R语言

腾讯课堂 | Python网络爬虫与文本分析 我的施工之路 1 我的施工计划 2 数字专题 3 字符串专题 4 列表专题 5 流程控制专题 6 编程风格专题 7 函数使用 8 面向对象编程(上篇) 9 面向对象编程(下篇) 10 十大数据结构 11 包和模块使用总结 12 Python正则专题总结 13 设计模式 14 Python时间模块总结 15 Python 装饰器 16 Python 迭代器 17 Python 生成器 Python 绘图入门 这是施工系列第18篇，同时也进入到一个新的阶段：Python绘图篇。作为绘图模块的第一篇，与大家一起过过最基本的Python绘图原理。 掌握基本的绘图原理很有必要，各个常用绘图库的原理基本都是相通的。所以了解它们后，使用库里的API函数将会更加得心应手，并且熟练其中一个库后，便能迅速上手其他的绘图库。 1 绘图组成要素 一般绘图要素的基本组成部分包括：画布(Canvas)，坐标系(Axes)，轴(Axis)，标题(Title)，标签(Label)，刻度(Tick)，图例(Legend)，网格(Grid)，数据域(Data)，如下图所示： 2 画布 画布 Canvas 是绘制图像的地方，一个画布可以包括多个坐标系，如下图所示，一个Canvas上包括2个坐标系(Axes)： 对应在实际绘图中，如下所示，画布上共包括3个坐标系

资源整理<!-- more --> 1 Coding： 1.Python模块libpysal，pysal的核心组件。与pysal的区别目前没有明确。有空研究一下。功能都是Python空间分析的模块。 libpysal 2.R语言包mongrel，多项逻辑斯蒂-正态线性回归模型。 mongrel 3.R语言工程SLATRRA——Satellite Latency Assessment Tools for Real-time River Applications，用于实时河流应用的卫星延迟评估工具。包含Allen等人的数据分析和数字和表格的制作，“河流波浪传播时间的全球估计和低延迟卫星数据的影响”。代码的最基本部分包括： 计算河流坡度； 将兴趣点（POI：城市，水坝和仪表）连接到河网； 模拟流量波动和计算行程时间； 使用基于仪表的快速估算来验证模型； 生成图表，并计算论文中提供的各种统计数据。 SLATRRA 4.R语言工程RSSA——统计分析用于估算GRWL数据库中的全球河流和河流表面积。 RSSA 5.R语言包nassR。通过R下快速统计载各种USDA数据的方法。 nassR 6.书籍《社会空间数据科学书》。 SSDSBook 7.R语言包getSpatialData。通过R可以轻松查询，预览，下载和预处理多种空间数据（包括MODIS, Landsat等卫星）。

“预测非常困难，特别是关于未来”。丹麦物理学家尼尔斯·波尔（Neils Bohr）很多人都会看到这句名言。预测是这篇博文的主题。在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测库存的回报，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？ 预测涉及使用其历史数据点预测变量的值，或者还可以涉及在给定另一个变量的值的变化的情况下预测一个变量的变化。预测方法主要分为定性预测和定量预测。时间序列预测属于定量预测的范畴，其中统计原理和概念应用于变量的给定历史数据以预测同一变量的未来值。使用的一些时间序列预测技术包括： 自回归模型（AR） 移动平均模型（MA） 季节回归模型 分布式滞后模型 什么是自回归综合移动平均线（ARIMA）？ ARIMA代表Autoregressive Integrated Moving Average。ARIMA也被称为Box-Jenkins方法。Box和Jenkins声称，通过对系列Y t进行差分，可以使非平稳数据静止。Y t的一般模型写成， ARIMA模型结合了三种基本方法： 自回归（AR） - 在自回归的一个给定的时间序列数据在他们自己的滞后值，这是由在模型中的“P”值表示回归的值。 差分（I-for Integrated） - 这涉及对时间序列数据进行差分以消除趋势并将非平稳时间序列转换为静态时间序列。这由模型中的“d”值表示

按照时间顺序，整理的历史文章，希望对大家有用！ 利用python发送email邮件 美团 R 语言数据运营实战 人工神经网络实现简单的逻辑运算 R语言爬虫爬取招聘网招聘信息 自己动手Python写一个词频统计小项目 七夕节快乐 | 附（单身富婆通讯录）| 课程3折 数据挖掘必备技能——R语言正则表达式 pandas学习笔记 数据挖掘算法之关联规则 来一场啤酒与尿不湿的旅行——关联规则 基于30多万条招聘信息的热门城市、地域 、薪资、人才要求的数据可视化分析 windows 10 安装tensorflow 为什么会有这么多IT培训机构，分析慕课网培训课程情况就都明白了！ 数据分析应该怎么学？———一个包含数据获取与分析的小项目 小结：jieba分词的Python与R语言基础用法介绍 数据标准化有理——及常用方法 K-means算法通俗原理及Python与R语言的分别实现 决策树算法CART、C5.0的R语言实现——（三） 决策树之剪枝算法手动计算+R语言简单实现——（二） 决策树分析理论之分支准则+实例计算（一） 基于R语言的主成分分析理论与实例详解 多元线性回归、逐步回归、逻辑回归的总结 R、Python中那些99%的人第一次都不会安装的包 阿里云大学免费R语言学习视频 《人民的名义》小说文本分析 R语言文本分词之——结巴分词 R语言文本分词之——Rwordseg包 梯度下降算法

最近发现生信技能树VIP论坛群里在讨论jupyter lab这么一个工具，内心想尝试一下，毕竟一个好工具或许就可以改变你的学习态度和进程，工欲善其事，必先利其器嘛。我使用了这个工具之后，感觉又重新燃起了对R语言的学习热情呢。当然，手上的技能树讲义讲得好也至关重要。下面就说说我安装使用这个工具遇到的一点问题和解决的过程。 背景 先说一下我的使用背景，刚升级了16GB内存和固态硬盘，装上了最新版的Catalina黑苹果，虽然最近美帝很嚣张，但技术无罪吧，期待国产操作系统可以挑起重担，实现各种日常应用不依赖超级难用的美帝操作系统。然后，mac本身不自带python3的，我就使用miniconda安装了个python3的环境，发现升级系统后conda是可以继续使用的，小小的惊喜，其实，好多软件可以继使用的，当然，新系统抛弃了32位应用，还能使用catalyst迁移的ipad应用，发现其实没几个，毕竟不同的平台。苹果应该是下一盘大棋，使用上自有处理器，后面苹果可能 就不好黑啦，但估计什么也难不倒广大的民间大神。 还要吐槽下难用的win10，本来以为微软开始了新纪元，能够做更符合用户需要的操作系统，可是发现，各种更新，各种bug，还越来越慢，直接把用户逼疯的节奏。除了我的因为硬盘存储空间不足的电脑，其余的电脑都已经更新到接近废了，特别慢，当然也没有使用固态盘，还不如国产的深度系统，至少不怎么卡

定义: 　　回归是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通常指那些用一个或多个预测变量来预测响应变量.既:从一堆数据中获取最优模型参数 1.线性回归 　　1.1简单线性回归 　　案例:女性预测身高和体重的关系 　　结论:身高和体重成正比关系 1 fit <- lm(weight ~ height,data = women) 2 summary(fit) 3 plot(women$height,women$weight,xlab = ' Height inches ' ,ylab = ' Weight pounds ' ) 4 abline(fit) 　　1.2添加多项式来提升预测精度 　　 结论:模型的方差解释率提升到99.9%,表示二次项提高了模型的拟合度 1 fit2 <- lm(weight ~ height + I(height^2),data = women) 2 summary(fit2) 3 plot(women$height,women$weight,xlab = ' Height inches ' ,ylab = ' Weight pounds ' ) 4 lines(women$height,fitted(fit2)) 　　1.3多元线性回归 　　案例探究:探究美国州的犯罪率和其他因素的关系,包括人口,文盲率,平均收入,天气 　　结论:谋杀率和人口

R语言基础知识： 简单线性回归 > fit <- lm(weight ~height,data=women) > summary(fit) Call: lm(formula = weight ~ height, data = women) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.7333 -1.1333 -0.3833 0.7417 3.1167 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -87.51667 5.93694 -14.74 1.71e-09 *** height 3.45000 0.09114 37.85 1.09e-14 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 1.525 on 13 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.991, Adjusted R-squared: 0.9903 F-statistic: 1433 on 1 and 13 DF, p-value: 1.091e-14 > women$weight [1] 115 117 120 123 126

点击上方“ 五分钟学算法 ”，选择“星标”公众号 重磅干货，第一时间送达 最近有一些小伙伴在知乎上问我，已经快要2021年了，自己想要做算法岗，但是担心竞争非常激烈，非常迷茫，不知道该怎么办，想让我给点建议。 我仔细一想，这是一个好问题，2021年将近，该怎么准备算法岗位的面试呢？ 就这个问题，简单聊聊我自己的想法。 从迷茫到清晰 说到算法岗位，现在网上的第一反应可能就是内卷，算法岗位也号称是内卷最严重的岗位。针对这个问题，其实之前我也有写过相关的文章。这个岗位竞争激烈不假，但我个人觉得称作内卷有些过了。就我个人的感觉，这几年的一个大趋势是 从迷茫走向清晰 。 早在2015年我在阿里妈妈实习的时候，那个时候我觉得其实对于算法工程师这个岗位的招聘要求甚至包括工作内容其实业内是没有一个统一的标准的。可以认为包括各大公司其实对这个岗位具体的工作内容以及需要的候选人的能力要求都不太一致，不同的面试官有不同的风格，也有不同的标准。 我举几个例子，第一个例子是我当初实习面试的时候，因为是本科生，的确对机器学习这个领域了解非常非常少，可以说是几乎没有。但是我依然通过了，通过的原因也很简单，因为有acm的获奖背景，面试的过程当中主要也都是一些算法题，都还算是答得不错。但是在交叉面试的时候，一位另一个部门的总监就问我有没有这块的经验？我很明确地说了，没有，但是我愿意学。接着他告诉我

基础不牢，大厦将倒 。今天再来练习一个基础操作，在数据框中发现缺失值，以及将指定数据重编码为缺失值。 雇员数据原本是SPSS格式，其中以往经验这个变量有一小部分取值为0的，即无经验，假设我们现在要将其认定为缺失值，需要重新将数字0认定为缺失值。 第一，查看当前数据有无缺失值 summary(is.na(data)) 或者 sum(is.na(data)) # [1] 0 该数据总共474case，结果显示，整个data没有系统缺失值。 但实际需求是，我们要将prevexp变量中的数字0设定为缺失值， 应该强行定义。 第二，指定值冲编码为缺失值 data$prevexp[data$prevexp == 0] <- NA 或 data$prevexp[which(is.na(data$prevexp))]<-0 此时0经验已经被我们强行编码为系统缺失值NA。 第三，识别缺失值 summary(is.na(data)) 来看现在的结果： 有24个0被我们强行定义为NA即缺失值。 本文完 文/图=数据小兵 更多R统计文章 R语言单一样本t检验案例实现 R语言的正态密度曲线很美 R自带pairs函数矩阵散点图 car包spm函数矩阵散点图 用R语言pie函数做饼图 ggplot2统计图形：常见的4种箱线图 ggplot2统计图形：常见的4种直方图 按列索引按列名称删除指定的列数据

本文原创公众号： 不会笑青年，授权转载请联系微信(laughyouth369) ，授权后，请在原创发表48小时后再转载。 今日话题 @程序员，你的老婆/对象是这样的吗？ 欢迎前来留言区分享 留言点赞数量最多的前 10 名 将各获得 《R语言数据分析与可视化从入门到精通》 纸质书籍一本 简介：R语言是一个自由、免费、源代码开放的编程语言和环境，它提供了强大的数据分析功能和丰富的数据可视化手段。随着数据科学的快速发展，R语言已经成为数据分析领域炙手可热的通用语言。 截止时间：12 月 30 日 10:00 小编会在留言区直接公布获奖名单哦～ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4350128/blog/4845947