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tidyverse

用到R语言自带的mtcars数据集，首先我们把它转化成tibble形式，然后存放在mtcars1中。准备代码如下： library(tidyverse) mtcars %>% as_tibble() -> mtcars mtcars %>% group_by(cyl) %>% slice(1:3) %>% ungroup() mtcars %>% group_by(cyl) %>% arrange(desc(hp)) %>% sli

R语言练习(自存)

第一次 #1.1.1 x <- seq(from=1,to=99,by=2) #1.1.2 x<-1:100 index = rep(c(TRUE, FALSE), 100) x<-x[index] x<-x[!is.na(x)] #1.1.3 x<-NULL num<-1 for(i in 1:50){ x[i]<-num num<-num+2 } # 1.2 y<-rep(1:5,10) # 1.3 z <- c(x,y) is.

C++面向对象总结——类的实践

直接看题吧：第一题输入圆的半径和圆柱的高，依次输出圆周长、圆面积、圆柱体积（π取 3.14）。 #include<iostream> using namespace std; class cylinder { public: cylinder() :PI(3.14) { cout << "请输入半径" << endl; cin >> cyl_radius; cout

接毒瘤

【题目描述】 24OI的成员跑到了一片大森林，目的是摘一些毒瘤回去给高一同学吃。于是在毒瘤树下，cyl沿着一条线钉了N个木桩，并且在相邻两个木桩之间结网，初始时所有的网中都没有毒瘤。之后，树上可能会掉下毒瘤，cyl也可能拿走一部分毒瘤，我们统一把它们称为“操作”。在等毒瘤落下的cyl同学

Python for Data Science - Delving into non-parametric methods using pandas and scipy

Chapter 5 - Basic Math and Statistics Segment 6 - Delving into non-parametric methods using pandas and scipy import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sb from pylab import rcParams import scipy from scipy.s

数据可视化实例（六）：带线性回归最佳拟合线的散点图

https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter3/chapter3 如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。下图显示了数据中各组之间最佳拟合线的差异。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的 sns.lmplot（）调用中删除 hue ='cyl'参数。

[R]在dplyr基础上编写函数-(2)substitute和quote

关于这两个函数，官方是这么定义的： substitute returns the parse tree for the (unevaluated) expression expr, substituting any variables bound in env. quote simply returns its argument. The argument is not evaluated and can be any R expression. 貌似看不懂，看几个