NSAttributedString可以让我们使一个字符串显示的多样化,但是目前到iOS 5为止,好像对它支持的不是很好,因为显示起来不太方便(至少没有在OS X上方便)。 首先导入CoreText.framework,并在需要使用的文件中导入:#import<CoreText/CoreText.h>创建一个NSMutableAttributedString: 1. NSMutabl
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2023-08-29 22:57:05
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# R语言聚类nstart
## 介绍
在数据分析和机器学习中,聚类是一种常用的技术,用于将相似的数据点分组成不同的簇。R语言提供了许多聚类算法的实现,其中之一是 `kmeans` 函数。`kmeans` 函数可以根据数据的特征将其分为指定数量的簇。而 `nstart` 参数是用于控制算法的重复次数的一个重要参数。
在本文中,我们将详细介绍 `R语言` 中的 `kmeans` 函数以及如何使
原创
2023-09-04 06:43:04
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# R语言中的nstart函数
在R语言中,`nstart`函数是一个用于设置随机化种子的函数。随机化种子的设置在进行一些涉及随机性的计算时非常重要,它能确保每次运行代码时都得到相同的结果。本文将介绍`nstart`函数的用法,并给出一些示例代码来说明其作用。
## 1. `nstart`函数的功能
在R语言中,`nstart`函数用于设置伪随机数生成器的随机化种子。随机化种子是一个起始值,
原创
2023-07-18 05:09:33
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----------------------------------R语言学习与科研应用,科研作图,数据统计挖掘分析,变量为我们提供了我们的程序可以操作的命名存储。 R语言中的变量可以存储原子向量,原子向量组或许多Robject的组合。 有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成。 变量名以字母或不以数字后跟的点开头。变量名 合法性 原因var_name2. 有效 有字母,数字,点和下划线VA
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2024-08-17 16:40:42
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# R语言Kmeans nstart的选择
## 一、流程概述
在使用R语言中的Kmeans算法时,nstart参数代表了Kmeans算法尝试不同初始中心点的次数。选择合适的nstart值可以提高Kmeans算法的收敛性和结果的稳定性。下面将介绍如何选择合适的nstart值。
### 步骤概览
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 标
原创
2024-07-12 05:10:29
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K-means介绍k-means算法简介:K-means算法是IEEE 2006年ICDM评选出的数据挖掘的十大算法中排名第二的算法,排名仅次于C4.5算法。K-means算法的思想很简单,简单来讲就是对于给定的样本集,按照样本之间的距离大小,将样本集划分为K个簇。让簇内的点尽量紧密的连在一起,而让簇间的距离尽量的大,两个对象之间的距离越近,相似性越高。聚类的结果就是使类内部的同质性高,而类之间的
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2023-09-03 09:43:18
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R语言中的“value”问题主要体现在数据处理和分析过程中如何有效管理和转化数据类型。在本文中,我们将逐步探讨如何配置环境、编译代码、调优参数、进行定制开发、调试代码以及最终进行部署。下面就让我们从环境配置开始吧。
### 环境配置
首先,确保你已经安装了R和必要的包。可以使用以下代码块来安装必要的依赖包。如果你需要图形用户界面(GUI),可确保RStudio等IDE都已安装。
```she
# R语言中的switch语句详解
## 简介
在R语言中,我们经常会遇到需要根据不同的条件执行不同的代码块的情况。switch语句就是为了解决这种需求而存在的。它可以根据一个表达式的值在多个选项中选择一个执行。本文将详细介绍switch语句的用法和实现步骤。
## switch语句流程
下面是使用switch语句的基本流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-07-18 05:10:31
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# R语言中的Knit:简化文档生成的利器
在数据科学的世界中,如何将分析结果呈现给他人是一个极其重要的课题。R语言作为一种强大的统计编程语言,凭借其丰富的生态系统和众多灵活的包,能够高效地完成数据的分析和可视化。其中,`knitr`包的出现大大简化了文档生成的过程。本文将介绍`knitr`的基本用法,并通过具体的代码示例和流程图,帮助大家理解这一强大工具的使用。
## 什么是Knitr?
第七章数据清洗与准备7.1 处理缺失值pandas对象的所有描述性统计信息默认情况下是排除缺失值的。对于数值型数据,pandas使用浮点值NaN(Not a Number来表示缺失值)。在pandas中,我们采用了R语言中的编程惯例,将缺失值成为NA,意思是not available(不可用)string_data = pd.Series(['aardvark','artichoke',np.na
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2023-08-26 13:28:17
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# 3.1 实用图形
# 绑定数据框mtcars
attach(mtcars)
# 打开了一个图形窗口并生成了一幅散点图,横轴表示车身重量,纵轴为每加仑汽油行驶的英里数
plot(wt, mpg)
# 向图形添加了一条最优拟合曲线
abline(lm(mpg~wt))
# 添加 了标题
title("Regression of MPG on Weight")
# 为数据框解除了绑定
detach(
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2024-02-05 13:07:17
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R语言学习-第一天-基础知识R的入门1.创建向量和矩阵2.向量的产生和计算3.循环语句4.R脚本(R程序)案例练习 R的入门R的起源:R是S语言的一种实现。
R的许可证是GNU
R用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
R官方网站地址:www.r-project.org1.创建向量和矩阵c() 创建向量 x1=c(2,4,6,8,10) length(
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2023-09-15 21:22:29
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R与ASReml-R统计分析教程(林元震)中国林业出版社1-3章简单介绍了R的基本语法,然后第4章着重讲了各种统计方法,第5章讲R的绘图,最后一张讲ASReml-R这个包语法重点:1,install.packages(),library(),help(),example(),demo(),length(),attribute(),class(),mode(),dim(),names(),str()
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2023-09-15 16:57:38
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从传统的股市交易图表说起
量化投资
统计套利
算法交易
高频交易
当一种赚钱的交易策略被广大股民所掌握,这条规则就会趋于平行而失效。
量化投资
通过数据分析手段,来提供买卖股票的建议。
统计套利: 从历史交易中寻找套利机会,比如成对交易,将股票进行归类,当同一类的股票上升,而同类的其他股票有较大概率上升。
算法交易: 通过计算机程序发出指令,代替人为交易。交易的操作通过算法来计算。
高频交
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2023-11-06 18:42:22
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输入657中颜色名称及其对应的颜色,并保存在一个pdf文件中
rgb取色
rainbow
颜色由红变黄变白
绿变黄变棕
蓝变青变棕
青变白变紫
颜色扩展
调用函数brewer.pal()
文字元素相关参数设置
点元素相关参数设置
线元素相关参数设置
低级绘图
标题:main,sub,xlab,ylab
图例:
坐标轴
axis
rug画出样本的分布情况
边框
网格线
grid(nx,ny,……),
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2024-01-07 16:48:38
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# 在R语言中使用rstandard函数的指南
在统计建模中,标准化的残差分析是评估模型拟合质量的重要步骤。`rstandard` 函数是 R 语言中用于计算线性回归模型的标准化残差的工具。本文将逐步教授你如何在 R 中使用 `rstandard` 函数,帮助你更好地理解线性回归模型的质量。
## 流程概述
以下是使用 `rstandard` 函数的主要步骤:
| 步骤 | 描述
*R语言中的Spector*
R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言。它具有丰富的数据处理和统计分析功能,可以帮助用户从数据中提取有用的信息。Spector是R语言中的一个经典示例数据集,用于演示和练习统计模型的建立和分析。
## Spector数据集的介绍
Spector数据集由随机抽样的两组观测数据组成,每组数据包含两个变量:`GPA`和`ETH`. `GPA`代表学生的平均绩点
原创
2023-12-08 13:06:02
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Android Bitmap 常见的几个操作:缩放,裁剪,旋转,偏移
通过Matrix原bitmap经过计算后,会重新生成一张bitmap
Bitmap类
public static Bitmap createBitmap(Bitmap source, int x, int y, int
# 理解R语言中的Quote:基础概念与应用
在R语言中,`quote`是一个强大的工具,主要用于控制表达式的求值过程。了解与应用`quote`能够帮助我们在数据分析和程序设计中获取更好的灵活性和控制力。本文将介绍`quote`的基本概念及其在实际应用中的示例,最后我们将结合可视化来深入理解这一工具的潜力。
## 1. 什么是Quote
`quote`是R语言中的一个函数,用于返回其参数的原
原创
2024-10-01 03:24:38
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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