如何使用R将坐标存储在矩阵中的SpatialPointsDataframe子集？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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空间数据处理(一)

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与矢量数据相比，栅格数据并不显示存储坐标。通过划分范围来确定，从行数和列数来确定每个单元格的分辨率。...Vector 数据在处理矢量数据的时候，为了方便编写函数，因此定义了很多的类，也就是面向对象，这些类被很多包使用，sp包是处理空间数据的包，虽然sf包也在慢慢完善，但是sp仍然是使用最多的包。...一个RasterLayer对象存储一些描述它的基本参数。这些参数包括列和行数、空间范围和坐标参考系统。此外，RasterLayer可以存储单元值的文件的信息。...RasterStack和RasterBrick 在大多数的情况下，使用的是单层的栅格数据分析，但是在一些案例中，需要使用到多层数据，因此引入RasterStack和RasterBrick。

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在Ubuntu 16.04如何使用Percona将MySQL类别的数据库备份到指定的对象存储上呢？

介绍数据库通常会在您的基础架构中存储一些最有价值的信息。因此，在发生事故或硬件故障时，必须具有可靠的备份以防止数据丢失。...但是，在大多数情况下，数据应在异地备份，以便维护和恢复。在本教程中，我们将扩展先前的备份系统，将压缩的加密备份文件上载到对象存储服务。...我们的脚本将检查存储桶值以查看它是否已被其他用户声明，并在可用时自动创建。我们使用export定义的变量使得我们在脚本中调用的任何进程都可以访问这些值。...恢复使用此过程备份的任何文件都需要加密密钥，但将加密密钥存储在与数据库文件相同的位置会消除加密提供的保护。...结论在本教程中，我们介绍了如何每小时备份MySQL数据库并将其自动上传到远程对象存储空间。系统将每天早上进行完整备份，然后每小时进行一次增量备份，以便能够恢复到任何时间点。

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【直播回顾】轻松入门数据可视化

地理统计制图实用指南（http://spatial-analyst.net/book/download）提供了关于如何使用R及其他工具分析空间数据的可免费下载的电子书。...该图表的变量一般都为数值型，当变量为1~3个时，可以采用散点图、气泡图、曲面图等；当变量多于3个时，可以采用高维数据可视化方法，如平行坐标系、矩阵散点图、径向坐标图、星形图和切尔若夫脸谱图等。...地理空间型地理空间型图表主要展示数据中的精确位置和地理分布规律，包括等值区间地图、带气泡的地图、带散点的地图等。地图用地理坐标系可以映射位置数据。...R中ggplot2包的geom_path()和geom_polygon()等函数，结合地理空间坐标系可以使用DataFrame格式的数据，绘制不同投影下的世界与国家地图。...另外，tmap包使用SpatialPointsDataFrame和SpatialPointsDataFrame格式的地理数据信息，可以绘制不同的地图。其优势在于可以绘制二维插值地图。

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R语言学习-3

根据生成它的函数 b. 用class( )或is 族函数判断1. 数据框的来源 2. 新建数据框从文件中读取3....数据框的属性4. 数据框取子集 a. ＂$＂取列b. 坐标取法 Tips：中括号里的逗号，表示维度的分割c....共同列的列名不一样的两个表记忆卡片矩阵新建和取子集不支持$，只能按坐标取矩阵的转置和转换矩阵画热图列表新建和取子集补充元素的名字变量的删除...R包的安装和使用逻辑 R包安装的唯一标准：library()没有error7....R包如何使用获取帮助

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在R里面根据shp文件进行点的抠图

[toc] 在R中根据shapefile进行点的抠取当我们有一个图层文件时候，然后再放些采样点在该图层上，发现，某些采样点落在地图的外面，如下图所示。...如果用Arcgis操作，很容易把外围的点抹去，保留图层内的点，那么如果在R里面，实现该操作呢。 image.png 本篇文章，主要介绍在R中实现根据shp文件进行地图点的抠取。...数据准备首先我们利用广西，云南为案例，随机生成一些散在的点。...然后将点的df_point转成SpatialPointsDataFrame格式；同样云南地图也转成SpatialPointsDataFrame格式（我这里是用sf读取，如果用SpatialPointsDataFrame...= raster(shape, res=0.05) shape_r = rasterize(shape, r, "val") plot(shape_r) plot(shape,add=T) 参考

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3.9生信

数据框取子集 a.$ df1$gene #删掉“gene”，按tab键，可以提示出表格的全部列名小技巧：在今后把 df1$gene 看作一个整体，是一个向量，这样不容易产生困惑。...按名字 df1【,"gene"】 df1【,c('gene','change')】 d.按条件（逻辑值） df1【df1$score>0,】图片图片如何取数据框的最后一列？...如何取数据框除了最后一列以外的其他列？ df1【,-ncol(df1)】 “-”是针对数据使用，“!”...","r2","r3","r4") 修改行名 d.只修改某一行/列的名 colnames(df1)【2】 = "CHANGE" 将第二列的名字改为CHANGE e.两个数据框的连接merge merge...all.x = all, all.y = all，“不放弃每一个人”，不舍弃无法合并的内容图片矩阵取子集：不支持$ 图片新建矩阵： m = matrix(1:9, nrow = 3) colnames

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阿榜的生信笔记3

()读取行数、ncol()读取列数、rownames()读取行名、colnames()读取列名 3、数据框取子集 ①、$:取数据框中的某一项 #4.数据框取子集 df1$gene mean(df1$...score) ②、按坐标可以取到对应的值 ## 按坐标 df1[2,2] df1[2,] df1[,2] df1[c(1,3),1:2] ③、按名字和按条件（逻辑值） ## 按名字 df1[,"gene..."r4") #只修改某一行/列的名 colnames(df1)[2] <- "CHANGE" 6、数据框的连接我们如何将这两个数据框连接起来呢？...：二、矩阵 ①、新建矩阵和取子集 ##### 矩阵和列表 m <- matrix(1:9, nrow = 3) colnames(m) <- c("a","b","c") #加列名 m m[2,] m...[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] ②、矩阵的转置和转换如上图所示，colnames()将矩阵转换为数据框

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应用空间统计学分析空间表达数据

这里我们再一次思考空间信息所带来的新的可能。首先，我们来熟悉一下空间表达数据中包含的数据类型： ? 我们看到图象/空间/表达这三种数据类型都可以对应到矩阵的形式上，也就是在这里我们面对的是三个矩阵。...其中image中是图象RGB三原色信息，这个三维的矩阵。...我们看到上面一行的三个基因就没有多少空间特异性，而下面的就很明显。显然这对我们寻在某位置的基因表达模式是很有帮助的，加以扩展，如何看一个基因集的空间模式，这一模式对应的生物学意义是什么？...这里我们用的方法是广义空间线性模型（generalized spatial linear models,GSLM），这一方法在单细胞转录组中的应用被封装在R包SPARK中，文章见： Shiquan Sun...这里用的是R包sp, 在sp中定义了一个空间对象基础类Spatial，由两个solt 构成：bbox和proj4string, 在Spatial类的基础上，分别扩展为点线面和栅格4种空间数据类型，分别为

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最优子集回归算法详解

01 模型简介最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...如m个自变量会拟合2m-1个子集回归方程,然后用回归方程的统计量作准则(如交叉验证误差、Cp、BIC、调整R2等指标)从中挑选。采用的R包是leaps，函数是regsubsets()。...，将相关系数矩阵作图，可以直观看出共线性：每个格子中椭圆面积越小，表示相关性越强。...其中调整R2越大越好，马洛斯Cp越小越好。 05 变量筛选将返回结果的调整R2作图，可以看到在模型变量个数为3的时候，调整R2最大。...可做图观察，图横坐标为自变量，纵坐标是调整R2，且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的，同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数，结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

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一文详解PnP算法原理

PnP(Perspective-n-Point)问题的几何结构如图1所示，给定3D点的坐标、对应2D点坐标以及内参矩阵，求解相机的位姿。...解的个数直接对应于四次多项式实根的个数。要得到唯一的解，至少还应引入一点，构建2个三角形，进行求解。另一种方法是RANSAC算法，该算法将点集划分为3个点子集，检查这些子集的一致性。...3.RPnP 文章[3]：A Robust O(n) Solution to the Perspective-n-Point Problem 下面来看一下，如何建立新的正交坐标系，以及如何求解正交坐标系到相机坐标系之间...[R T]。...3.2求解旋转角和平移矢量的方程相机坐标系与新坐标系绕之间的旋转矩阵：其中, 3.3获取相机的位姿再获取到相机坐标系与新坐标系绕之间的旋转和平移矩阵，进而可直接相机坐标系与世界坐标系绕之间旋转和平移矩阵

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 02 数据结构之数据框、矩阵、列表

#如何取数据框的最后一列？...增加一列在$后面写一个不存在的列名表示增加一列 df1$p.value <- c(0.01,0.02,0.07,0.05) df1 #改行名和列名 rownames(df1) r1",...<- test[1:3,] a a[,c(1,3,2)] 图片矩阵的新建和取子集 #矩阵的新建和取子集 m <- matrix(1:9, nrow = 3) colnames(m) <- c("a"...,"b","c") #加列名 m m[2,] #矩阵取子集不支持使用$ m[,1] m[2,3] m[2:3,1:2] m #矩阵中的重要函数 t(m) #行列的转置，行变列，列变行，行名和列名都跟着变换...as.data.frame(m) #将转换为数据框 #作图 pheatmap::pheatmap(m) #使用pheatmap包中的pheatmap函数做图，热图会先进行聚类，之后再作图。

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生信课程note-3

#重点：数据框#1.数据框来源# （1）用代码新建# （2）由已有数据转换或处理得到# （3）读取表格文件（对数据框操作）# （4）R语言内置数据（可以直接使用的的数据框）heatmap(volcano...df1$score 向量取子集用的是[] 取score这一列df1$gene #删掉score，按tab键试试mean(df1$score)## 按坐标df1[2,2]df1[2,] 第二行df1[,...用于取子集的逻辑值向量：与x对应，不必须由x生成。（例子中即通过score为gene取子集）记住，==是等于的意思，>-是赋值的意思## 代码思维#如何取数据框的最后一列？...df1[,3]df1[,ncol(df1)]#如何取数据框除了最后一列以外的其他列？df1[,-ncol(df1)] 注：！-给数值用，！给逻辑值用。...","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] 的连接test1 <- data.frame(name

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R3数据结构和文件读取

通过这个函数生成的seq变量将包含100个在-3到3之间的数字。形式参数，实际参数可以改动.括号前面的代表函数，函数（）=前面的部分是形式参数，可以省略不写，后面是实际参数，使用的时候可以修改的。...（x有哪些元素在y不存在）#重点向量筛选(取子集)[]：中括号里面是向量（有4种生成方式）将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。...","r2","r3","r4")#只修改某一行/列的名colnames(df1)[2] 子集1$一次只能取1列，2按坐标，名字（一次可以取多列），逻辑df1$gene...#注释3如何按照数据框的某一列，给整个数据框排序order，使用order()函数按照数据框的某一列对整个数据框进行排序。...#注释4如何按照数据框的某一列，给整个数据框去重复，可以使用unique()函数按照数据框的某一列对整个数据框进行去重操作。

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Day3 学习简单作图数据框列表矩阵

==取子集g[seq(2,100,2)]g[c(F,T)] #用逻辑值挑选，会选出T所在的内容# 3.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？...将这些元素筛选出来g[g %in% s] #看哪些向量是存在的table(g %in% s) #看有多少个# 4.生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法...rep函数中的each为一个向量重复完再执行下一个向量的重复，而换成times则为整体的重复（abcdabcd）数据框与矩阵matrix 只允许一种数据类型data.frame 每列只允许一种数据类型数据框...R包里自带的，无需赋值即可使用(不全是数据框哦)irisclass(iris)#顺便了解一下其他数据结构的内置数据heatmap(volcano) #热图函数火山图参数，系统内置class(volcano...merge(test1,test3,by.x = "name",by.y = "NAME") #不用专门修改名字，by.x/y函数解决 # 优先选择改数据，在R里面修改数据矩阵和列表不支持$m <-

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SLAM知识点整理

SLAM基础点与向量在二维坐标系中，点的表示(x,y)；在三维坐标系中，点的表示(x,y,z) 有关向量的内容可以参考线性代数整理，这里不再赘述。...令 =0，且R(0)=I，即初始时刻还没有发生旋转，将R(t)在处一阶泰勒展开(有关泰勒展开可以参考高等数学整理中的泰勒公式定义)：可见ø反映了一阶导数性质，它位于正切空间(targent...封闭性在集合V中任取两个子集X、Y，对这两个子集进行二元运算的结果依然属于集合V。双线性有这里相当于结合律。自反性任取集合V中的一个子集X，这个子集与自己做二元运算的结果为0。...李括号表示一种差异性，自己和自己的差异是0. 雅可比等价任取集合V中的三个子集X、Y、Z，这个三个子集两两做二元运算再与第三个子集做二元运算，将三种可能相加的结果为0....这里是一个旋转矩阵的李代数。在变换矩阵中这里的ε是一个6维的向量，前三维的ρ作为平移，后三维的ø作为旋转，这里的不是一个反对称矩阵，表示的是将6维向量转换成一个4维的矩阵。

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新手绘图一站式R包之ggpubr

✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...（向量，矩阵，数组，数据框，列表）文件读取和写出简单统计可视化无限量函数学习参考：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》

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《机器学习》-- 第二章：模型评估与选择

2.2 评估方法（数据集划分方法）在现实任务中，我们往往有多种学习算法可供选择，甚至对同一个学习算法，当使用不同的参数配置时，也会产生不同的模型，那么，我们该选用哪一个学习算法、使用哪一种参数配置呢?...个样本的数据集 ? ，在模型评估与选择过程中由于需要留出一部分数据进行评估测试，事实上我们只使用了一部分数据训练模型。因此，在模型选择完成后，学习算法和参数配置已选定，此时应该用数据集 ?...为了找到 P、R之间的平衡点，我们将以 precision 为纵轴，recall 为横轴，建立直角坐标系，就得到”P-R“图 ?...，将分类阈值依次设为每个样例的预测值（从大到小）,即依次将每个样例划分为正例，设前一个标记点坐标为 ?...整体而言，混淆矩阵给我们呈现了一个清晰可见的分类模型效果评估工具，而基于混淆矩阵的评估指标可以从不同侧面来评价分类器性性能，至于在实际操作中使用什么样的评估指标来进行评价，还要视具体的分析目标而定。

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简单明了，一文入门视觉SLAM

（R，t），同时说明摄像头 c0 的图像点 x0 在摄像头 c1 的图像对应点 x1 一定落在其外极线 l1，反之依然； ?...从E矩阵分解得到R和t 根据视图方向与摄像头中心到3-D点的方向之间夹角可以发现，四个可能中只有情况（a）是合理的解；确定两个视角的姿态之后，匹配的特征点 x，x’可以重建其 3-D 坐标 X，即三角化...下面采用外极线 l, l’的来约束定义误差，如图所示，将目标函数重写为 ? ? 外极线定义的误差另外，在已知重建的 3-D 点集，如何和新视角的 2-D 图像特征点匹配呢？...“关键帧”子集，状态向量是所有关键帧的 3D 地标和对应摄像头姿势，BA 可以在与跟踪模块并列的线程中调整状态估计；（注意：关键帧的选择策略是算法性能很重要的一个因素） SLAM 中的闭环（loop...re-localization），当关键帧子集较大的时候，需要对特征匹配进行压缩和加速，比如词包（bag of words）法和K维-树（KD-tree）数据结构等等； SLAM 中的传感器可以是单目

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Homography matrix(单应性矩阵)在广告投放中的实践

在计算机视觉中，对单应性最感兴趣的部分只是其他意义中的一个子集）。因此，一个二维平面上的点映射到摄像机成像仪上的映射就是平面单应性的例子。...如果对点Q到成像仪上的点q的映射使用齐次坐标，这种映射可以用矩阵相乘的方式表示。若有以下定义： ? 则可以将单应性简单表示为： ?...因为使用齐次坐标，我们可以把它们组合到一个单一矩阵中，如下所示：（注：这里W=[R t]是一个3x4矩阵，前三列包含R的9个元素，最后一列由拥有三个元素的向量t组成。） ? 然后，通过乘以 ?...三一个简单的应用案例如果我们现在希望在路边的广告牌中，将广告牌中的内容替换为我们自己的宣传内容（当然是虚拟的）。街拍图如下所示： ? 接下来，我想将我的公众号宣传图投放到红框中，该如何操作呢？...，同时也求出了图像平面与投影平面之间的单应性矩阵，那么，对应点在投影仪中的坐标该如何求呢？

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这50个ggplot2现成图表你居然没有从头到尾自己画一遍

✦ 数据（Data），最基础的是可视化的数据和一系列图形映射（aesthetic mappings），该映射描述了数据中的变量如何映射到可见的图形属性。...✦ 标度（Scales）是将数据的取值映射到图形空间，例如用颜色、大小或形状来表示不同的取值，展现标度的常见做法是绘制图例和坐标轴。...✦ 坐标系（Coordinate system, coord）描述数据是如何映射到图形所在的平面，同时提供看图所需的坐标轴和网格线。...✦ 分面（faceting）如何将数据分解为子集，以及如何对子集作图并展示。 ✦ 主题（theme）控制细节显示，例如字体大小和图形的背景色。...（向量，矩阵，数组，数据框，列表）文件读取和写出简单统计可视化无限量函数学习参考：《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》

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