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pkgdown pkgdown is designed to make it quick and easy to build a website for your package. You can see pkgdown in action at http://hadley.github.io/pkgdown/ : this is the output of pkgdown applied to the latest version of pkgdown. Installation pkgdown is not currently available from CRAN, but you can install the development version from github with: This will generate a docs/ directory. The home p
サンシャインメンバーのセリフ回数を調べたので、そのまま名前の呼び合いグラフを作った話。 名前を呼んでいる、愛称は可。善子が自分のことを「善子ちゃうわヨハネや」というのも両方カウントしている。 ダイヤのことを生徒会長、鞠莉のことを理事長はよそよそしいので除外、ただし、ルビィがダイヤのことをお姉ちゃんと呼ぶのは可。 前回は無向グラフで扱ったが、今回は自分を呼ぶことも含めている有向グラフとした。 結果としては 1話で千歌がラブライブと言い出して2話で梨子を捕まえつつ1年生組にコナかけつつ、3話でなんとかライブをして4話でルビィ、花丸のメンバー入りの気持ちを確かめ、5話で善子をとりこみつつ6-8話でちょいシリアスが入りながら9話で果南を取り込み、10-11話でヨーソローにスポットライトがあたりすぎ感を出しながら12話はなんとかつないで、13話では誰得ミュージカルチックに仕上げているのがわかる。 グ
読んだ。 確率的グラフィカルモデル 作者: 鈴木譲,植野真臣,黒木学,清水昌平,湊真一,石畠正和,樺島祥介,田中和之,本村陽一,玉田嘉紀出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/07/23メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見るCOI:ラボにあった。編集者とは名刺交換したことがある程度。 ベイジアンネットワークのようなグラフィカルネットワークについての話はあまり詳しくないので読んだ。複数人が各章を好き勝手に書いているが、用語や記法は統一されているのでそこまで混乱しない。 統計力学とグラフィカルモデルはほとんど知らない分野だったので意味不明なところがほとんどだったが、それ以外はグラフィカルモデルの基礎と、ゲノム解析に応用した例もあり、なかなかよかった。 用語や定義を覚えていないので写経しておく。 d分離という概念が重要である。A→B→C という逐次結合の時、B の状態が
[This article was first published on G-Forge » R, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. A transition between states – the above is a simulation of before and after surgery where I’ve highlighted the large proportion that doesn’t improve in the m
http://datascienceplus.com/r-markdown-how-to-number-and-reference-tables/にあった話。 captionerパッケージを用いると、R Markdownの中での図表の参照を簡単に書くことができるというお話。 以下、簡単な例だが、こんな様に書けば図表に対する参照もできますよと。 --- title: "" output: html_document --- ```{r setup, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE) ``` ## Example of caption Define caption. ```{r} table_nums <- captioner::captioner(prefix = "Tab.") tab.1_cap <- table_nums
2014年度後期 神戸大学法学部・法学研究科 授業概要 授業の内容 1. イントロダクション R入門 課題1 R とRStudio のインストールについて .Rprofileの例:dotRprofile.R(中身をコピペするか、ファイル名を".Rprofile" に変更して使うこと) 2. Rを使った統計分析の基礎 Rによる統計分析の基礎 講義スライド 課題2 3. 再現可能な研究の実施法:文芸的プログラミング入門 Rマークダウンの例 講義スライド 課題3 4. データと分析結果の視覚化:表と図 Rで図表を作る 課題4 5. データの効率的な集め方:Pythonを使ったデータの収集 講義スライド ウェブスクレイピング用Pythonスクリプトの例 課題5 6. 線形回帰 講義スライド(1) Rを使った線形回帰分析(1) 課題6 講義スライド(2) Rを使った線形回帰分析(2) 課題7 課題8
概要 dc.jsは多次元データを複数のグラフや地図に連携して表示することが可能なJavaScriptのライブラリです。 dc.js - Dimensional Charting Javascript Library http://dc-js.github.io/dc.js/ たとえば次のようなグラフを描画したとします。 dc.jsを使えば、グラフ上の項目をクリックすることで任意の項目のフィルタリングが行えます。 下記の例では「艦種」が「戦艦」かつ「速度」が「低」の艦を抽出しています。 特定の項目をフィルタリングすることにより、全てのグラフが連動して変化していることが確認できます。これによりに、様々な角度でデータを表現することが可能になります。 このサンプルは以下にあります。 http://needtec.sakura.ne.jp/dc_example/exampl001.html 依存ライ
R4DSに書いてある話。 たとえばこういう要素があるとする。 l <- list( group1 = list( name = "group1", score = 10, user = list( loginname = "user1", emoji = ":sushi:" ) ), group2 = list( name = "group2", score = 11, user = list( loginname = "user2", emoji = ":llap:" ) ) ) ここで、nameを取り出すには"name"を指定する。 l %>% map("name") #> $group1 #> [1] "group1" #> #> $group2 #> [1] "group2" では、userのloginnameを取り出すにはどうするのか。単純に考えれば、2回map()すればいい。
In this tutorial, you'll learn about the use of the apply functions in R, its variants, and a few of its relatives applied to different data structures. A note on the R Apply Family The R Apply Family is a set of functions in R that allow users to apply a function to elements of a vector, list, or matrix. However, it is considered legacy functionality and should not be used for new code. Instead,
A less well-known fact about R Markdown is that many other languages are also supported, such as Python, Julia, C++, and SQL. The support comes from the knitr package, which has provided a large number of language engines. Language engines are essentially functions registered in the object knitr::knit_engine. You can list the names of all available engines via: ## [1] "awk" "bash" "coffee" ## [4]
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