相信大家都用Excel处理过数据，对于使用R的人来说，更是经常需要从Excel中把数据读入到R中做进一步处理。虽然Excel统计和绘图也很强大，但是还是是有一些局限性的。 如果要使用R直接读取.xlsx文件，是需要额外安装一些R包的。 小编的做法一般是将Excel文件另存为csv文件或者是制表符分隔的文件再用R的read.table来做处理。 那么今天小编就给大家介绍两个简单R读取Excel中数据的偷懒方法。 1.scan 举个例子，我从TCGA下载了一套临床数据，想看看不同病理分期的病人分别有多少个，当然Excel也可以通过筛选来得到每个分期的病例数，但是当病理分期很多的时候，操作起来也需要一些时间（如果你是 这个时候scan就可以大显身手了 #读入的是字符串，所以需要设置what为character， #如果读入的是数字可以直接scan() #分隔符默认是空，这里设置成制表符 stage=scan(what
然后，在R 中，我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据帧df中： df <- datasets[["Daily Orders"]] 为了快速了解您的数据框包含多少个观测值，可以运行以下语句： ，在将数据输入到Prophet中之前，将其作图并检查数据。 ---- 最受欢迎的见解 1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测 2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析 3.使用r语言进行时间序列（arima，指数平滑 ）分析 4.r语言多元copula-garch-模型时间序列预测 5.r语言copulas和金融时间序列案例 6.使用r语言随机波动模型sv处理时间序列中的随机波动 7.r语言时间序列tar阈值自回归模型 8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类 9.python3用arima模型进行时间序列预测
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更换了新的Mac，怎样把旧Mac的文件、系统设置、帐号信息等各种数据从原来的设备中迁移过来？macw小编带来了在Mac之间进行数据迁移教程。 数据迁移教程 你在 Mac 里储存的大量文件资料习惯使用的系统设置、帐户信息，都能通过 Mac 自带的迁移助理 app，事无巨细地转移到新 Mac 上。 需要准备什么？ 在原有 Mac 上打开系統偏好设置〉共享，确保电脑名称栏中显示一个名称。 开始给Mac搬家 在两台 Mac 上，同时打开应用程序〉实用工具〉迁移助理并点按继续。 在新 Mac 上选择从 Mac、时间机器备份或启动磁盘，并点按继续。当系统再次提示你选择时选择另一 Mac。 在原有 Mac 的同一界面上，选择至另台 Mac。 如果你选择重命名，这个帐户会作为单独的用户出现在新 Mac 上，并拥有单独的登录名。如果选择替换帐户，则这个旧帐户会删除，并替换新 Mac 上的帐户，包括相应个人文件夹中的所有内容。
尽管Mfuzz包在一开始是为处理基因表达或蛋白表达谱数据而开发的，但实际应用中也可以对其它类型的生物学或非生物学数据进行聚类分析，或者“其它非时间梯度”的情形，这些在本篇的最后也有简单提及。 本篇不涉及Mfuzz的详细计算细节，主要简介如何在R语言中使用Mfuzz包执行聚类分析。 一篇使用到Mfuzz包聚类的相关文献案例 首先来看一篇文献的部分内容，我当初也是在这篇文献中第一次看到了使用Mfuzz包对时间序列划分聚类群。 使用Mfuzz包分析基因表达的时间趋势并划分聚类群的简单演示 接下来，我们不妨就以上述Gao等（2017）的蛋白质组数据为例，展示使用Mfuzz包对时间序列类型数据的聚类过程。 使用Mfuzz包执行时间序列的聚类分析 根据帮助文档的操作过程，加载Mfuzz包后，将数据表读取到R中，执行数据转换、标准化、聚类等一系列操作，将具有相似的时间表达特征的蛋白聚在一类。
一旦将时间序列数据读入R，下一步就是将数据存储在R中的时间序列对象中，这样就可以使用R的许多函数来分析时间序列数据。要将数据存储在时间序列对象中，我们使用R中的ts（）函数。 使用8阶简单移动平均值进行平滑的数据可以更清晰地显示趋势分量，我们可以看到英国国王的死亡年龄似乎已经从大约55岁降至大约38岁在最后的20位国王中，然后在第40位国王在时间序列的统治结束之后增加到大约73 与简单的指数平滑一样，参数alpha和beta的值介于0和1之间，接近0的值意味着在对未来值进行预测时，对最近的观察值的重要性很小。 从图中我们可以看出，下摆直径从1866年的约600增加到1880年的约1050，之后在1911年，下摆直径减少到约520。 为了进行预测，我们可以使用R中的HoltWinters（）函数拟合预测模型。 参数alpha，beta和gamma都具有介于0和1之间的值，并且接近0的值意味着在对未来值进行预测时对最近的观察值的权重相对较小。
参考链接： Java程序使用函数显示间隔之间的阿姆斯壮数 阿姆斯特朗数字是一个等于其各个数字的立方之和的数字。 例如，153是Armstrong数，例如-153 = (1)3 + (5)3 + (3)3 153 1 + 125 + 27 154 153 算法1. sum + (rem * rem * rem); check = check / 10; } if(sum == i){ System.out.println(""+i+" 是一个阿姆斯特朗数。 ; } } } } 输出结果Enter the first number:: 1 Enter the second number:: 500 1 是一个阿姆斯特朗数。 153 是一个阿姆斯特朗数。 370 是一个阿姆斯特朗数。 371 是一个阿姆斯特朗数。 407 是一个阿姆斯特朗数。
p=10932 介绍 在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。 疾病作图 在流行病学中，重要的是制作地图以显示相对风险的空间分布。 除了使用潜在效应，还可以对空间 依赖性进行显式建模。 参数 prior定义了使用之前param及其参数。 在此，为 精度分配了带有参数\（0.01 \）和\（0.01 \）的伽玛先验值，而 为空间自相关参数指定了带有参数\（1 \） 和\（1 \）的beta先验值（即a间隔\（（（1，1）\））中的均匀先验
p=10932 介绍 在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。 Expected 疾病作图 在流行病学中，重要的是制作地图以显示相对风险的空间分布。 除了使用潜在效应，还可以对空间 依赖性进行显式建模。 参数 prior定义了使用之前param及其参数。 在此，为 精度分配了带有参数\（0.01 \）和\（0.01 \）的伽玛先验值，而 为空间自相关参数指定了带有参数\（1 \） 和\（1 \）的beta先验值（即a区间\（（（1，1）\））中的均匀先验
前言 在[[70-R茶话会15-你的编程菜鸟路上缺失的一课]] 和[[04-可重复工作执行简明指南（中）]] 我们都提过，Rmd 的参数化功能非常的实用。 这里还结合Rmd 的文中使用代码的功能，来聊聊如何自动化执行脚本。 参数化 在[[71-R分享01-Rmd新手入门指南]] 中我们提过Rmd 的头文件配置。 我们也可以在头部部分通过params 参数设置变量。 比如上例中yaml 头部创建的变量对象，就可以通过行内代码调用： 显示在输出结果中，就会输出group1,2 对应的值： 通过这样的参数化方法，我们可以直接对文档进行一次修改，甚至外部传递参数，实现更好的自动化处理 参考资料 [1]R Markdown 入门教程 | 统计之都 (cosx.org): https://cosx.org/2021/04/rmarkdown-introduction/ [2]12 Lesson
【IT168 编译】本文是《R编程语言》中一个系列的第二部分。在第一部分中，我们探索如何使用R语言进行数据可视化。第二部分将探讨如何在R语言中获取数据并进行分析。 ? 而实际积累的数据也为消费者对产品决策和最终决定是否购买方面也起了重要作用。作为消费者，寻找合适的数据是一个十分复杂的过程。这样一来，R语言就有了用武之地。 使用R语言进行编程，开发者可以用一个脚本快速绘制统计出适合自己的分析。下面，让我们看看R编程的一些特性和用法。 ? 用R语言进行数据处理的不同方法： R可以从以下几个方面读取数据: ·电子数据表 ·Excel表 ·数据库 ·图片 ·文本文件 ·其他特殊格式 ? ·读取文本文件 包含在文本文件的数据可以在R会话时使用扫描命令读取。 记住使用选项what= " "扫描命令，这表明输入的字符将带有数据类型属性。
或者您需要用到一个利用 Java 语言编写并已经在很多 Kotlin 或者 Java 项目里被采用的库或者项目。 在本场演讲中，Murat Yener, Nicole Borrelli 和 Wenbo Zhu 将为大家带来 Kotlin 和 Java 代码互操作的最佳实践做法，这些互操作是如此顺畅，以至于只能通过阅读源代码才能区别出哪部分是用哪种语言编写的 v.qq.com/x/page/h302… Bilibili 视频链接： www.bilibili.com/video/av764… 请继续保持关注，我们会陆续为大家带来本次开发者峰会全部演讲的中文字幕视频 欢迎大家就本次峰会中的内容提出 Android 开发问题，我们将在峰会内容放送完毕后邀请 Android 团队工程师们为大家做出解答。
datename=$(date +%Y%m%d-%H%M%S) echo $datename >> /tmp/logtest.txt */2 19，20 * * * /bin/sh /root/1.sh 在每天晚上 2点到19和20点每2分钟执行一次 [root@dpm ~]# cat /tmp/logtest.txt 20191112-180001 20191112-180201 20191112-180401 20191112-195001 20191112-195201 20191112-195401 20191112-195601 20191112-195801 总结 以上所述是小编给大家介绍的linux 上在指定时间段内每隔多少分钟自动执行任务计划 在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持！ 如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表数据读到data.table。 将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数重新编码工作日：1.星期一，…，7星期日。 DT[, type]) n_date <- unique(DT[, date]) n_weekdays <- unique(DT[, week]) period <- 48 让我们看一下用电量的一些数据并对其进行分析 在绘制的时间序列中可以看到两个主要的季节性：每日和每周。我们在一天中有48个测量值，在一周中有7天，因此这将是我们用来对因变量–电力负荷进行建模的自变量。 训练我们的第一个GAM。 我们在这里可以看到变量对电力负荷的影响。在左图中，白天的负载峰值约为下午3点。在右边的图中，我们可以看到在周末负载量减少了。 让我们使用summary函数对第一个模型进行诊断。
p=9024 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列以进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电表数据读到data.table。 将工作日的字符转换为整数，并使用recode包中的函数car重新编码工作日，以适应一周中出现的情况：1.星期一，…，7星期日。 unique(DT[, type])n_date <- unique(DT[, date])n_weekdays <- unique(DT[, week])period <- 48 让我们看一下用电量的一些数据并对其进行分析 在右边的图中，我们可以看到在周末消费量减少了。 让我们使用summary函数对第一个模型进行诊断。 P值：给定变量对响应变量的统计显着性，通过F检验进行检验（越低越好）。\（R ^ 2 \）–调整后的R平方（越高越好）。我们可以看到R-sq。（adj）值有点低...
2、例题解析 首先，我们看一下这道题（此题目来源于北大POJ）：数字三角形(POJ1163) ? 在上面的数字三角形中寻找一条从顶部到底边的路径，使得路径上所经过的数字之和最大。 然后我们用D( r, j) 来表示第r行第 j 个数字(r,j从1开始算) 我们用MaxSum(r, j)表示从D(r,j)到底边的各条路径中，最佳路径的数字之和。 因为三角形的数字总数是 n(n+1)/2 2.3 递归转动态规划 根据这个思路，我们就可以将上面的代码进行改进，使之成为记忆递归型的动态规划程序： #include <iostream> 现在开始分析倒数第二行的每一个数，现分析数字2，2可以和最后一行4相加，也可以和最后一行的5相加，但是很显然和5相加要更大一点，结果为7，我们此时就可以将7保存起来，然后分析数字7，7可以和最后一行的5 在数字三角形里每个“状态”只需要经过一次，且在每个状态上作计算所花的时间都是和N无关的常数。
阅读本文大概需要 6 分钟。 前言 在网上刷到一篇数据库优化的文章，自己也来研究一波。 场景 数据库版本：5.7.25 ，运行在虚拟机中。 学会分析 sql 执行计划，mysql 会对 sql 进行优化，所有分析计划很重要 知识扩展 索引优化 上面讲到子查询的优化，以及如何建立索引，而且在多个字段索引时，分别对字段建立了单个索引。 sex ，type ，age 字段做了索引，数据量为300w 查询时间：0.415s 执行计划： 发现 type = index_merge 这是mysql对多个单列索引的优化，对结果集采用intersect ，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低，那么如果在多个列上建立索引，那么多个列的区分度就大多了 分组字段上需要建立索引 Where条件上不要使用运算函数，以免索引失效 ·END· 程序员的成长之路 路虽远，行则必至 本文原发于 同名微信公众号「程序员的成长之路」，回复「1024」你懂得，给个赞呗
耗时为：0.413s 比之前 sql 的时间都要短。 学会分析 sql 执行计划，mysql 会对 sql 进行优化，所有分析计划很重要 知识扩展 索引优化 上面讲到子查询的优化，以及如何建立索引，而且在多个字段索引时，分别对字段建立了单个索引。 sex ，type ，age 字段做了索引，数据量为300w 查询时间：0.415s 执行计划： ? 执行计划： ? 最左前缀 多列索引还有最左前缀的特性： 都会使用到索引，即索引的第一个字段sex要出现在where条件中。 ，且长度尽可能短，如主键和外键，类型字段等等 建立单列索引 根据需要建立多列联合索引 当单个列过滤之后还有很多数据，那么索引的效率将会比较低，即列的区分度较低，那么如果在多个列上建立索引，那么多个列的区分度就大多了
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