################################################### 问题:基础绘图plot   18.4.30 plot函数,基础绘图的各个参数? 解决方案: cars <- c(1, 3, 6, 4, 9); trucks <- c(2, 5, 4, 5, 12); suvs <- c(4,4,6,6,16) g_range <- range(0, cars)  #range()产生一个范围,本例即0-16 plot(cars, main =…

本文对应<R语言编程艺术> 第14章:性能提升:速度和内存: 第15章:R与其他语言的接口: 第16章:R语言并行计算 ========================================================================= 性能提升:速度和内存 要使R代码运行速度更快,有以下建议: 通过向量化的方式优化.使用字节码编译等: 将代码中最消耗CPU的核心部分用编译型语言编写,如C或C++: 将代码用某种并行的方式编写. 消除显示循环: 采用向量化提升速度…

在Python调用R,最常见的方式是使用rpy2模块. 简介 模块 The package is made of several sub-packages or modules: rpy2.rinterface —— Low-level interface to R, when speed and flexibility matter most. Close to R’s C-level API. rpy2.robjects —— High-level interface, when ease-…

R 语言实战(第二版) part 5-2 技能拓展 ----------第21章创建包-------------------------- #包是一套函数.文档和数据的合集,以一种标准的格式保存 #1.测试npar包.进行非参组间比较 pkg <- "npar_1.0.tar.gz" loc <- "http://www.statmethods.net/RiA" url <- paste(loc,pkg,sep = "/") d…

f1.py # -*- coding: utf-8 -*- import sqlalchemy import tushare import pandas import socket import struct import matplotlib.pyplot as Plot from matplotlib.finance import candlestick_ohlc as Drawk from matplotlib.pylab import mpl ######################…

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对…

Viola-Jones 人眼检测算法+meanshift跟踪算法 这次的代码是对视频中的人眼部分进行检测加跟踪,检测用的是matlab自带的人眼检测工具箱 下面是matlab官网介绍这个算法的一些东西: http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/face-detection-and-tracking-using-camshift.html?searchHighlight=Viola-Jones http://cn.mathworks.com/hel…

// Markdown入门基础 最近准备开始强迫自己写博文,以治疗严重的拖延症,再不治疗就“病入骨髓,司命之所属,无奈何”了啊.正所谓“工欲善其事,必先利其器”,于是乎在写博文前,博主特地研究了下博文的写作方式,碰巧发现了Markdown这个神奇的东西.由于博主经常用Latex写东西,本身就对这类标记语言很有好感,再加上Markdown本身简单易学的特性,博主一下子就沉浸其中不能自拨了.作为一个准码农,写博文的方式怎么着也得跟编码有关,是不是?在网上找了几篇教程研究了下,发现这货虽然简单,但是文…

,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, 1 % Exercise 1: Linear regression with multiple variables %% Initialization %% ================ Part 1: Featu…

#转# -*- coding=utf-8 -*-# 直接运行代码可以看到跟踪效果# 红色的小点代表粒子位置# 蓝色的大点表示跟踪的结果# 白色的方框表示要跟踪的目标# 看懂下面两个函数即可from numpy import *from numpy.random import * def resample(weights): n = len(weights) indices = [] # 求出离散累积密度函数(CDF) C = [0.] + [sum(weights[:i+1]) for i in…