問題タブ [reshape]
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c - Glut Reshape 関数が機能しない
過剰ウィンドウのサイズを変更しようとすると、画面が空白になります。
これは、reshape コールバック関数のコードです。
私はopenglの世界にはかなり慣れていませんが、学んだことから、これはうまくいくはずです。
そして、これはまとめられたすべてのコードです:
さらに情報が必要な場合はお知らせください。
r - キャストを1つのレベルと比較して形を変える
あるレベルの変数の値を他のすべてのレベルの変数と比較したいデータがあることがよくあります。これを行うためのコードを書くたびに、もっと簡単にできたらいいのにと思います。問題の例を次に示します。
任意のカットのダイヤモンドの平均コストを、ベストカットのダイヤモンドの平均コストと比較したいとします。物事を公平にするために、私は明確さごとに別々にこれを行いたいと思います。
十分なデータがあることを確認しましょう。
アイデアにゼロはありません。平均を計算しましょう。
私が望む最終結果は次のとおりです。
しかし、これをきちんと行う方法がわかりません。この質問の残りのほとんどは、計算の中間ステップである除算に関するものです。
ここで、すべてのカットと理想の相対価格を計算したいと思います。計算の途中で表示されると予想されるデータフレームは次のとおりです。1レベルのカットのみを抽出します。
これは機能しますが、上記のステートメントを書くのは面倒です。それでも、理想的な名前をもう一度言及して、計算を終了する必要があります。
こんな感じがしたい
計算ですべてのリキャストレベルの名前を知る必要があるため、これは平均計算にはまったく適していません。
リキャストしたいのですが、抽出されたレベルをフィルタリングし、残りをそのままにしておく方法があります。たとえば、次のようになります。
これは存在しますが、フィルタリングされていないレベルを保持しません。
それから私はそれを再び溶かす必要があるでしょう、そしてリキャストがある間、再キャストはありません。
誰かがこれを行うための巧妙なトリックを持っていますか?
または、おそらく私はこれを完全に間違った方法で見ています-限界計算は私のためにこれを行いますか?
以下は正確に機能しますが、面倒です。
opengl - OpenGL 正投影クリッピング
Orhographic Projection を使用し、次のような reshape 関数があると仮定します。
すべての頂点 >ortho.x または >ortho.y (通常はオフスクリーン) が描画されていないことを確認するにはどうすればよいですか? ウィンドウを 1.5f (960/640) より大きな縦横比の何かにスケーリングすると、オブジェクトが表示されますが、完全には表示されません (ビューポートがウィンドウのように大きいため)。正投影で切り抜き枠のようなものはありますか?
r - reshape2 ヘルプ ページから例を実行するとエラー メッセージが表示されます
以前は問題なく実行されていたコードが、dcast 式を呼び出すとクラッシュしました。いろいろ試してみたところ、dcast のヘルプ ページにある最小限の例でさえ、もはや機能しないことがわかりました。より正確に:
最後の行で次のエラーが発生します。
ここに私のsessionInfo()があります:
ここで何がうまくいかないのかについて満足のいく答えが思いつかないので、助けていただければ幸いです。また、stackoverflow で次のスレッドを見つけました。同様の問題 この問題は、カスタム関数が原因のようです。ただし、標準の平均関数とヘルプ ページの標準的な例を使用します。
更新: インターネットで調査したところ、reshape2 パッケージの更新に関する情報は見つかりませんでした。これは、この問題に関して私が持っていた最良の推測でした。
更新 2: R セッション中に統計の例をいじっていたときに、平均関数を再割り当てした可能性が最も高いため、問題が発生しました。Rを再起動すると問題が解決しました。これで、すべてが再び期待どおりに機能します。
r - Rでreshape()関数を使用する-ワイドからロングまで
Rのデータを次のようなものから再配置しようとしています。
次のようなものに:
(CSV形式を使用したので、テストデータとして使用する方が簡単です)。
reshape()関数を試してみましたが、うまくいきました。
しかし、それは私が望んでいた正確な形式ではありません(「患者ID」ごとに必要です。最初の行は「H」で、2番目の行は「A」です)。
さらに、これを読み取りデータ(250以上の列がある)に拡張すると、失敗しました。
colnamesが次のようになっていることも一因だと思います。
つまり、接尾辞のある列の間に「共通の列」(接尾辞なし)があります(これが理にかなっていることを願っています)。
r - 「変数」列を「文字」クラスに返すreshape2パッケージのmelt.data.frame関数を変更するにはどうすればよいですか?
Melt.data.frame のデフォルトの動作は、"factor" クラスの "variable" 列を返すことです。次に例を示します。
問題は、クラスをファクターからキャラクターに変更するパラメーターがあるかどうかです。試しoptions(stringsAsFactors = FALSE)
ましたが、うまくいきません。
image - 画像データの形状が変化した場合にimshowで正しい制限を設定する
私は3D配列を持っており、その最初の2つの次元は空間的であるため、(x、y)と言います。3番目の次元には、ポイント固有の情報が含まれています。
これで、3次元の特定の平面を選択することで、次のような画像を表示できます。
次に、立方体を回転させて、(x、y)から(y、x)に切り替えます。
今、私が電話すると:
変な振る舞いをします。行に沿った画像は、200行目までのデータを表示し、その後、y軸(480)の終わりまで黒くなります。x軸は0から200まで伸び、回転したデータを示します。次に、90度回転すると、画像が正しく表示されます(もちろん180度回転しただけです)。
データを回転させた後、軸の制限(または画像の範囲?)、または何かが正しく更新されていないように思えます。誰かが助けることができますか?
PS:悪いハッキングにふけるために、回転するたびに(ax.imshowを呼び出して)新しい画像を再生成しようとしましたが、それでも同じ動作が得られます。
r - Meltの形状を変更-正しいID列とMEASURED列を参照する最も簡単な方法
問題
ほんの少しのタイピングを使用して、多くの列を持つデータフレームを溶かしたいと思います。
私が使用しているデータフレームには、多くの場合、IDが数字、文字、または要素である可能性のある多くの列があります。IDとMEASURED列は、通常、連続していません。
私は何をしますか?
のようなものはありmelt(mydata, id=c(1:7,9,10,12), measured=c(8,11)
ますか?
例
次のようなデータフレームがあります
その結果....
ここで、「id」はIDとして必要な列を意味し、「m」はMEASURED変数として必要な列を意味します。注:私の列は実際には「id_」または「m_」のパターンに従っていません-それらは何でもかまいません。
意図したとおりに正しく、すばやく溶けるようにするにはどうすればよいですか?
書きたくない
すべてのID変数が文字である場合、私はただ書くことができることを知っています
しかし、私は文字/因子ID列を持っているので、この(誤った)出力を取得します
データフレームIDとMEASURED列がこのように連続している場合
その後、私は次のような範囲を使用して簡単な時間を過ごすでしょう
しかし、ID /測定列が隣接していない場合はどうすればよいですか?
ハドリーの論文/プレゼンテーションを含む、私が再形成に関して見たすべてのドキュメントでは、これを簡単に行う方法を見ていません。
私はここで非常に単純な何かを見逃していると確信しています...
r - 別の変数の値ごとに変更された変数を見つける
次の data.frame を指定します。
フォームを出力したい
ここで、cnt は特定の値 t を持つすべての行の数、cux/cuy はx/yのすべての一意の行の数です。
もう 1 つの制約は、可変数の列に対して答えが機能する必要があるということです。
ありがとう。
r - Rの識別ベクトルの要素に基づいてデータフレームに繰り返し数を割り当てる方法は?
場所名と個人IDを連結するテキストIDが割り当てられた個人のデータフレームがあります(以下のデータを参照)。最終的には、データセットを「長い」から「広い」に変換して(たとえば、「形状変更」を使用して)、各個人が1つの行のみで構成されるようにする必要があります。そのためには、reshapeが時変共変量などを識別するために使用できる「時間」変数を割り当てる必要があります。2回まで繰り返す個人に対してこれを行うための(おそらく悪い)コードがありますが、最大18回の繰り返し発生を識別できます。以下のコードは、ハッシュの前にある行を削除すると正常に機能しますが、最大2つの繰り返ししか識別しません。私がその行を残しておくと(これは、2回以上繰り返される個人にとって必要と思われる)、Rは窒息し、
誰かがこれを手伝うことができますか?前もって感謝します!