R table()横轴纵轴

2024-09-07

R语言 table()函数

table函数用 table() 函数统计因子各水平的出现次数(称为频数或频率).也可以对一般的向量统计每个不同元素的出现次数.如 sex = c("女","女","女","男","男")table(sex) sex 男女 2 3 对一个变量用 table 函数计数的结果是一个特殊的有元素名的向量,元素名是自变量的不同取值,结果的元素值是对应的频数.单个因子或单个向量的频数结果可以用向量的下标访问方法取

highchart 横轴纵轴数据

1.highchart 横轴为字符串数组,必须加引号:纵轴为数值数组,不能加引号2.series中的json内容,属性不能加引号3.chart.height: Number,图表的高度.默认高度是根据容器 div 的高度值计算而来,如果容器没有设置高度值,则是 400px. 4.横轴可以直接通过数组进行赋值,如下doorArr:或foodOptions.xAxis.categories = doorArr; xAxis: { categories: doorArr,

r table

一.table 函数对应的就是统计学中的列联表,是一种记录频数的方法,对于统计来说有非常重要的应用,下面的例子都是针对维数为2的情况举例,多维的情况是类似的下面看一个例子: > ct <- data.frame( + Vote.for.X = factor(c("Yes", "Yes", "No", "Not Sure", "No"), levels = c("Yes

第五篇：R语言数据可视化之散点图

散点图简介散点图通常是用来表述两个连续变量之间的关系,图中的每个点表示目标数据集中的每个样本. 同时散点图中常常还会拟合一些直线,以用来表示某些模型. 绘制基本散点图本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用散点图函数geom_point()便可绘制出基本散点图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(ah, aes(x = ageYear, y = heightIn)) + # 散点图函数 geom_point()

第四篇：R语言数据可视化之折线图、堆积图、堆积面积图

折线图简介折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line() 运行结果:

第三篇：R语言数据可视化之条形图

条形图简介数据可视化中,最常用的图非条形图莫属,它主要用来展示不同分类(横轴)下某个数值型变量(纵轴)的取值.其中有两点要重点注意: 1. 条形图横轴上的数据是离散而非连续的.比如想展示两商品的价格随时间变化的走势,则不能用条形图,因为时间变量是连续的: 2. 有时条形图的值表示数值本身,但也有时是表示数据集中的频数,不要引起混淆: 绘制基本条形图本例选用测试数据集如下: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_bar(stat

JQuery操作TABLE，及console.info问题。

还用alert 吗?看看console.info吧,代码的测试平台:ie9, firefox12 1. [代码][JavaScript]代码<!DOCTYPE html><html><head><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"><title>Insert title here</title>&l

[Optimization] Dynamic programming

“就是迭代,被众人说得这么玄乎" “之所以归为优化,是因为动态规划本质是一个systemetic bruce force" “因为systemetic,所以比穷举好了许多,就认为是优化的功绩咯" 不等长活动的安排活动不等长,安排利用率最高的活动安排. T(n) 不一定是最大,所以,最后要找出Table中的T(1)->T(n)中最大的,即是最优的. 最长递增子序列给定一个长度为N的数组,找出一个最长的单调自增子序列(不一定连续,但是顺序不能乱). 例如:给定一个长度为

Contractive Auto-Encoder

本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ Contractive Autoencoder(CAE)是Bengio等人在2011年提出的一种新的Autoencoder, 在传统的Autoencoder的重构误差上加上了新的惩罚项, 亦即编码器激活函数对于输入的雅克比矩阵(Jacobian matrix)的Frobenius Norm. CAE的核心思想是尽量捕获训练样本中观察到的variance, 而忽略其他的variance. 鲁棒

ECharts教程

ECharts 特性兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等) 底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender 丰富的可视化类型常规的折线图.柱状图.散点图.饼图.K线图用于统计的盒形图用于地理数据可视化的地图.热力图.线图用于关系数据可视化的关系图.treemap.旭日图多维数据可视化的平行坐标用于 BI 的漏斗图,仪表盘并且支持图与图之间的混搭除了已经内置的包含了丰富功能的图表,ECharts 还提供了自定义系列,只需要传入一

Machine Learning笔记整理 ------ （三）基本性能度量

1. 均方误差,错误率,精度给定样例集 (Example set): D = {(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ......, (xm, ym)} 其中xi是对应属性的值,yi是xi的真实标记,评估模型性能,即将预测结果f(x)与真实标记y进行比较. 对于回归任务:均方误差 (Mean squared error) 更一般的,对于数据分布D和概率密度函数p(·),均方误差可描述为: 错误率 (Error rate):分类错误样本数占总样本数比例(其中,II(·)为指

bzoj1735 [Usaco2005 jan]Muddy Fields 泥泞的牧场

传送门分析我们知道对于没有障碍的情况就是将横轴点于纵轴点连边于是对于这种有障碍的情况我们还是分横轴纵轴考虑只不过对于有障碍的一整条分为若干个无障碍小段来处理然后将标号小段连边,跑最大匹配即可代码 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cctype> #includ

python3绘图示例6-2（基于matplotlib，绘图流程介绍及设置等）

#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*- import os import numpy as npimport matplotlib as mpltfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib.ticker import * # 整个图像为1个figure对象,figure对象包含多个Axes对象,每个Axes对象都拥有自己坐标轴的绘图区域# 调用figure时,则调用plot,然后plot调

目标检测中常提到的IoU和mAP究竟是什么？

看完这篇就懂了. IoU intersect over union,中文:交并比.指目标预测框和真实框的交集和并集的比例. mAP mean average precision.是指每个类别的平均查准率的算术平均值.即先求出每个类别的平均查准率(AP),然后求这些类别的AP的算术平均值.其具体的计算方法有很多种,这里只介绍PASCAL VOC竞赛(voc2010之前)中采用的mAP计算方法,该方法也是yolov3模型采用的评估方法,yolov3项目中如此解释mAP,暂时看不明白可以先跳过,最后再

matlab学习笔记8 基本绘图命令-三维绘图

一起来学matlab-matlab学习笔记8 基本绘图命令_6 三维绘图觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考书籍 <matlab 程序设计与综合应用>张德丰等著感谢张老师的书籍,让我领略到matlab的便捷 <MATLAB技术大全>葛超等编著感谢葛老师的书籍,让我领略到matlab的高效三维绘图命令三维绘图命令plot3 plot3命令将绘制二维图形的函数plot的特性扩展到三维空间图形.函数格式除了包括第三维的信息(如Z方向)之外,与二维函数pl

Codeforces 912D Fishs ( 贪心 && 概率期望 && 优先队列 )

题意 : 给出一个 N * M 的网格,然后给你 K 条鱼给你放置,现有规格为 r * r 的渔网,问你如果渔网随意放置去捕捞小鱼的情况下,捕到的最大期望值是多少? 分析 : 有一个很直观的想法就是如果将鱼放在越靠近中间的位置,其被捕捞的可能性越大事实也的确如此,鱼的位置越靠近边缘则能覆盖到它的渔网安放位置就越少那么这就有了一个贪心的算法将第一条鱼放在最中间的位置算出被捕捉的概率被捕捉的概率 = 能覆盖到当前小鱼位置的渔网个数 / 整个网格的全部安放渔网的方法数然后从中间这个点开始向

pyplot 作图总结

折线图下面是绘制折线图,设置图片的横轴纵轴标签,图片标题的API的用法. import matplotlib.pyplot as pyplot # init pyplot.figure() # arguments x_label = 'X-label' y_label = 'Y-label' title = 'Demo-title' # points data x = [1, 2, 3, 4] y = [45, 32, 46, 89] # set arguments pyplot.xlabel

03_K近邻算法

今天是2020年2月1日星期六,疫情延续,现在确诊人数达到了11821例,艰难困苦,玉汝于成,相信国家的力量!大家齐心协力干一件事,疫情会尽早结束的,武汉加油.前几天整理感知机算法的内容,发现写博客这件事情,的确是有利于学习啊,把知识点写出来,自己心里得对内容十分清楚.动手去做这件事情真的是太重要了,知道做不到等于不知道啊.现在记录的算是初稿,先把三分之一的内容整理出来,开学再详细整理,再确认几遍后,再发表到博客上.反反复复的这几遍,相当于反反复复的理解知识点,书读百遍其义自见,知识点想不明白也

[炼丹术]YOLOv5目标检测学习总结

Yolov5目标检测训练模型学习总结一.YOLOv5介绍 YOLOv5是一系列在 COCO 数据集上预训练的对象检测架构和模型,代表Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究,结合了在数千小时的研究和开发中获得的经验教训和最佳实践. 下面是YOLOv5的具体表现: 我们可以看到上面图像中,除了灰色折线为EfficientDet模型,剩余的四种都是YOLOv5系列的不同网络模型. 其中5s是最小的网络模型,5x是最大的网络模型,而5m与5l则介于两者之间. 相应地,5s的精度小模型

bzoj1266最短路+最小割

本来写了spfa wa了看到网上有人写Floyd过了表示不开心￣へ￣改成Floyd试试... 还是wa ヾ(｡｀Д´｡)原来是建图错了(样例怎么过的) 结果T了于是把Floyd改回spfa 还是T了 ... ￣へ￣看来问题不在最短路,改回Floyd(mdzz) ... 好像dinic有点问题 ( ⊙ o ⊙ )A了 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <alg

HBase 数据模型（Data Model）

HBase Data Model--HBase 数据模型(翻译) 在HBase中,数据是存储在有行有列的表格中.这是与关系型数据库重复的术语,并不是有用的类比.相反,HBase可以被认为是一个多维度的映射. HBase数据模型术语 Table(表格) 一个HBase表格由多行组成. Row(行) HBase中的行里面包含一个key和一个或者多个包含值的列.行按照行的key字母顺序存储在表格中.因为这个原因,行的key的设计就显得非常重要.数据的存储目标是相近的数据存储到一起.一个常用的行的key

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