table(var1, var2, …, varN) 使用 N 个类别型变量(因子)创建一个 N 维列联表
#基本统计分析 #整体描述性统计分析,针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏,且较平。(偏度为正,峰度为负) summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度,偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计,针对数值变量 #aggregate,f
因为书中列举的方法和知识点比较多,没必要全都掌握,会一种,其他的了解即可。我就简要地整理一下我觉得重要的吧。
机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有时候需要利用更高级的方法,有时候需要更换模型 机器学习算法
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨,通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享,达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍,经过讨论确定要读的书,每个月读一本书且要精读,大家一起分享。 第七章 基本统计 本章概要 1 描述统计 2 频次和相依表 3 相关系数和协方差 4 t-检验 5 非参数统计 本章所介绍内容概括如下。 一旦数据合理组织后,首先,基于数据可视化探索数据,接下来,我们要探索某个变量的分布
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一种降维方法,也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。比如我们在进行转录组数据分析的时候,每一个样本可以检测到3万个基因,如果有10个这样的样本,我们如何判断哪些样本之间的相似性能高。这时候,我们可以通过主成分分析,显示样本与样本之间的关系。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表,之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),是一种降维方法,也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。在上一次教程中,我们教大家如何绘制二维主成分分析图,不过有时候二维的平面没有办法展示出样本之间的差异,所以需要用更多维度,比如三维主成分分析图来展示。今天的教程,我们以一篇发表在Blood (IF = 16.562)上的文章为例进一步解读PCA的图形绘制。在这个实例中,通过对芯片表达谱数据进行PCA分析,观察前三个PC(PC1, PC2, PC3),可以看出细胞按照不同来源:peripheral blood (PB),bone marrow (BM), 和lymph nodes (LN)分成三组。
这种学习方法基于条件概率,也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。
今天跟大家分享动态图表系列6——列表框(offset函数)! 具体步骤与前一篇相同: 插入列表框制作选择菜单; 使用offset函数返回动态数据源; 插入图表。 列表框制作: 在开发工具中插入列表框控
本文介绍机器学习中的分类算法kNN(k-NearestNeighbor),即k邻近算法。核心思想类似“近朱者赤近墨者黑”,每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
昨天跟大家分享了关于图表嵌套的函数用法,今天跟大家分享在多图情况下如何正确的进行图表的版面布局。 这里要分享的图表版面设计其实就是指,在做了很多图的情况下,如何将诸多图表合理的布局在一张大的版面上,而不是一幅一幅的导出最后在其他软件中手动拼凑。 这个技能在制作多图仪表盘场景下,将会特别有用: 还需要强调下这里所指的一页多图与我们之前介绍过的分面可是大有不同,分面其实是一幅图表中,将分类变量所构成的分类图表分图呈现,但是本质上所有分面内的单个图表共享标题、图例、坐标轴刻度(虽然可以手动定义)。 也就是说分面的
因为最近又有一批临床数据要进行统计,所以趁机把卡方检验的R语言实现再重新梳理一遍。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Cutout 🚀效果 🥩贴图准备 🍳材质制作 🚀效果 📷 💡 如图所示铁丝网不是模型只是一张128*128的贴图制作的材质,这样可以极大的降低模型面数制作也很速度! 🥩贴图准备 💡 ps中制作一张128*128尺寸带透明通道的图,如下所示: 📷 🍳材质制作 💡 设置 Rendering Mode 为 Cutout模式,并且把贴图放到Albedo槽中 📷 💡 可以调节Tiling 属性增加或减少网格密度 📷 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,
今天要跟大家分享的是动态图表5——列表框(offset函数)。 制作思路与前一篇中使用index函数制作思路基本一致,先用列表框制作菜单,然后使用offset函数制作动态数据源,最后插入图表完成动态图
1 导读 版本 11 在其图与网络领域既有的强大功能基础上作了大量扩展与改进. 其中包括新增的图构建器、新的审编数据的图属性以及新的针对特定领域的网络. 工作性能改进可在全方位功能中使用. 2 1 案
今天紧接昨天的内容,跟大家分享如何使用REmap函数制作路径图。 路径图所需要的数据结构非常简单,两列数据,左侧是起点,右侧是终点,并且每一行的终点是下一行的起点,这样最终才可以制作出连接在一起的路径图。 首先我们来构造所需的数据: 起点数据: origin<- c("beijing","shijiazhuang","zhengzhou","hefei","nanjing","济南","dalian") 终点数据: destination<- c(origin[-1],origin[1]) #将起点数据首
前文介绍了如何通过合成控制法构造相似的对照组,除此之外,也可以根据倾向匹配得分(PSM)进行构造,即为每一个试验组样本在对照组中找对与之相似的样本进行匹配。PSM 通过统计学模型计算每个样本的每个协变量的综合倾向性得分,再按照倾向性得分是否接近进⾏匹配。本文参考自PSM倾向得分匹配法[1]。
今天给大家介绍一个快速绘制火山图(volcano map) 拓展工具包-ggVolcano,绘图结果为ggplot2对象,也就可以灵活进行相关主题的设置。详细介绍如下:
部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。
ggthemr为ggplot2提供了近20种主题,可以直接使用,也可以根据需要设置配色,或改变图表细节。
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟本文我们通过一个简单据集的回归示例了解了部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图是什么,以及如何在 Python 中制作它们。 部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。 部分依赖图(Partial Dependence Plot) 部分依赖图显示了目标函数(即我们的机器学习模型)和一组特征之间的依赖关系,并边缘化其他特征的值(也就是补充特征)。它们是通过将模型
今天跟大家分享动态图表8——组合框(offset函数)! 步骤: 使用组合框制作下拉菜单 使用offset函数制作动态数据源 利用动态数据源制作图表 1、组合框制作: 在开发工具中插入组合框,将数据源
如果你有复杂的游戏角色或交互式对象,你可能希望该角色根据游戏环境中发生的情况,以不同的方式运行。每个单独的行为称为状态。如果你在精灵上定义状态,那么只要游戏中出现与该状态相对应的事件,就可以触发这些状态。 比如,通过键盘的方向键控制一个游戏角色时,按下左箭头,角色就向左移动,其实可以理解为,按下左键头时,触发了角色的向左移动的状态。
我们小组利用python中函数的相关知识对银行账户系统进行简易模拟,实现了对账户进行查询与存取,证明该方法是有效的。函数是python学习中重要的一环,通过对函数的运用可以将重复且繁杂的多串代码进行更便捷的调用,使程序的编写更加快速与便捷。同时,通过使用python函数对银行账户系统的简易模拟,巩固了我们学过的知识,也提高了我们把所学知识运用的实际生活中的能力。
数制:所谓数制( Number Systems ),是指多位数码中每一位的构成方法以及从低位到高位的进位规则。
主成分分析法是数据挖掘中常用的一种降维算法,是Pearson在1901年提出的,再后来由hotelling在1933年加以发展提出的一种多变量的统计方法,其最主要的用途在于“降维”,通过析取主成分显出的最大的个别差异,也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目,与因子分析类似。
当老板、业务向你要一份数据的时候,如果你只给出一份苍白无力的原始数据的话,那你就输了,是一个“取数工具人”无疑了!也别怪别人把咱当做“查数姑”。都说数据分析师要发挥主观能动性,以数据驱动业务,以数据赋能业务,口号谁都会喊,但是要做却不知如何下手。
今天要跟大家分享的是数据地图系列的第九篇——excel(VBA)数据地图! 关于VBA在excel中的应用非常广泛,本篇仅仅是给出示例代码,不会对基础操作做太过详细的讲解。 要说为什么手动操作都可以完成的地图填充,为啥要弄得这么复杂。其实理由很简单,就是效率,可以以一种一劳永逸的方式节省时间、提高效率。 否则你只能每一次都手动操作,重复劳动,想想一下,靠简单几句的代码,就可以瞬间完成批量的图形填充效果,那么花一点儿心思做一套模板(可以循环使用),真的是太值得了。 下面是VBA数据地图的详细制作步骤: 1
十进制数转化为R进制数:整数部分,除R取余法,除到商为0为止。小数部分,乘R取整法,乘到积为0为止。
您不能简单地通过输入 dict2 = dict1 来复制一个字典,因为 dict2 只会成为 dict1 的引用,对 dict1 的更改也会自动应用于 dict2。
随着web安全从业人员的增多,很多人都有个疑问:怎么洞越来越难挖了!!?大网站是不是没有这些漏洞!!? 原因是多样性的,一方面是漏洞隐藏的越来越深,另一方面是网站的架构正在发生改变;所以我们除了要提
到目前为止,R语言的数据操作和基础绘图部分已经讲解完毕,换句话说,大家应该已经能将数据导入R中,并运用各种函数处理数据使其成为可用的格式,然后将数据用各种基础图形展示。完成前面这些步骤之后,我们接下来要探索数据中变量的分布以及各组变量之间的关系。
什么是数制系统?数制就是人类创造的数的表示方法,使用一系列数码符号和一套统一的规则来表示数据,大多数人都熟悉罗马数制系统I、II、III、IV、V、VI、VII、X等,这些数字沿用了许多世纪。后来出现
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中,我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图,这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。
今天跟大家介绍一个REmap包的新函数——REmapB。 它是REmap包中诸多组函数中的一位,功能上要强大于之前介绍的REmap函数,不仅可以完成REmap函数的所有图表效果,而且可以做出前者没有的
数制转换即进制转换,指进制(二、八、十、十六进制)间的相互转换,计算机编程中较为常见。这里列举了python常见数制转换用法。
所谓进制转换,就是人们利用符号来计数的方法。进制转换由一组数码符号和两个基本因素“基数”和“位权”所构成。其中基数是指进位计数制中所采用的数码的个数,逢 n 进 1 中的 n 就是基数。而位权则指的是进位制中每一个固定位置所对应的单位制,而每一种进制中的某一个数的每位上都有一个权值 m,而且权值是位数减一,比如个位上的数的权值为 0(位数 1 - 1 = 0),而十位的权值为 1(位数 2 - 1 = 1)。
“一行代码竞赛”是每年 Wolfram 技术大会的传统!两周前,在美国香槟总部,我们挑战参会者用 128 个字符或更少的 Wolfram语言代码来展示非凡的效果。我们重来都没有失望过,并且惊叹他们用我
数据准备 先根据数据的codebook来给每列命名,同时预先设定类型 setwd("d:/course/kaggle/titanic/") train.col.types <- c('integer', #PassengerId 'factor', # Survived 'factor', # Pclass 'character', # Name 'factor', # Sex 'numeric', # Age 'integer', # SibSp 'integer', # Parch
动画是使可视化更具吸引力和用户吸引力的好方法。它帮助我们以有意义的方式展示数据可视化。Python 帮助我们使用现有的强大 Python 库创建动画可视化。Matplotlib是一个非常流行的数据可视化库,通常用于数据的图形表示以及使用内置函数的动画。
导读:程序要完成高级功能,首先要能够做到基本的加减乘除。本章从程序中变量的概念开始,结合之前学的输出函数和新介绍的输入函数制作简单人机交互程序,然后讲解最基础的加减法运算,自制简单计算器程序练手。
数制也称计数制,是用一组固定的符号和统一的规则来表示数值的方法。任何一个数制都包含如下基本概念:数码、基数、数位、位数、位权和计数单位。不同数制间可以进行进制转换。计算机中最常见的数制有二进制数制、八进制数值和十六进制数制,生活中最熟悉的则是十进制数制,当然,十进制数制在编写代码时,常用于表示数值大小。
这段时间一直在研究ggplot2这个神奇的可视化利器,可是ggplot2纵然所向披靡,唯独无法呈现动态效果! 最近发现R语言的官方CRAN中有一款名叫plotly的包,详细了解了下,这个plotly是基于js脚本语言开发的专用于动态交互可视化的利器,开发有在线版和桌面本,而且效果相当不错! 而这里提到的plotly包就是该机构专门针对R语言环境发布的可视化包(具有不仅R语言,给MATLAB和Python都留有接口),不但可以协助ggplot2包将静态图表动态化,而且拥有自己独特的作图函数语法(语法非常精炼,
首先,重写绘制事件,需要在头文件加入QPaintEvent头文件,并定义几个变量。
栅格数据通常用于表示空间连续现象,如海拔。栅格将世界划分为大小相同的矩形网格,在遥感数据中称为像素,所有这些网格都有一个或多个值(或缺失值)的变量。栅格单元值通常应该代表它所覆盖区域的平均(或大多数)值或者是中心点的值
今天开始,要跟着大家学习一个新的可视化R包——REmap包。 说起来,这个包要归功于百度的可视化开源项目——echarts,它是国内为数不多的高水平开源可视化js库,在业界地位首屈一指。 经过大神的努力,我们终于可以在R语言中以简洁的REmap函数形式,来调用Echarts核心功能,而不用亲自去学js代码,就可以创建动态地图可视化作品。 如果有小伙伴儿熟悉百度的大数据可视化项目——百度迁徙地图,以及交通通勤图,以及后来的一带一路可视化路线图,肯定对那些动态地图上流动的线条和路径有很深的印象。 下面我们开始简
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