我正在尝试将篮球半场与投篮结果数据合并,但是它显示"Error: Don't know how to add o to a plot"
有人能帮我看看我的代码出了什么问题吗?P_half_180代表我为半场创建的图,散点图在没有P_half_180的情况下工作得很好
library(ggplot2)
library(dplyr)
deter_chart <- nba_2015 %>%
filter(defender_id == "253975")
P_half_180 %>%
+ ggplot(data=deter_char
我正在尝试做一个简单的重采样,以求6个月内的总和值。为了解释我的问题,我创建了一个简单的玩具系列:
import pandas as pd
import numpy as np
series = pd.Series([1,2,5,6], index=[pd.Timestamp('2018-01-01'), pd.Timestamp('2018-06-30'),pd.Timestamp('2018-07-01'), pd.Timestamp('2018-12-31')])
series
2018-01-01 1
2018-
我在if语句中遇到问题,该语句包含以if子句的前一语句部分为条件的语句。
在这个简化的示例中,我希望通过id将查找扩展到按名称查找,首选前缀为可选前缀。
psuedo代码是:
IF I have a prefix AND I can find a record using the prefix and name
THEN override the record ID
ELSE IF I can find a record using name
THEN override the record ID
ELSE do something else to override the record ID
我喜欢把数组分成上半场和下半场。我试过遵循下面的代码,但它不起作用:
A = [1,2,3,4,5,6]
B = A[:len(A)/2]
C = A[len(A)/2:]
错误消息说:
TypeError: slice indices must be integers or None or have an __index__ method
据推测,我应该
B = [0,1,2]
C = [3,4,5]
我在想我该怎么做呢?谢谢
我在模特方面很新。我有三组数据(通过period),我想通过散点图上的线条来显示这些数据。
我想出了如何将我的方法和公式放在geom_smooth中,并且我能够显示一行。
但是,当我想要添加每个组的行(这可以由ggplot(.., aes(..,group = period))完成)时,我得到了一个警告:
Warning message:
Computation failed in `stat_smooth()`:
number of iterations exceeded maximum of 50
并没有显示这条线。
我的工作代码:
ggplot(tab, aes(x=distance,
Link to example spreadsheet 我正在试着找出足球比赛的领先地位根据得分时间变化的频率。 在A1中,用户输入主队的进球次数,用逗号分隔。B1也有同样的情况,但对于客队来说。 我使用以下代码(在A2中)将这些分数拆分成单独的单元格,并按从小到大的顺序排列它们: =IF(A1="","", TRANSPOSE(SORT(TRANSPOSE(SPLIT(A1,",")),1,TRUE))) 我已经为这些目标预留了A2:J2。 在K2,我也有同样的想法,但对于客队来说: =IF(B1="","",
首先,我为标题道歉,但我不完全确定如何描述我的地图正在发生的事情(因此包含图像)。我刚开始使用ggplot2绘图,对于我的第一个“脱离教程”地图,我正在尝试在DC按区域显示人口普查数据。通过搜索教程似乎支持我所采取的过程,但显然我偏离了路线(我还没有看到另一个这样的例子)。
目标是将我准备的.csv中的数据与包含人口普查区域多边形的shapefile合并。最初,我认为这与行的顺序有关,但显式地考虑到这一点似乎没有改变任何事情。
代码:
###Combining Census data with a tract poly shapefile
library(maptools)
library(g
我想在零矩阵80x80中画一个钻石图案(使用1)。上半场进行得很顺利,但我只得到了下半场的0。
img = np.zeros((80,80))
def draw_pic(image):
for i in range(len(image)):
for j in range(len(image[i])):
print(int(image[i][j]), end = '')
print()
def gen_diamond(image):
ret = np.copy(image)
for i in ra