小编MBo*_*org的帖子

如何在不重复重复输入require命令的情况下一次加载一堆包？我尝试了三种方法,所有这些方法都会崩溃并烧毁.

基本上,我想为一个将加载它们的函数提供包名称的向量.

x<-c("plyr", "psych", "tm")

require(x)
lapply(x, require)
do.call("require", x)

geom_density对于只有x变量的概率分布,我在曲线下着色很困难.我想在x> 0.05的区域下阴影.R上的其他线程仅在包含ay变量时才起作用.

使用这些随机生成的分布值:

a <- c(-0.1125, -0.1405, -0.1038, -0.1246, -0.1381, -0.1281, -0.144, 
    -0.1377, -0.1287, -0.1119, -0.1553, -0.1578, -0.154, -0.1379, 
    -0.1506, -0.1166, -0.09943, -0.1689, -0.1794, -0.1632, -0.175, 
    -0.1561, -0.1143, -0.1952, -0.1865, -0.1478, -0.1556, -0.1175, 
    -0.1098, -0.1224, -0.09501, -0.1164, -0.2199, -0.1501, -0.1461, 
    -0.08725, -0.1158, -0.1917, -0.1405, -0.1081, -0.1013, -0.07569, 
    -0.121, -0.1811, -0.1248, -0.1255, -0.09941, -0.1829, -0.212, 
    -0.1053, -0.1311, -0.1057, -0.1344, -0.09613, -0.1535, -0.1362, 
    -0.1477, -0.1196, -0.13, -0.1721, -0.1419, -0.1344, -0.08684, 
    -0.1137, -0.1054, -0.179, -0.1314, -0.122, -0.14, -0.1453, -0.1063, 
    -0.1382, -0.143, -0.1278, …

我试图（不成功）在我的 R ggplot2 图中显示一个图例，它涉及多个图。我的数据框df和代码如下：

  Individuals        Mod.2        Mod.1          Mod.3
1           2 -0.013473145  0.010859793    -0.08914021
2           3 -0.011109863  0.009503278    -0.09049672
3           4 -0.006465788  0.011304668    -0.08869533
4           5  0.010536718  0.009110458    -0.09088954
5           6  0.015501212  0.005929766    -0.09407023
6           7  0.014565584  0.005530390    -0.09446961
7           8 -0.009712516  0.012234843    -0.08776516
8           9 -0.011282278  0.006569570    -0.09343043
9          10 -0.011330579  0.003505439    -0.09649456

str(df)
    'data.frame':   9 obs. of  4 variables:
     $ Individuals   : num  2 3 4 5 6 7 8 9 10
     $ Mod.2         : num  -0.01347 …

我使用 ggplot 散点图 2 个数据集，并希望在左上角显示图例。我尝试了一些代码，但没有用。我不确定为什么会这样。

ggplot(mf, aes(log10(mf[,2]),mf[,1])) 
+ ggtitle("Plot") 
+ geom_point(color = "blue") +  theme(plot.margin = unit(c(1,2,1,1), "cm"))
+ xlab("xxx") + ylab("yyy") 
+ theme(plot.title = element_text(size=18,hjust = 0.5, vjust=4)) 
+ geom_point(data=mf2,aes(log10(mf2[,2]),mf2[,1]),color="red") 
+ theme(axis.title.x = element_text(size = rel(1.3))) 
+ theme(axis.title.y = element_text(size = rel(1.3))) 
+ scale_color_discrete(name = "Dataset",labels = c("Dataset 1", "Dataset 2"))

如果我有一个名为列表A的列表：

[[1]]
  [1] 11.000000  1.500000  2.666667  2.833333 10.000000  1.500000

[[2]]
  [1]  1.50  1.00  3.25  3.75 10.50  1.50

[[3]]
  [1] 10.5  1.5  1.5  1.5  5.0  5.5

如何取消列出R中的列表A并按以下方式获取输出：

         [,1]       [,2]      [,3]      [,4]     [,5]      [,6]
  [,1] 11.000000  1.500000  2.666667  2.833333 10.000000  1.500000
  [,2] 1.50       1.00      3.25      3.75     10.50      1.50
  [,3] 10.5       1.5       1.5       1.5      5.0        5.5

如果我只是使用unlist（），它将返回一个向量

我有一个包含多行的输入数据框.对于每一行,我想应用一个函数.输入数据框有1,000,000多行.如何使用加速零件加速lapply ？我想避免应用函数系列,因为有效的方法将函数应用于数据帧的每一行并返回数据帧列表,因为这些方法似乎在我的情况下很慢.

这是一个具有简单功能的可重现示例:

library(tictoc)   # enable use of tic() and toc() to record time taken for test to compute

func <- function(coord, a, b, c){

  X1 <- as.vector(coord[1])
  Y1 <- as.vector(coord[2])
  X2 <- as.vector(coord[3])
  Y2 <- as.vector(coord[4])

  if(c == 0) {

    res1 <- mean(c((X1 - a) : (X1 - 1), (Y1 + 1) : (Y1 + 40)))
    res2 <- mean(c((X2 - a) : (X2 - 1), (Y2 + 1) : (Y2 + 40)))
    res <- matrix(c(res1, res2), …