 如何在 Rmarkdown 中使用拼写检查？. 有一些方法来使用拼写检查器，但在西班牙，因为西班牙正确的词是ficción与ó不是fiction，因为它通过点击ABC或使用出来F7

我怎么解决这个问题？

我需要对Portmanteau主要测试文章进行深入研究，为此，我必须在不同的场景，样本量和不同的ARMA模型（p，q）下评估它们，从而生成180个场景，这需要我花费6个小时。用R和Rcpp编程我的函数，但是我发现惊奇的是，在C ++中，它速度慢，我的问题是为什么？

我的R代码：

Portmanteau <- function(x,h=1,type = c("Box-Pierce","Ljun-Box","Monti"),fitdf = 0){
  Ti <- length(x)
  df <- h-fitdf
  ri <- acf(x, lag.max = h, plot = FALSE, na.action = na.pass)
  pi <- pacf(x, lag.max = h, plot = FALSE, na.action = na.pass)
  if(type == "Monti"){d<-0} else{d<-1}
  if(type == "Box-Pierce"){wi <- 1} else{wi <- (Ti+2)/seq(Ti-1,Ti-h)}
  Q <- Ti*(d*sum(wi*identity(ri$acf[-1]^2))+(1-d)*sum(wi*identity(pi$acf^2)))
  pv <- pchisq(Q,df,lower.tail = F)
  result <- cbind(Statistic = Q, df,p.value = pv)
  rownames(result) <- paste(type,"test")
  return(result)
  }

我的Rcpp代码

#include <Rcpp.h>
using namespace …