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

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##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he

本文知识点:     1潜在畸形页面使用htmlTreeParse函数 2startElement的用法 3闭包 4handler函数的命令和函数体主要写法 5节点的丢弃,取出,取出标签名称.属性.属性值.内容 6修改树中节点的属性.节点计数.存储节点 7匿名函数写法 8xmlHashTree函数和xmlRoot函数和trun参数(此条存疑) 9编码 10try和trycatch,中断 11xinclude   原书中虽然主要是关于HTML的,但是我想把重心放在2.4解析一节的内容,进行扩充和增

包含以下几个小的知识点 1htmlTreeParse函数源码和一些参数 2hander的写法 3关于missing函数 4关于if-else语句中else语句的花括号问题 5关于checkHandlerNames函数 6关于GeneralHandlerNames属性 7关于match函数 8关于inherits函数 9关于on.exit函数 ==============================================================================

之前一直只是在写小程序脚本工具,几乎不会对异常和错误进行控制和处理. 随着脚本结构和逻辑更复杂,脚本输出结果的准确性验证困难,同时已发布脚本的维护也变得困难.所以也开始考虑引入异常处理和测试工具的事情. 不过好像R语言的异常处理似乎有些辣鸡?查了下资料和try的文档说明,感觉说的并不清楚. 在网上查了一些资料,对R语言异常处理做了比较详细的说明,留档作为参考.至于测试工具的问题,后续还是再考虑下. 文章链接:R语言-处理异常值或报错的三个示例 原文参考了以下几个网页: http://stacko

R是一种区分大小写的解释性语言,只支持单行注释,注释由符号#开头,当前行出现在#之后的任何文本都会被R解释器忽略.R脚本的一次执行叫做一个会话(Session),可以通过函数quit()退出当前的会话, quit(save = , runLast = TRUE) q(save = , runLast = TRUE) 在当前会话中创建的任何R对象(数据.函数.图形等)都保存在内存中.工作空间(WorkSpace)是当前R的工作环境,存储着用户定义的所有对象(向量,矩阵,函数,数据框,列表,函数等)

K-medodis与K-means比较相似,但是K-medoids和K-means是有区别的,不一样的地方在于中心点的选取,在K-means中,我们将中心点取为当前cluster中所有数据点的平均值,在 K-medoids算法中,我们将从当前cluster 中选取这样一个点——它到其他所有(当前cluster中的)点的距离之和最小——作为中心点.K-medodis算法不容易受到那些由于误差之类的原因产生的脏数据的影响,但计算量显然要比K-means要大,一般只适合小数据量. K-medoids

前言 人类总是在生活中摸索规律,把规律总结为经验,再把经验传给后人,让后人发现更多的规规律,每一次知识的传递都是一次进化的过程,最终会形成了人类的智慧.自然界规律,让人类适者生存地活了下来,聪明的科学家又把生物进化的规律,总结成遗传算法,扩展到了更广的领域中. 本文将带你走进遗传算法的世界. 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,从生物进化的一些现象发展起

Customizing graphics GraphicsLaTeXLattice (Treillis) plots In this chapter (it tends to be overly comprehensive: consider it as a reference and feel free to skip it), we consider all the configurable details in graphics: symbols, colours, annotations

转载请注明出处,谢谢. 再次声明下,本人水平有些,错误之处敬请指正. 函数 函数是R基本的块结构单元:为了掌握本书中的更高级技术,你需要对函数有扎实的了解.也许你已经写过一些函数,并了解函数的基本知识.本章的焦点在于将你现有的对函数非正式的认识,转变为严密的理解,你将了解什么是函数,函数是如何工作的.在这一章你将看到一些有意思的技巧和技术,但最重要的是构造块结构更高级的技术. 理解R最重要的一点是,函数是自治的对象.可以像其他任何类型的对象一样来使用函数.这一点在函数编程中将深入讲解. 测试 回

聚类是把一个数据集划分成多个子集的过程,每一个子集称作一个簇(Cluster),聚类使得簇内的对象具有很高的相似性,但与其他簇中的对象很不相似,由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类.在相同的数据集上,不同的聚类算法可能产生不同的聚类. 聚类分析用于洞察数据的分布,观察每个簇的特征,进一步分析特定簇的特征.由于簇是数据对象的子集合,簇内的对象彼此相似,而与其他簇的对象不相似,因此,簇可以看作数据集的“隐性”分类,聚类分析可能会发现数据集的未知分组. 聚类通过观察学习,不需要提供每个训练元素的隶属关

clusterProfiler没有显性的接口,但是可以直接扣取clusterProfiler里的函数. 核心函数就是get_GO_data GO_DATA <- get_GO_data("org.Hs.eg.db", "BP", "SYMBOL") 可以看到输入的是GO数据库,选定类别,基因名字类型,输出的就是整个数据库. 但是想调用这个函数没那么简单,得导入一系列的基础函数. 一个常见的任务就是获取GO数据库里所有的cell cycle相

目录 在R中编写函数 args(函数名) 创建一个函数的步骤 1.default args Passing arguments between functions Checking arguments 固定函数参数 Returning values from functions augments Environments 查看父类的环境变量 exists 局部变量和全局变量 这个解释可以参考之前的python学习笔记python 函数学习笔记 单位换算 单位换算有可以直接用的函数 inner_j

R语言中文分词包jiebaR R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网-.都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

r.js是requireJS的优化(Optimizer)工具,可以实现前端文件的压缩与合并,在requireJS异步按需加载的基础上进一步提供前端优化,减小前端文件大小.减少对服务器的文件请求.要使用r.js需下载r.js文件(点我下载),将其放到你的项目根目录:还需要安装nodeJS(点我下载),以便通过命令行来执行r.js功能.我们将拿一个小案例来详细说明使用r.js的方法(你可以点此下载这个案例). 如下图所示的项目(见案例中的before文件夹)仅仅使用了requireJS,但还未使用过

用R画地图数据 首先,从这里下载中国地图的GIS数据,这是一个压缩包,完全解压后包含三个文件(bou2_4p.dbf.bou2_4p.shp和bou2_4p.shx),将这三个文件解压到同一个目录下. 用R绘制地图比较简单.比如画一下全国范围的区域,可以用如下代码: library(maptools) mydat = readShapePoly("china-province-border-data.tar/china/bou2_4p.shp") #地图包位置,根据自己的角标位置设置