小编Ale*_*ald的帖子

我有一个时间序列问题,希望有人可以帮忙!

问题围绕着两组具有不同时间戳的数据.一组数据包含校准数据,另一组包含样本数据.校准比样品频繁得多.

我想要做的是将校准数据(低频率)插入采样时间序列(高频率).

sam <- textConnection("time, value
01:00:52, 256
01:03:02, 254
01:05:23, 255
01:07:42, 257
01:10:12, 256")

cal <- textConnection("time, value
01:01:02, 252.3
01:05:15, 249.8
01:10:02, 255.6")

sample <- read.csv(sam)

sample$time <- as.POSIXct(sample$time, format="%H:%M:%S")

calib <- read.csv(cal)

calib$time <- as.POSIXct(calib$time, format="%H:%M:%S")

最大的问题(我看到)是数据的频率随机变化.

你们中的任何人都必须做类似的事吗？是否有chron或zoo功能可以实现我想要的功能(将低频率数据内插到更高的频率数据,其中两个ts都是随机的)？

有一些数据,我想添加"点画",以显示它"重要",就像他们在IPCC图中所做的那样

目前我正在努力尝试在R中这样做.

如果我编制一些测试数据并绘制它:

data <- array(runif(12*6), dim=c(12,6) )
over <- ifelse(data > 0.5, 1, 0 )
image(1:12, 1:6, data)

我最终要做的是根据当前图像顶部的"over"数组过度绘制一些点.

有什么建议!？？

很抱歉发布这个,因为我知道这是以各种形式出现的,但我真的不明白我做错了什么/ R的内部工作!

我有一个(多维)数据数组,我从我正在玩的netcdf文件中读取.我想计算一些数组的"统计数据",例如:

data <- array(runif(96*73*26*12), dim=c(96,73,26,12))

part.mean <- apply(data[10:23, 42:56, ,], c(3,4), mean)

效果很好.但:

part.sd <- apply(data[10:23, 42:56, ,], c(3,4), sd)

失败.

那么对我的数组进行子集化并计算与我上面可以计算的均值相关的sd的正确方法是什么？

谢谢你的时间!

亚历克斯