小编Rol*_*and的帖子

很多时候我set.seed在启动程序之前已经看过R中的函数.我知道它基本上用于随机数生成.有没有具体需要设置这个？

将浏览器重定向到带有ASPX页面的新页面所需的代码是什么？

我在我的页面default.aspx上试过这个:

<% Response.Redirect("new.aspx", true); %>

要么

<%@ Response.Redirect("new.aspx", true); %>

这些导致服务器错误未确定.我看不到错误代码; 因为服务器不在我的控制之下,错误不公开.

请提供从页面第1行到结尾的所有必要代码,我将非常感激.

如何在R中生成以下图？图中显示的点是平均值,它们的范围对应于最小值和最大值.我有两个文件中的数据(下面是一个例子).

x   y
1   0.8773
1   0.8722
1   0.8816
1   0.8834
1   0.8759
1   0.8890
1   0.8727
2   0.9047
2   0.9062
2   0.8998
2   0.9044
2   0.8960
..  ...

我经常遇到需要检查获得的差异是否高于机器精度的情况。似乎为此目的，R 有一个方便的变量：.Machine$double.eps. 但是，当我转向 R 源代码以获取有关使用此值的指南时，我看到了多种不同的模式。

例子

以下是stats库中的一些示例：

t.test.R

if(stderr < 10 *.Machine$double.eps * abs(mx))

chisq.test.R

if(abs(sum(p)-1) > sqrt(.Machine$double.eps))

积分

rel.tol < max(50*.Machine$double.eps, 0.5e-28)

影响力

e[abs(e) < 100 * .Machine$double.eps * median(abs(e))] <- 0

原理图

if (any(ev[neg] < - 9 * .Machine$double.eps * ev[1L]))

等等。

问题

1. 一个如何理解这些不同背后的理由10 *，100 *，50 *和sqrt()修饰？
2. 是否有关于.Machine$double.eps用于调整因精度问题而导致的差异的指南？

在R中出现了一个奇怪的问题似乎已经无处可寻......在RStudio终端输出重复而没有我要求它...即,

> 3+4
> 3+4
[1] 7
[1] 7

其他任何人都有这个问题,并有任何想法如何解决它？我也想知道它是否实际执行了两次命令(并且大大减慢了速度!).

提前致谢.

我有一个150,000行的数据框,其中2,000列包含值,有些是负数.我将这些负值替换为0,但这样做非常慢(约60分钟或更长).

df[df < 0] = 0

这里df[,1441:1453]看起来像(所有列/值的数字):

  V1441 V1442 V1443 V1444 V1445 V1446 V1447 V1448 V1449 V1450 V1451 V1452 V1453
1     3     1     0     4     4    -2     0     3    12     5    17    34    27
2     0     1     0     7     0     0     0     1     0     0     0     0     0
3     0     2     0     1     2     3     6     1     2     1    -6     3     1
4     1     2     3     6     1     2     1    -6     3     1    -4     1     0
5     1 …

假设我想用以下公式绘制直方图(我知道它不是最好的,但它会说明问题):

set.seed(1)
dframe <- data.frame(val=rnorm(50))
p <- ggplot(dframe, aes(x=val, y=..count..))
p + geom_bar()

它工作得很好.但是,假设由于某种原因,我们希望频率除以收件人定义的数字.我的镜头是:

k <- 5
p <- ggplot(dframe, aes(x=val, y=..count../k))
p + geom_bar()

但是我得到了这个恼人的错误:

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'k' not found

是否存在使用两个类似..count..变量和一些预定义变量的方法？

我有以下数据帧:

Data <- data.frame(
  date = c("2001-01-01", "2001-02-01", "2001-03-01", "2001-04-01", "2001-05-01", "2001-06-01"),
  qtr = c("NA", "NA","NA","NA","NA","NA")
)

我想用Year/Quater填写Data $ qtr - fe 01/01(我需要这种格式!).

我写了一个函数:

fun <- function(x) { 
  if(x == "2001-01-01" | x == "2001-02-01" | x == "2001-03-01") y <- "01/01"
  if(x == "2001-04-01" | x == "2001-05-01" | x == "2001-06-01") y <- "01/02"
  return(y)
}
n$qtr <- sapply(n$date, fun)

但它不起作用.我总是收到错误消息:

Error in FUN(X[[1L]], ...) : Object 'y' not found

为什么？

我知道之前已经问过这个问题,但解决方案对我来说似乎并不适用.

我想要做的是用不同颜色的直方图表示我的中位数,平均值,上下分位数,然后在图中添加一个图例.这是我到目前为止,我试图使用scale_color_manual并scale_color_identity给我一个传奇.似乎没有什么工作.

quantile_1 <- quantile(sf$Unit.Sales, prob = 0.25)
quantile_2 <- quantile(sf$Unit.Sales, prob = 0.75)

ggplot(aes(x = Unit.Sales), data = sf) + 
  geom_histogram(color = 'black', fill = NA) + 
  geom_vline(aes(xintercept=median(Unit.Sales)),
            color="blue", linetype="dashed", size=1) + 
  geom_vline(aes(xintercept=mean(Unit.Sales)),
            color="red", linetype="dashed", size=1) +
  geom_vline(aes(xintercept=quantile_1), color="yellow", linetype="dashed", size=1)

我有大约100个有序类别的数据.我想将每个类别分别绘制为一条线,线条颜色范围从低值(比如蓝色)到高值(比如红色).

这是一些示例数据和一个图.

# Example data: normal CDFs

library(ggplot2)

category <- 1:100
X <- seq(0, 1, by = .1)
df <- data.frame(expand.grid(category, X))
names(df) <- c("category", "X")
df <- within(df, {
  Y <- pnorm(X, mean = category / 100)
  category <- factor(category)
  })

# Plot with ggplot
qplot(data = df, x = X, y = Y, color = category, geom = "line")

这会产生漂亮的彩虹(下图)

但我宁愿从蓝色到红色渐变.我有什么想法可以做到这一点？