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Rdo.call 使用

do.call这个函数是我在搜索问题时会看到别人经常使用一个函数,心生好奇,这次来看看它用法。 从文档来看,do.call可以通过名字构建和执行函数,并且将参数以列表形式传入。...显然,前两个参数很重要,确定了该函数一般用法,后两个参数涉及一些执行引用与环境问题,这方面我懂不多,不过基本也用不到。 下面通过例子学习下使用。...,如果不quote起来就会报错 #do.call(paste, list(as.name("A"), as.name("B")), quote = FALSE) # 当然你如果直接使用下面这个语句结果是一样...,不过这里是介绍quote用法 do.call(paste, list("A", "B")) ## [1] "A B" 从哪里寻找对象例子: A <- 2 f <- function(x) print...首先在新环境创建函数对象是打印输入平方,A是10。 call函数用来创建和测试对象,不过看起来用法与quote()类似,将东西先存起来不执行,等后续调用。

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Rdo.call 妙用——参数更新

R do.call() 是我极少用到一个函数,不过它在很多情况下是蛮有用,之前我也做过简单介绍。...它可以在实际调用函数时将参数以列表形式传入,下面是一个简单函数: f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call(): do.call(f, list...(x = 4)) #> [1] 16 大部分情况下这样用法是啰嗦,直接 f(4) 其实已经解决上面的问题了。...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 好用之处。 在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同参数,我们以求和函数作为建模函数举例。...Sum(d = 1, b = 3, c = 5) #> [1] 10 这并不能直接通过 for 循环、apply 之类操作进行批量调用。我们来看看 do.call() 如何解决这个问题。

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R tips:使用lapplydo.call读取并合并多个文件

R中做数据处理时,数据导入导出是常见操作,对于导入而言,如果源数据保存在多个文件中,那么导入后首先就需要进行合并操作。 这个读取及合并操作可以使用lapplydo.call来完成。...,b=x,c=x) write.table(df, file=paste0("test/",x,".txt"), row.names = F) }) ###2. lapply读入6个文件,并使用do.call...,rbind会报错,比如: # 更改第一个数据框列名为"d" "e" "f" colnames(file_list[[1]])<-c("d","e","f") do.call(rbind, file_list...#可以运行 # d e f #[1,] 1 1 1 #[2,] 2 2 2 #[3,] 3 3 3 #[4,] 4 4 4 #[5,] 5 5 5 #[6,] 6 6 6 当转换为matrix时候...,由于matrix内格式都是一样,一旦原文件包含字符和数字,那么数字也会转换为字符,此时需要as.numeric来手动将数字转换回来。

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MergeRebase区别

Merge Rebase 是 Git 中常用两种分支整合方式,它们具有不同工作原理效果: Merge(合并) 合并是将两个或多个分支提交历史合并为一个新提交。...在合并时,Git 会创建一个新合并提交,将两个分支修改合并在一起。合并提交将包含两个分支修改,并且保留了每个分支提交历史。...$ git checkout feature_own $ git merge develop 合并结果是一个新提交,它将源分支修改合并到目标分支中。...变基通常用于从主分支更新自己分支,以便将最新变更合并到自己分支中。...综上所述 Merge 保留了分支独立提交历史,而 Rebase 则将分支提交移动到其他分支最新提交之后,使提交历史保持线性。选择使用哪种方式取决于你需求和团队工作流程。

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mergerebase区别

mergerebase 标题上两个命令:mergerebase都是用来合并分支。 这里不解释rebase命令,以及两个命令原理,详细解释参考这里。...mergerebase区别 采用mergerebase后,git log区别,merge命令不会保留merge分支commit: ?...处理冲突方式: (一股脑)使用merge命令合并分支,解决完冲突,执行git add .git commit -m'fix conflict'。这个时候会产生一个commit。...git pullgit pull --rebase区别:git pull做了两个操作分别是‘获取’和合并。所以加了rebase就是以rebase方式进行合并分支,默认为merge。...git merge  git merge --no-ff区别 1、我自己尝试merge命令后,发现:merge时并没有产生一个commit。

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R语言数据集合并、数据增减、不等长合并

merge(ink1,ink2,by="id",all=F) #默认,只取两者共有的部分 id R M 1 1 9 7 2 2 7 2 其中,all=T代表全连接,all.x=T代表左联结...函数 cbind()rbind(),cbind()按照纵向方向,或者说按列方式将矩阵连接到一起。...相比来说,其他一些方法要好一些,有dplyr,sqldf中union 5、sqldf包 利用SQL语句来写,进行数据合并,适合数据库熟悉的人,可参考: R语言︱ 数据库SQL-R连接与SQL语句执行...(do.call用法) 关于do.call其他用法(R语言 函数do.call()使用 ) 有一个list,想把里面的所有元素相加求和。...<-do.call(sum,list) list.sum<-do.call(cbind,list) do.call() 是告诉list一个函数,然后list里所有元素来执行这个函数。

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R语言中排序,集合运算,reshape,以及merge总结

不想排版,心情也不好,但是这个知识点很重要,尤其是学习R语言朋友,请仔细看~ 一直以来我都是随便看了点R编程教程,因为我学了一点点C,所以还算有基础,现在基本上简单看看教程就能懂一门语言了,区别只是熟练度而已...R用得比较多,所以还算擅长,但是很多快捷应用地方,我总是寄希望于到时候再查资料,所以没能用心记住,这次花了点时间好好整理了一下R里面关于数据操作重点,我想,以后再碰到类似的数据处理要求,应该很快能解决了把...首先看看排序: 在R中,排序相关函数主要有三个:sort(),rank(),order()。 sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后数值向量。...然后我们看看集合运算: 在R里面除了简单对两个向量求交集并集补集之外,比较重要就是match %in% 了,需要重点讲讲。...,起得就是R里面最经典把长型数据变宽,把宽数据拉长作用。

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r」dplyr 里 join 与 base 里 merge 存在差异

今天在使用连接操作时发现:虽然都是合并操作函数,dplyr 包里 *_join() 基础包里面的 merge() 存在差异,不同数据结构,结果也会存在偏差。...) #> r5 r4 r1 r3 r2 #> 1 S1 S2 S2 S1 S1 #> 2 S2 S1 S1 S2 S2 看起来似乎有点不可理喻,但实际上上面我构造数据集是有点特别的:前 2 个子集第...所以使用 dplyr 提供连接函数报错是正常,但有意思是,基础包提供 merge() 函数可以完成连接操作,真是优秀(感兴趣朋友可以看下测试下 merge 函数源代码)!...如果 be_join 不为空,进行如下循环: 如果存在,则将这个子集 to_join 按共同列合并 如果不存在,使用循环位移一位,将当前 be_join 第 2 个子集移动为 第 1 个。...2 S1 S2 S2 S1 S2 更新 在后面的一些使用过程中发现基础包 merge() 函数在进行连接操作时会输出有问题结果,所以建议使用小伙伴仔细检查结果。

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R语言批量拼接遥感影像

(mosaic, tif_file_list) plot(tif_mosaic) # tif_merge <- do.call(merge, tif_file_list) rf <- writeRaster...)   首先,需要通过library(raster)代码,导入本文所需R语言raster包;关于这一包配置,大家可以参考R语言raster包读取栅格遥感影像。...这样操作无疑是比较麻烦,因此我们需要借助do.call()函数来实现2个以上栅格拼接工作——这个do.call()函数可以接受可变数量参数,例如本文中我们需要对大量栅格遥感影像加以逐一拼接,具体有多少景遥感影像我们自己也不一定确定...接下来,就是第二部分,即栅格融合代码;在这里,我们通过merge()函数来实现遥感影像融合。...其实,这里merge()函数与前述mosaic()函数功能大致一样,但merge()函数在处理重叠区域时,默认选择位于顶层遥感影像像元数值,就没有mosaic()函数中这么多计算方法选择了。

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带你理解 Git 中 Merge Rebase

概念 Rebase merge 都被设计用来将变更从一个分支整合到另一个分支,但是它们实现方式却不同。...(想象上图平移了两条线段) merge 则是拿 feature 分支中结果,合并到 master 分支,这个过程中只有 master 分支改变了,feature 分支保持不变 merge 时候会产生一个新...commit Merge 优与劣 优点 简单易用,易于理解 保留原始提交记录源分支 源分支上提交与其他分支分离,这会方便你浏览并且合并到其他分支 保留你提交历史,保证提交历史在语义上准确性...,管理起来更加方便 简洁 提交记录 让调试排查更容易 缺点 feature 分支变成了一些 commit,不利于体现开发时场景 Rebase 不适合与 pull requests 同时工作,因为你看不出来哪里是别人做变更...如果你想保留完整历史记录,就应该使用 merge

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【Git学习笔记】逃不掉mergerebase

今天说说最难mergerebase区别,图文并茂,一文让你明明白白。上菜!...一起来看看结果,顺便merge对比一下。...三、rebase merge 基本原则 下游分支更新上游分支内容时候使用 rebase; 上游分支合并下游分支内容时候使用 merge; 注意:更新当前分支内容时一定要使用 --rebase...也许看一遍并不一定能够全都记住,但希望能够在你现在 or 以后学习工作中,在用到时候你会第一时间想到自己看过相关内容。...但是基本概念专业术语还是请你一定要理解清楚呀,否则跟着操作完了还是一头雾水。 多实践才能出真知,这一些列都可以复现,而且是按照实践序列来实践。跟着一起来吧。

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RR符号环境

环境(environment)就是一个R对象(R中一切皆对象),其中包含给定上下文中符号集合、与这些符号相关对象,以及一个指向父环境指针。...函数父环境就是创建该函数环境。调用环境是使用该函数环境。如果函数是在运行环境中创建,那么父环境调用环境是相同。...on.exit所使用表达式 sys.status 返回一个列表,其中包括调用sys.calls,sys.parentssys.frames结果 parent.frame 返回sys.frame(sys.parent...异常处理环境是密切相关,在异常发生时,R解释器需要中止当前函数,并向调用环境发出异常信号。 提示错误 用法非常简单,下面给出发错误警告小例子,我们在编写程序时候照着用就可以了。...> try带两个参数,exprsilent。

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R语言随机森林模型中具有相关特征变量重要性

大型数据集问题在于许多特征是“相关”,在这种情况下,很难比较可变重要性图解释。...例如,具有两个高度相关变量重要性函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多,但事实并非如此。只是模型无法在    之间选择   :有时会    被选择,有时会被选择 。...我想我发现图形混乱,因为我可能会想到  重要性     恒定。考虑到其他变量存在,我们已经掌握了每个变量重要性。...我们保持  时   ,我们得到了蓝线。而且这条线是恒定:并不取决于    (这在上一张图中,有    确实会对 重要性产生影响)。红线是移除后得到   。...关联度接近1时,与具有相同   ,并且与蓝线相同。 然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征重要性并不是那么直观。

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R语言随机森林模型中具有相关特征变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大数据集。...大型数据集问题在于许多特征是“相关”,在这种情况下,很难比较可变重要性图解释。 为了获得更可靠结果,我生成了100个大小为1,000数据集。...顶部紫色线是的可变重要性值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量重要性函数为 ?...实际上,我想到是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征重要性并不是那么直观。

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