> library(sp) > library(maptools) > library(raster) > library(rgeos) > maxd3 = readAsciiGrid("max.d3.txt")    # 加载数据 > rasterlayer.maxd3 = raster(maxd3)      # 转化为Raster > maxd1 = readAsciiGrid("max.d1.txt") > r…

private: constant String MULEDIT_NEWLINE = "~r~n" //multilineEdit控件的换行符号 constant String MULEDIT_NEWLINE_ERROR = "~n~r" //multilineEdit控件的换行符号(这个原来存在数据库中的,没效果) constant String DATAWINDOW_NEWLINE = "~n" //数据窗口列的换行符号 /*********…

R和Python两者谁更适合数据分析领域?在某些特定情况下谁会更有优势?还是一个天生在各方面都比另一个更好? 当我们想要选择一种编程语言进行数据分析时,相信大多数人都会想到R和Python——但是从这两个非常强大.灵活的数据分析语言中二选一是非常困难的. 我承认我还没能从这两个数据科学家喜爱的语言中选出更好的那一个.因此,为了使事情变得有趣,本文将介绍一些关于这两种语言的详细信息,并将决策权留给读者.值得一提的是,有多种途径可以了解这两种语言各自的优缺点.然而在我看来,这两种语言之间其实有很强的…

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系以及文件IO有了较为深入的学习,在拿到一份矢量数据开始分析时,对其进行可视化无疑是探索了解数据阶段重要的步骤. 作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第四篇,通过本文你将会学习到基于geopandas的基础可视化. 2 基础可视化 geopandas使用matp…

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系.文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习,其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图,可以对与多边形关联的数值属性进行分层,并分别映射不同的填充颜色,但只是开了个头举了个简单的例子,实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法. 作为基于geopandas的空间数据…

本文示例代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识.基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作…

本文示例代码.数据及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot().polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍. 图1 本文是基于geopandas的空间数据分析系列文章的第7篇,通过本文你将学习geoplot中的高级绘图API.…

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei…

作者:李洪成 摘自:http://cos.name/wp-content/uploads/2013/11/ChinaR2013SH_Nov03_04_LiHongcheng.pdf 高频数据 金融市场中,逐笔交易数据(transaction by transaction data) 或逐秒记录数据 (tick by tick data) 被称为高频数据.纽约股票交易所的交易行情数据库包含了综合磁带系统报告的所有证券的交易和报价记录(Trades and Quotes- NYSE TAQ), 另外…

原始数据一般分散杂乱,并含有缺失和错误值,因此在进行数据分析前首先要对数据进行整理. 一.首先,了解原始数据的结构. 可使用如下函数(归属baseR)来查看数据结构: class(dataobject)  查看数据对象的类别 dim(dataobject)  查看数据的维度 names(dataobject)  查看列名 str(dataobject) 查看数据概要 glimpse(dataobject) 查看数据概要 二.将数据变得整洁 可使用下列函数(归属package: tidyr)整理数…