严格意义上将symbols 并不能算是一个低级的绘图函数,因为它不仅可以在一幅已经存在的图标上添加元素,还可以创建一张新的图表 鉴于它绘图时的灵活性,我把它归入到低级绘图函数中 symbols 可以创建包括圆形, 正方形,矩形,箱线图,类似温度计的图形在内的多种图形 基本用法: 通过x和y坐标指定要创建的图形的中心,对于不同的形状,设置对应的参数 需要注意的是,图形的大小默认使用的单位是inches, 为了和坐标系中的坐标保持一致,可以通过inches = FALSE 将对应的参数和坐标系保持一

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

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

Description: 给定长度为n的整数数列,A[0],A[1],A[2]….A[n-1]以及整数S,求出总和不小于S的连续子序列的长度的最小值.如果解不存在,则输出0. Input: 输入数据有多组,每组数据第一行输入n,S, (10<n<10^5,S<10^8)第二行输入A[0],A[1],A[2]….A[n-1] ( 0<A[i]≤10000),处理到文件结束.所有输入数据都在int范围之内. Output: 每组数据输出结果占一行. Sample Input: 10 1

最近因病休养在家,另外也算是正式的离开Snack Studio.终于有了大把可以自由支配的时间.可以自主的安排.最近闲暇的时间总算是恶补了不少前段时间行业没有时间关注的新事物.看着行业里引领潮流的东西,除非为数不多的天才能够创造得出,估计大多数人跟我一样,看着这些目不接暇的潮流总是觉得多少有些不知所措.但这并不妨碍从一个学习者的角度来了解这些新东西.类似本篇即将要谈到的R语言. 当一旦涉及一个新的领域.或一门新的语言.总是很容易陷入一些具体细节中而无法从更高的角度看到一门语言形成的背后的行业的背

8.6 选择“最佳”的回归模型 8.6.1 模型比较 用基础安装中的anova()函数可以比较两个嵌套模型的拟合优度.所谓嵌套模型,即它的一 些项完全包含在另一个模型中 用anova()函数比较 > states<-as.data.frame(state.x77[,c("Murder","Population","Illiteracy","Income","Frost")]) > fit1

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

--2019.4.18 mysql技术大会分享--叶金荣mysql为什么会慢性能瓶颈分析.排查思路 先确认一下真的是mysql响应慢了吗导致mysql慢可能会有那些因素呢?--资源稀缺 ---cpu,memory,io,network--系统层面 ---numa,io调度等--mysql配置不科学 ---innodb_buffer_pool_size,innodb_io_capacity等--垃圾sql ---没有使用索引,大量使用了排序,临时表等 先查看系统层面的负载情况top.free.vm

目前的一个App中需要实现这个需求,但是在UWP自带的Bing Map中,绘制的MapPolyline的StrokeColor的类型是Windows.UI.Color,也就是说一条MapPolyline只支持一种颜色,想要实现渐变是根本不可能的--但是我又不想说去拒绝视觉的需求,因为我觉得就算是系统提供的渐变画刷底层肯定也是通过相关的算法实现颜色渐变的,所以只要我们认真研究一下,最终一样可以达到我们想要的需求. 说个题外话,在这次的思路之前我还产生了其他的思路.当时是想在后台代码中实例化一个新的

RabbitMQ基本概念RabbitMQ , 是一个使用 erlang 编写的 AMQP (高级消息队列协议) 的服务实现. 简单来说, 就是一个功能强大的消息队列服务.通常我们谈到队列服务, 会有三个概念, 发消息者 , 队列 , 收消息者 . ( 消息 本来也应该算是一个独立的概念, 但是简单处理之下, 它可能并没有太多的内涵)流程上是, 发消息者 把消息放到 队列 中去, 然后 收消息者 从 队列 中取出消息.RabbitMQ 在这个基本概念之上, 多做了一层抽象, 在 发消息者 和 队列

PB函数大全 Abs()功能计算绝对值.语法Abs ( n )参数n:要得到绝对值的数值型变量或表达式返回值返回值的数据类型与n的数据类型相同,函数执行成功时返回n的绝对值.如果参数n的值为NULL,Abs()函数返回NULL. Ceiling()功能返回大于n的最小整数.语法Ceiling ( n )参数n:数值型变量或表达式返回值返回值的数据类型与n的数据类型相同.函数执行成功时返回大于n的最小整数.如果参数n的值为NULL,Ceiling()函数返回NULL. Cos()功能计算余弦,其中

用Excel做回归分析的详细步骤 一.什么是回归分析法 "回归分析"是解析"注目变量"和"因于变量"并明确两者关系的统计方法.此时,我们把因子变量称为"说明变量",把注目变量称为"目标变量址(被说明变量)".清楚了回归分析的目的后,下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法: 回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理.只有当变量与因变量确实存在某种关

STL 中 sort 函数用法简介 做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作.如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错. STL 里面有个 sort 函数,可以直接对数组排序,复杂度为 n*log2(n) . 使用这个函数,需要包含头文件#include <algorithm>. 这个函数可以传两个参数或三个参数.第一个参数是要排序的区间首地址,第二个参数是区间尾地址的下一地址.也就是说,排序的区间是 [a,b) .简单

STL 中 sort 函数用法简介 做 ACM 题的时候,排序是一种经常要用到的操作.如果每次都自己写个冒泡之类的 O(n^2) 排序,不但程序容易超时,而且浪费宝贵的比赛时间,还很有可能写错. STL 里面有个 sort 函数,可以直接对数组排序,复杂度为 n*log2(n) . 使用这个函数,需要包含头文件#include <algorithm>. 这个函数可以传两个参数或三个参数.第一个参数是要排序的区间首地址,第二个参数是区间尾地址的下一地址.也就是说,排序的区间是 [a,b) .简单

前一段时间,做了Excle的导入和导出,在此记录开发思路及技术要点,以便在今后开发中参考.                                                                                                                                                                                                             

各种排序算法: #include <stdio.h> #include <string.h> #include <ctype.h> #include <stdlib.h> #include <io.h> #include <math.h> #include <time.h> #define OK 1 #define ERROR 0 #define TRUE 1 #define FALSE 0 #define MAX_LEN

排序是程序开发中一种非常常见的操作,对一组任意的数据元素(或记录)经过排序操作后,就可以把他们变成一组按关键字排序的有序队列. 对一个排序算法来说,一般从下面3个方面来衡量算法的优劣: 时间复杂度:它主要是分析关键字的比较次数和记录的移动次数. 空间复杂度:分析排序算法中需要多少辅助内存. 稳定性:若两个记录A和B的关键字值相等,但是排序后A,B的先后次序保持不变,则称这种排序算法是稳定的:反之,就是不稳定的. 就现有的排序算法来看,排序大致可分为内部排序和外部排序.如果整个排序过程不需要借助外