小编m0n*_*awk的帖子

我如何定义在构建系统选择与自定义扩展(如*.ltx,*.cmake等),对此有没有可用的选择(如text.tex.latex,source.c++等)？

可能吗？如果是 - 如何？

是否有一个函数将十六进制字符串转换为R中的文本？

例如:

我有1271763355662E324375203137应该转换为的十六进制字符串qv3Uf.2Cu 17.

有人知道R的好解决方案吗？

我想为Parsec解析器编写测试.以下是解析器和数据结构的示例:

data Event = Event { keyEvent :: String }
    deriving Show

parseKey :: Parser Event
parseKey = do
             char '<'
             k <- many1 (letter <|> digit <|> oneOf "_")
             char '>'
             return $ Event k

我知道我需要检查parse = parse . pretty . parse房产.但是,我应该如何生成正确和不正确的测试用例？一般来说,我应该如何为给定的BNF生成测试用例？我知道instance Arbitrary,但这并没有多大帮助.

如果您为这个简单的解析器提供一个评论良好的生成器示例,我将不胜感激.

我已经安装了R包extrafont和fontcm.然后尝试使用Sweave中的Computer Modern字体绘制数据:

<<test,fig=TRUE,echo=False>>=
plot(na, family="CM Roman")
@

但它失败了,错误:

> grDevices::pdf.options(useDingbats = FALSE); utils::Sweave('test.Rnw', encoding='UTF-8')
Writing to file test.tex
Processing code chunks with options ...
 1 : echo keep.source term verbatim (test.Rnw:76)
 2 : keep.source term verbatim pdf  (label = test, test.Rnw:80)

Error:  chunk 2 (label = test) 
Error in axis(side = side, at = at, labels = labels, ...) : 
  invalid font type
In addition: Warning messages:
1: In axis(side = side, at = at, labels …

我正在使用ggtern以三级绘图的形式绘制一个大型数据集(参见下面的示例).

直到某个数据大小,一切都很完美,因为我使用的是geom_density_tern().因为我想要想象一个更加复杂的数据集加载所有它并且用ggplot渲染变得不可能(在内存方面的限制).我想也许可以通过计算单独计算的kde2d矩阵的结果来解决这个问题.那就是我被困住的地方.我想知道是否有可能在ggtern中做到这一点？

在任何情况下,我都添加了一个最小的数据结构和绘图,我现在使用它.

require(ggplot2)
require(ggtern) 

set.seed(1) 

mydata <- data.frame(
        x = runif(100, min = 0.25, max = 0.5),
        y = runif(100, min = 0.1, max = 0.4),
        z = runif(100, min = 0.5, max = 0.7))   

plot <- ggtern() + 
        theme_bw() +
        theme_hidetitles() +
        geom_density_tern(data = mydata,
            aes(x = x, y = y, z = z, alpha = ..level.. ), 
            size = 0.1, linetype = "solid", fill = "blue")+
        geom_point(data = mydata, 
            aes(x = x, y = y, z = …

我在使用Python 2.7.我有一个包含200列的数据框,需要删除一些.

我可以使用下面的内容删除最后n列.我如何写它,所以我可以删除前10个,然后是第22列,然后是26,从最后一个,第10个,最后5个.所有在一行中.

df2 = df.iloc[:, :-5]

我尝试构建一个具有不同宽度的堆积条形图，以便宽度表示分配的平均数量，而高度表示分配的数量。

接下来，您会发现我的可重复数据：

procedure = c("method1","method2", "method3", "method4","method1","method2", "method3", "method4","method1","method2", "method3","method4")
sector =c("construction","construction","construction","construction","delivery","delivery","delivery","delivery","service","service","service","service") 
number = c(100,20,10,80,75,80,50,20,20,25,10,4)
amount_mean = c(1,1.2,0.2,0.5,1.3,0.8,1.5,1,0.8,0.6,0.2,0.9) 

data0 = data.frame(procedure, sector, number, amount_mean)

使用 geom_bar 并在 aes 中包含宽度时，我收到以下错误消息：

position_stack requires non-overlapping x intervals. Furthermore, the bars are no longer stacked. 

Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

bar<-ggplot(data=data0,aes(x=sector,y=number,fill=procedure, width = amount_mean)) + 
geom_bar(stat="identity") 

我还查看了 mekko-package，但似乎这仅适用于条形图。

这是我最终想要的（不是基于上述数据）：

知道如何解决我的问题吗？

我有一个如下所示的数据框:

Chr start   stop    ref alt Hom/het ID  
chr1    5179574 5183384 ref Del Het 719  
chr1    5179574 5184738 ref Del Het 915  
chr1    5179574 5184738 ref Del Het 951  
chr1    5336806 5358384 ref Del Het 376  
chr1    5347979 5358384 ref Del Het 228  

我想合并任何重复的行,组合最后一个ID列,以便所有ID都在一行/列中,如下所示:

Chr start   stop    ref alt Hom/het ID  
chr1    5179574 5183384 ref Del Het 719  
chr1    5179574 5184738 ref Del Het 915, 951 
chr1    5336806 5358384 ref Del Het 376  
chr1    5347979 5358384 ref Del Het 228 …

我正在使用pandas.read_csv()，我发现quotechar并引用了其中的参数，

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ' , quotechar='"', quoting=0) 

这些参数的确切用途是什么？我查看了文档，但我无法理解。

我想将一个.ics文件导入到R中,但是,当我尝试这样做时...

sneak_cal <- read.delim("iCal-TribeEvents.ics", sep = ":", header=FALSE, stringsAsFactors = FALSE, strip.white = TRUE, na.strings = "")

...我最终也分裂了网站的字符串(属于X-ORIGINAL-URL或UID字段),这是不可取的

即https和//www.kicksonfire.com

最终目标是将数据转换为整齐的格式,其中每行代表一个单独的VEVENT,我认为这将由一个唯一的UID,不会丢失任何信息(如URL)

是否存在另一种建议的方法,例如预先定义期望作为键的字段并将值或空白空间与该键匹配？由于.ics文件每次都具有相同的预期字段,因此将这些字段用作模板来读取数据似乎是有意义的,但我无法弄清楚如何执行此操作.