1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

利用R语言打造量化分析平台 具体利用quantmod包实现对股票的量化分析 1.#1.API读取在线行情2.#加载quantmod包3.if(!require(quantmod)){4. install.packages("quantmod")5.}6.#获取股票行情指数7.Quote=function(code){8. index=match(code,universes)9. temp=lapply(universes,get)10. return(temp[[index]])11

上周在中国R语言大会北京会场上,给大家分享了如何利用R语言交互数据可视化.现场同学对这块内容颇有兴趣,故今天把一些常用的交互可视化的R包搬出来与大家分享. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装 require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图

一.利用R进行关联规则挖掘 数据结构如下: (共9个itemsets,5个items) 首先读入数据: demodata = read.transactions("C:\\Documents and Settings\\Administrator\\桌面\\DemoData.csv", rm.duplicates= TRUE, format="basket",sep=",",cols =c(1)) 查看数据: inspect(demodata)

如何利用R包qqman画曼哈顿图? 2017-07-10 lili 生信人 众多周知,R语言提供了各种各样的包,方便实现我们的目的,下面给大家介绍一个可以便捷的画曼哈顿图的包:qqman install.packages(“qqman”)  # 安装包 library(“qqman”)  #加载包 data(package=“qqman”)  # 查看qqman包中的测试数据,此包中包含gwasResults snpsOfInterest 两个测试数据 View(gwasResults)  #查

一. 实训内容 利用R语言对Java项目程序进行调用,本实验包括利用R语言对java的.java文件进行编译和执行输出. 在Java中调用R语言程序.本实验通过eclipse编写Java程序的方式,调用R语言的脚本文件进行传值运算,并将执行后的结果返回给Java程序. 二. 实验课题目标 要求能在R x64 3.6.1程序中进行简单的工作空间切换功能,以及掌握基本的shell.exec()和system()函数的应用. 掌握在R语言中进行包的下载和加载的方法,以及启动Rserve服务的方法. 掌

利用R语言制作出漂亮的交互数据可视化 利用R语言也可以制作出漂亮的交互数据可视化,下面和大家分享一些常用的交互可视化的R包. rCharts包 说起R语言的交互包,第一个想到的应该就是rCharts包.该包直接在R中生成基于D3的Web界面. rCharts包的安装: require(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') rCharts函数就像lattice函数一样,通过formula.data指定数据源和绘图方式,并通过type指定图表

总结:妹纸不是那么会表述,如有不妥之处,请提出来 package com.sads; //杰伦的世界 //实现在0-100个数中,随机输出数每行10个数,也就是10行10列,这些数在0---到9之间 public class Dds { public static void main(String[] args) { int a[] = new int[100]; for (int i = 0; i < 100; i++) {// 这个括号里的10,很重要,因为要输出每行10个数,所以就要为10

上面的文章已经大致介绍了一下console对象具体有哪些方面以及基本的应用,下面简单介绍一下如何利用好chrome控制台这个神器好好调试javascript代码(这个才是我们真正能用到实处的地方) 1.先说一下源码定位 大家打开测试网页   看到页面右下方有一个推荐的图标吗?右击推荐图标,选择审查元素,打开谷歌控制台,如下图所示 我们现在想知道votePost方法到底在哪?跟着我这样做,在Console面板里面输入votePost然后回车 直接点击上图标红的链接,控制台将定位到Sources面板

. //js获取100个随机数存入数组 $(function () { var arr = []; ; var str = ""; ) { , ); ) { arr[num] = n; num++; } } var arr2 = arr.sort(); ; i < arr2.length; i++) { str += "," + arr2[i]; } alert(str); }); function GetRandom(min, max) { ) + min)

生成随机数有两个函数runif()和rnorm(),其中r表示的是random随机的意思,unif表示的是均匀分布,而norm表示的是正态分布. 1)生成10个2到3之间的,服从均匀分布的随机数:runif(10,2,3):服从正态分布的随机数:rnorm(10,2,3) 因为是随机的,所以每次的结果不一样,如图: 2)为了使得每次的随机结果相同,要用到set.seed() 如下图,可以看到利用该函数后,前后两次随机内容相同. 注:set.seed( ) 括号的数只是一个编号,作为标记使用,取值

1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

对于一个因变量y,n个自变量x1,...,xn,要如何判断y与这n个自变量之间是否存在线性关系呢? 肯定是要利用他们的数据集,假设数据集中有m个样本,那么,每个样本都分别对应着一个因变量和一个n维的自变量: m个样本,就对应着一个m维的列向量Y,一个m×n维的矩阵X Y是X的每一列X1,...,Xn的函数 那么,Y与X1,...,Xn之间到底是什么关系呢?是满足Y=a1*X1+...+an*Xn这样的线性关系还是Y=f(X1,...,Xn)这样的非线性关系呢? 为了解决这个问题,可以首先利用多元

用R写代码时,打字水平不高,有时候不知道乱按了一些键(现在我还不知道哪个键),光标就变成了加粗的竖直线,又改不回去.这种情况下我们可以用options函数进行光标设置,例如:options(prompt="|") |options(prompt=">") >options(prompt="|") |options(prompt="+") +options(prompt="-") -options

1)数据集 data<-c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0) 默认是四分位:quantile(data) 求某个百分位:例如90% 求两个百分位:例如,10%,90% 产生一系列的等分位:0.1即为10%分位,1表示100%分位,0.1相当于步长10% 2)画箱型图:boxplot()函数 boxplot(data)

关于vector的介绍请看 https://www.cnblogs.com/zsq1993/p/5929806.html https://zh.cppreference.com/w/cpp/container/vector 下面是利用vector模拟邻接表的演示代码: #include<iostream> #include<stdio.h> #include<vector> using namespace std; #define maxN 100 #define ma

Spark作为一种开源集群计算环境,具有分布式的快速数据处理能力.而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法.Python具有Spark的API.需要注意的是,Spark中,所有数据的处理都是基于RDD的. 首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans: 下面代码是一些基本步骤,包括外部数据,RDD预处理,训练模型,预测. #coding:utf-8 from numpy import array from math import sqrt from pyspark

还是设计模式的开卷考试,我想要多准备一点资料,于是写了个爬虫爬取代码与图片,有巧妙地进行格式化进一步处理,最终变为了markdown的格式 import requests from bs4 import BeautifulSoup 首先获得菜鸟教程-工厂模式这个页面的html,转为soup对象 r = requests.get("https://www.runoob.com/design-pattern/factory-pattern.html") #获取反馈信息 200为正常 r.s

作者:小萧ovo链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/23076321来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. JavaScript定点突破.一个点一个点理清,你可以不理解下面的东西,不过你要会用js来操作html.可以逆推,先用了,再理解. 数据类型面向对象继承闭包插件作用域跨域原型链模块化自定义事件内存泄漏事件机制异步装载回调模板引擎JSONajax(这个我喜欢用jQuery的.不然要写好多兼容.) js事件触发理解: onke

本教程包括 62 个基础样例,12 个核心样例,26 个习惯用法.如果觉得还不错,欢迎转发.留言. 一. Python 基础 62 例 1 十转二 将十进制转换为二进制: >>> bin() '0b1010' 2 十转八 十进制转换为八进制: >>> oct() '0o11' 3 十转十六 十进制转换为十六进制: >>> hex() '0xf' 4 字符串转字节 字符串转换为字节类型 >>> s = "apple"