旭日图(sunburst chart)也叫太阳图,一种圆环镶接图,每一个圆环就代表了同一级别的比例数据,离原点越近的圆环级别越高,最内层的圆表示层次结构的顶级.除了圆环外,旭日图还有若干从原点放射出去的‘射线’,这些‘射线’展示出了不同级别数据间的脉络关系.旭日图从圆心出发,层层向外推进,可以清晰的反应事件的路径走向,多用于路径分析. R语言中sunburstR包可以实现旭日图的绘制,install.packages('sunburstR')后,用其自带数据visit-sequences.csv

R语言自动化报告格式--knitr 相关文献: R语言自动化报告格式--knitr 资讯 | R Notebooks 即将发布 ------------------------------------------------------------------------ 一.背景 在R的世界里,凡是提到自动化报告,很多人就会想到Sweave,它已经诞生十几年了.它的主要设计思想来自于文学化编程(Literate Programming),这是Knuth大神提出来的一种编程范式,它与传统的结构化

用requests 模块做了个简单的爬虫小程序,将博客的一篇文章以及图片保存到本地,文章格式存为'.html'.当文章保存到本地后,图片的连接可能是目标站点的绝对或者相对路径,所以要是想在本地也显示图片,需要将保存下来图片的本地路径替换到本地的html文件里. 保存网页用的时requests模块,保存图片用的时BeautifulSoup, 这两个都是第三方模块,需要安装,使用时需要手动导入. **安装方式: pip install requsts 在python3 可能用 pip install

1.Android资源管理简介: Android应用程序资源可以分为两大类,分别放在assets和res文件夹下.assets目录下保存的是一些原始的文件,可以以任何方式来进行组织.这些文件最终会被原装不动地打包在apk文件中.如果我们要在程序中访问这些文件,那么就需要指定文件名来访问.通常,这项工作由AssetManager类来完成. 例如,假设在assets目录下有一个名称为filename的文件,那么就可以使用以下代码来访问它: AssetManager am= getAssets();

R方法用于调用某个控制器的操作方法,是A方法的进一步增强和补充.关于A方法的用法见这里.R方法的调用格式:R('[项目://][分组/]模块/操作','参数','控制器层名称') 例如,我们定义了一个操作方法为: class UserAction extends Action { public function detail($id){ return M('User')->find($id); } } 复制代码 那么就可以通过R方法在其他控制器里面调用这个操作方法(一般R方法用于跨模块调用) $

近年来,深度学习可谓是机器学习方向的明星概念,不同的模型分别在图像处理与自然语言处理等任务中取得了前所未有的好成绩.在实际的应用中,大家除了关心模型的准确度,还常常希望能比较快速地完成模型的训练.一个常用的加速手段便是将模型放在GPU上进行训练.然而由于种种原因,R语言似乎缺少一个能够在GPU上训练深度学习模型的程序包. DMLC(Distributed (Deep) Machine Learning Community)是由一群极客发起的组织,主要目标是提供快速高质量的开源机器学习工具.近来流

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 2016年11月1日,RStudio 1.0版本正式发布!这是自2011年2月RStudio发布以来的第10个主要版本,也是更新最大的一次.主要亮点如下: 1.R Notebooks 的辅助工具(实时反馈结果,这个RMD做不来) 2.对sparklyr包的集成支持(R与Spark连接) 3.profvis包进行性能分析(代码运行步骤.代码运行时

转载于统计之都,http://cos.name/tag/dmlc/,作者陈天奇 ------------------------------------------------------------ Matt︱R语言调用深度学习架构系列引文 R语言︱H2o深度学习的一些R语言实践--H2o包 R用户的福音︱TensorFlow:TensorFlow的R接口 mxnet:结合R与GPU加速深度学习 碎片︱R语言与深度学习 sparklyr包:实现Spark与R的接口,会用dplyr就能玩Spar

开学的时候,男神给了数据(.xlsx格式)让用R语言分析分析,作为编程小白,读了一天都没读近R,更别提如何分析了. 现在小伙伴们都喜欢读txt 和csv格式的,好多xlsx的表格读不进R,将xlsx格式另存为csv格式就可以读进去啦.但偶尔会有格式不兼容的情况,会干掉有些数据,导致我们最后跑出的结果和男神给的案例结果不一样.其中一种解决方法是(我认为好用的): (1)安装xlsx包时会提醒需要rJava包,而rJava包需要配置电脑的环境变量,没有环境变量会导致包装不上,装不上! 首先电脑要安装

[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据 openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据 googlesheets:读取google电子表格数据 haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据 httr:从网站开放的API中读取数据 rvest:网

一.在windows下使用Rscript: 1.进入cmd.exe下,将当前工作目录转到Rscript.exe所在目录下面,然后调用Rscript  **.R文件即可.但是所调用的.R文件必须是在R的工作目录下,也就是和Rscript.exe在同一个文件夹内(Rscript默认情况下是不保存工作空间的).还可以将这些命令写成一个bat文件,然后将该文件放置在cmd.exe的工作目录下,直接在cmd.exe中输入该bat文件名即可运行.bat文件中包含了Rscript命令.2.进入cmd.exe下

数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather:一种快速,轻量级的文件格式.在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入.中文介绍可参考这里readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata统计软件格式的数据httr:从网站开放的API中读取数据rvest:网页数据抓取包xml2:读取HTML和

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata

markdown 易于写入和读取,具有编写报告的必要功能,例如简单的文本格式,嵌入图片.链接.表.引用.数学公式以及代码块.虽然在 markdown 中编写纯文本很容易,但是创建具有许多图片和表格的报告却不是很容易,特别是当图和表是由代码动态生成的时候.R Markdown 是将 R 整合到 markdown的“杀手锏”级别的应用程序.更具体地说,我们在本章前面展示的 markdown 都是静态文档.也就是说,它们在编写的过程中就被确定下来了.但是,R Markdown是R代码和markdown

解压大杀器 首先祭出可以应对多种压缩包格式的python库:patool.如果平时只用基本的解压.打包等操作,也不想详细了解各种压缩格式对应的python库,patool应该是个不错的选择. patool库支持的格式包括: 7z (.7z, .cb7), ACE (.ace, .cba), ADF (.adf), ALZIP (.alz), APE (.ape), AR (.a), ARC (.arc), ARJ (.arj), BZIP2 (.bz2), CAB (.cab), COMPRES

JS实现随机颜色的3种方法与颜色格式的转化   随机颜色和颜色格式是我们在开发中经常要用到的一个小功能,网上相关的资料也很多,想着有必要总结一下自己的经验.所以这篇文章主要介绍了JS实现随机颜色的3种方法与颜色格式的转化,需要的朋友可以参考借鉴,下面来一起看看吧.   前言 相信大家都知道在前端的颜色表示方式有多种,一种是以3个或6个十六进制的数子表示,一种是RGB的数字形式,还有一种是直接以颜色的英文来表示.这三种都是不支持透明色的.所以还有RGBA的表式方式,在RGB的的基础上加入了Alph

R 语言基本数据结构 首先让我们先进入 R 环境下: sudo R 赋值 R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ,<- 的快捷键是 alt + - . > a <- c(2,5,8) > a [1] 2 5 8 筛选 我们可以用下标来筛选,例如: > a[1:2] [1] 2 5 注意 R 语言的下标是从 1 开始的. 当然我们也可以用逻辑进行筛选,例如: > a[a>4] [1] 5 8 为了了解这个式子的原理,我们先看看 a>4 是什么: &g

为了开发出商业级的应用程序,大规模的測试是不可避免的,同一时候为了提高应用程序的执行速度,须要进行必要的优化.在Android中.提供了丰富的调试与优化工具供开发者应用,主要包含模拟器和目标端等两种场景下使用的工具. 1.Android调试 软件调试是一个伴随软件开发的必定过程.好的调试环境和工具能够提高开发的效率.在Android中,除了提供GDB调试外.还提供了DNSS.Logcat.Dmtracedump.DevTools.Procrank.Dumpsys等开发工具供开发人员使用,当中DM

1计算机表示图形的几种方式     bmp:以高质量保存     用于计算机     jpg:以良好的质量保存    用于计算机或者网络     png:以高质量保存     图片大小的计算公式:图片的总像素*每个像素的大小    (多出的一点是图片的信息)     单色:每个像素最多可以表示2种颜色 要么是黑要么是白 那么只需要使用长度为1的二进制位来表示    那么一个像素占1/8byte     16色:每个像素最多可以表示16种颜色 0000-1111 那么只需要使用长度为4的二进制位来

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一.基本用法: 1. 安装: pip install requests 2. 例子: import requests url = 'http://www.baidu.com' r = requests.get(url) print(type(r)) # 类型是str(JSON格式) print(r.status_code) print(r.text) print(r.cookies) [注]其余请求方法也是一样

import pdfkit import requests from bs4 import BeautifulSoup from PIL import Image from pdf2image import convert_from_path def main(): header={ "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,