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您的凭据工作 之前用于连接到******的凭据无法工作。请输入新凭据。

https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/49077665   在公司局域网远程自己计算机的时候,突然无法远程了,提示“您的凭据工作...之前用于连接到**的凭据无法工作。...之前自己的计算机是可以远程的,但是今天远程的时候突然就给了我这样的惊喜。   从网上查到两种解决方法,小编用下面第一种方法搞定了,如果您用第一种方法搞不定,那请您尝试第二种方法。...(参考链接:微软问答社区) ----   到了这里,恭喜您,您的计算机就可以远程啦!   ...win7、win8、win10等版本) 【 转载请注明出处——胡玉洋《您的凭据工作 之前用于连接到**的凭据无法工作

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r语言求平均值_r语言计算中位数

平均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算,函数mean()用于在R中计算平均值,语法如下: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)...当我们提供trim参数时,向量中的值进行排序,然后从计算平均值中删除所需数量的观察值,例如,当trim = 0.3时,每一端的3个值将从计算中删除以找到均值。...如果缺少值,则平均函数返回NA,我们如果要从计算中删除缺少的值,可以使用na.rm = TRUE, 这意味着删除NA值。...na.rm – 用于从输入向量中删除缺少的值。 众数是指给定的一组数据集合中出现次数最多的值,不同于平均值和中位数,众数可以同时具有数字和字符数据。...本站仅提供信息存储空间服务,拥有所有权,承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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小数据| 描述性统计(PythonR 实现)

数据挖掘工作的数据分析阶段,可以借助描述性统计来描述或总结数据的基本情况。...假设有一组包含n个数值的数据集合, 它们的数值分别为x1 , x2 ,…, xn , 该数据集合的简单算术平均值计算公式为: ?...注意当数据集合中有极大值或极小值存在时, 会对算术平均值产生很大的影响, 其计算结果会掩盖数据集合的真实特征, 这时算术平均值就失去了代表性。人均收入?拖没拖后腿 ?...假设样本容量为n, 那么样本方差的计算公式为: ? 2.3 变异系数 变异系数实质上是标准差相对于算术平均值的大小 . 总体的变异系数计算公式为: ?...样本的变异系数计算公式为 : ? 因此, 如果比较算术平均值不同的两个数据集合的相对离散程度时, 使用变异系数要比使用标准差更具有说服力。

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R语言raster包读取栅格遥感影像

例如,我们可以通过mean()函数与sd()函数,计算栅格图像全部像元数值的平均值和标准差;这里我们用到了na.rm = TRUE参数,具体含义稍后会提到。...,即可查看我们刚刚计算得到的平均值与标准差。...),那么就会使得平均值、标准差等计算结果同样为无效值NA;如下图所示。...不过在对多个栅格图像数据加以计算时需要注意,在tif_file_all后是否添加[]符号,得到的结果是不一样的——如果添加[]符号,我们相当于是加以逐像元分析,对每一个位置的像元在12个图层中的数值加以统计...,并计算该像元在12个图层中的平均值;因此最终所得结果是一景新的栅格图像,图像中的每一个像元数值都表示该像元在12个图层中的平均值

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学徒讨论-在数据框里面使用每列的平均值替换NA

#我好像试着写出来了,上面的这个将每一列的NA替换成每一列的平均值。 #代码如下,请各位老师瞅瞅有没有毛病。...<- which(is.na(tmp[,i])) for (y in 1:length(out[[i]])) { tmp[out[[i]][y],i] <- mean(tmp[[i]],na.rm...= T) } } 答案的提出者自己还点评了一句:我是这么想的,也不知道对不对,希望各位老师能指正一下:因为tmp数据框中,NA个数唯一,我还想获取他们的横坐标的话,输出的结果就为一个list而不是一个数据框了...)] <- tmp[nrow(tmp),i] } tmp 我的答案 不知道为啥,大家好像一直无法get到R语言编程的便利性!...a=1:1000 a[sample(a,100)]=NA dim(a)=c(20,50) a # 按照列,替换每一列的NA值为该列的平均值 b=apply(a,2,function(x){ x[is.na

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R语言计算大量栅格图像平均值、标准差

在文章R语言raster包读取栅格遥感影像中,我们介绍了基于R语言raster包,对单张或多张栅格图像加以平均值、标准差计算的方法;但这一篇文章中的标准差计算方法仅仅可以对一张栅格图像的全部像元加以计算...,即标准差计算结果是一个具体的数值,而不是一景结果影像;无法对多张、多时相的栅格图像进行计算。...本文就介绍另一种方法,可以对多个时相的大量栅格影像加以逐像元平均值、标准差的计算,从而使得最终的结果是一景表示各个像元在全部时相的图像中的平均值或标准差的图像。   ...接下来,我们通过calc()函数,对多时相栅格遥感影像数据加以计算;其中,其第一个参数tif_file_all就是需要加以计算的多个栅格图像,而第二个参数fun = sd表示我们需要计算标准差;如果我们需要计算平均值...当然,前述提到的文章R语言raster包读取栅格遥感影像中的方法也是可以对多个栅格图像计算平均值的。

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能不能让R按行处理数据?

大猫除了进行翻译,也会在其中增加一些相关知识点,相信掌握了这些问题,一定会对你的研究工作大有裨益。 1. 这些问题大多数涉及到用data.table包处理数据。...现在我想做的是对于每一行,找出非NA的值,填充到“mean.scale”这个新的变量;如果有多个非NA,那么就计算平均值。也就是说,我希望最终得到如下数据集: ?...在拉直数据后,接下来要做的工作就很简单了。我们只要把数据按照fund_name分组,然后对每组求scale的均值。唯一需要注意的有两点。...首先,别忘了mean中的na.rm = T参数,它能够让函数忽略缺失值。...其次,最后计算出的结果中会有NaN(not a number)值,产生这种情况是因为在计算均值中出现了0作为除数的情况,对此我们需要用!is.finite()将其排除。

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dpois函数_frequency函数

5.6.2 缺失值 您可能想知道我们上面使用的na.rm参数。 如果我们设置它会发生什么?...幸运的是,所有聚合函数都有一个na.rm参数,该参数在计算之前删除缺失值: flights %>% group_by(year, month, day) %>% summarise(mean...此图的形状非常有特色:无论何时绘制平均值(或其他摘要)与组大小,都会看到随着样本量的增加,变化会减小。...在这里,使用来自拉赫曼包的数据来计算每个大联盟棒球运动员的击球率(击球次数/尝试次数)。...5.6.4 实用的汇总功能 只使用平均值,计数和求和就可以获得很长的路要走,但R提供了许多其他有用的汇总函数: 衡量定位:我们使用均值mean(x),但中位数median(x)也很有用。

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「R」数据操作(七):dplyr 操作变量与汇总

这就是mutate()函数的工作了。 mutate()函数通常将新增变量放在数据集的最后面。为了看到新生成的变量,我们使用一个小的数据集。...dplyr提供勒cummean()用于计算累积平均值。如果你想要进行滚动累积计算,可以尝试下RcppRoll包。...缺失值 你可能会好奇我们先前使用的na.rm参数。如果我们设置它会发生什么呢?...幸运的是,所有的聚集函数都有na.rm参数,它可以在计算之前移除缺失值。...有用的汇总函数 仅仅使用均值、计数和求和这些函数就可以帮我做很多事情,但R提供了许多其他有用的汇总函数: 位置度量 我们已经使用过mean()函数求取平均值(总和除以长度),median()函数也非常有用

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生信教程:使用全基因组SNP数据进行ABBA-BABA分析

忽略重复突变,只有当基因组的某些部分具有遵循“物种树”的谱系,而是将 H2 与 H3 或 H1 与 H3 分组时,才能产生两种 SNP 模式。...该种群对于祖先状态固定的地点将被丢弃。 全基因组 ABBA BABA 分析 为了了解 ABBA BABA 测试的工作原理,我们将从头开始编写代码来进行测试。启动一个新的 R 脚本。...=T) - sum(BABA, na.rm=T)) / (sum(ABBA, na.rm=T) + sum(BABA, na.rm=T)) } 读入我们的等位基因频率数据。...现在我们可以运行 block jackknifing 过程来计算 D 的平均值和标准误差。我们提供之前创建的 D 统计函数 (D.stat),该函数将在每次迭代中应用。...=TRUE) - sum(BABA_numerator, na.rm=TRUE)) / (sum(ABBA_denominator, na.rm=TRUE) - sum(BABA_denominator

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数据分析中非常实用的自编函数和代码模块整理

最佳选择是由变量的分布来确定,例如,对于接近正态分布的变量来说,由于所有观测值都较好地聚集在平均值周围,因此平均值就就是填补该类变量缺失值的最佳选择。...然而,对于偏态分布或者离群值来说,平均值就不是最佳选择。因为偏态分布的大部分值都聚集在变量分布的一侧,平均值不能作为最常见值的代表。...NULL) { if(is.numeric(x)) { if(is.null(ws)) { median(x,na.rm...在寻找跟包含缺失值的样本最近的k个邻居样本时,最常用的经典算法是knn(k-nearest-neighbor) 算法,它通过计算样本间的欧氏距离,来寻找距离包含缺失值样本最近的k个邻居,样本x和y之间欧式距离的计算公式如下...在计算欧式距离时,为了消除变量间不同尺度的影响,通常要先对数值变量进行标准化,即: ?

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