小编sjd*_*jdh的帖子

为函数绘制简单曲线有哪些替代方法

eq = function(x){x*x}

在R？

这听起来是一个显而易见的问题,但我只能在stackoverflow上找到这些相关的问题,但它们都更具体

• 在R中绘制线函数
• 在R中的数据点上绘制函数
• 如何在R中用复数绘制函数？
• 如何绘制简单的分段线性函数？
• 在同一图中绘制多个函数曲线

我希望我没有写一个重复的问题.

lmplotSeaborn 的功能可以在对数对数范围内绘制吗？这是正常规模的结果

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
x =  10**arange(1, 10)
y = 10** arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame( data=y, index=x )
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y}) 
sns.lmplot('x', 'y', df2)

从两个整数中,(1, 5)可以通过以下方式创建范围

1:5

[1] 1 2 3 4 5

如果您给出两个约会,如何制作一系列日期 ("2014-09-04 JST", "2014-09-11 JST")

输出必须是

[1]("2014-09-04 JST","2014-09-05 JST","2014-09-06 JST","2014-09-07 JST","2014-09-08 JST")

在vim中,您可以设置选项:set.例如

:设置法术

启用拼写控制.和

:set spellfile =/home/custom_spell.txt

设置自定义拼写文件的位置.

您可以使用echo打印选项的值.例如

echo和spellfile

现在我想将选项spellfile的值复制到缓冲区.我怎样才能做到这一点？

用Mathematica我想收集方面from (1 + a + x + y)^4根据的指数x和y,所以

(1 + a + x + y)^4 = (...)x^0 y^0 + (...)x^1 y^0 + (...)x^0 y^1 + ...

在数学的帮助有一个很好的例子,我试图模仿:

D[f[Sqrt[ x^2 + 1 ]], {x, 3}]
Collect[%, Derivative[ _ ][ f ][ _ ], Together]

这收集相同订单的衍生条款(和f的相同参数)

任何人都可以解释为什么以下模仿不起作用？

Collect[(1 + a + x + y)^4, x^_ y^_]

给

(1 + a + x + y)^4

对解决方案的任何建议？

我的Jupyter笔记本电脑变得越来越长,导致难以导航.

我想将每章(从标题1开始的Cel)保存到不同的文件.我怎样才能做到这一点？似乎不可能在笔记本之间剪切和粘贴多个单元格.

我想匹配头部与f不同的表达.

这有效

[In]  !MatchQ[t[3], x_ /; Head[x] == f]
[Out] True

但不是这个

 [In]  MatchQ[t[3], x_ /; Head[x] != f]
 [Out] False

为什么第二种解决方案不起作用？我怎样才能使它工作？

假设我有一个y具有n个级别的因子变量,我可以获得预测和实际结果.如何构建混淆矩阵？

set.seed(12345)
y_actual = as.factor(sample(c('A','B', 'C', 'D', 'E'), 100, replace = TRUE))
set.seed(12346)
y_predict = as.factor(sample(c('A','B', 'C', 'D', 'E'), 100, replace = TRUE))

对于n = 2的情况,已经回答了这个问题

R:如何为预测模型制作混淆矩阵？

我尝试了什么

这是我得到了多远

ones = data.frame(total = rep(1,100));
confusion = aggregate(ones, list(Prediction = predict, Reality = real), sum, a.action=0)
confusion

  Prediction Reality total
1          A       A    12
2          B       A     5
3          C       A    15
4          A       B    15
5          B       B     7
6          C       B     8
7          A       C    12
8 …

我想用熊猫做一个对数日志

import numpy as np
import pandas as pd
x =  10**arange(1, 10)
y = 10** arange(1,10)*2
df1 = pd.DataFrame( data=y, index=x )
df2 = pd.DataFrame(data = {'x': x, 'y': y})
df1.plot(logy=True, logx=True)    

如何使x轴对数？