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代码如下： a1<-seq(0,2,0.01)b1<-seq(0,1,0.01)f<-function(a1,b1) ifelse(a1<=1, 11*a1*log10(a1)*b1*(b1-1)+exp(-((25*a1-25/exp(1))^2+(25*b1-25/2)^2)^3)/25, 11*(a1-1)*log10(abs(a1-1))*b1*(b1-1)+exp(-((25*(a1-1)-25/exp(1))^2+(25*b1-25/2)^2)^3)/25)c … 继续阅读“R画美男走光图”

R语言中常常举办矩阵（表格）数据的处理惩罚，在纷繁巨大的数据中，为其队列界说一个名字变得尤为重要。在处理惩罚巨量数据时，批量定名将是一个不错的操纵要领，下面我们通过一些详细的例子演示奈何在R语言中为矩阵的队罗列办批量的定名。 > x <- matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) 初始化一个矩阵，先行后列的顺序举办填充 > x 查察矩阵x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 2 3 4 [2,] 5 6 7 8 [3,] 9 10 11 12 & … 继续阅读“利用R语言为矩阵（表格）的队列定名”

法国数学家梅齐亚克在他著名的《数字组合游戏》(1962)中提出了一个问题：一位商人有一个重40磅的砝码，一天不小心将砝码摔成了四块。厥后商人称得每块的重量都是整磅数，并且发明这四块碎片可以在天平上称1至40磅之间的任意重量。请问这四块碎片各重几多？ a <- data.frame(x=seq(1001,3000,2)) ay<−(a x^2-1)/8 az<−a y%%a$x d <- expand.grid(rep(list(1:40),4)) … 继续阅读“R语言：可称1~40磅的4块砝码”

参考了网上的一些资料，获得了下面的一些函数可以做这些事。组合数的计较：从N中选择K个用函数 choose(N,K)阶乘的计较有三种要领：1）factorial(N),最快的要领2) prod(1:N)，最慢的要领3) gamma(N+1)，也长短常快的算法可以看下面的一个测试：> system.time(replicate(10000000,gamma(101))) 用户 系统 流逝 45.271 0.484 45.754 > system.time(replicate(100000 … 继续阅读“R中的分列组合，阶乘的计较”

这个package做的是线性筹划问题的求解 一、问题配景 问题一： 企业（厂商）出产打算问题： 某企业操作三种原料B1、B2、B3出产A1、A2两种商品。三种原料的月供给量（吨），出产一吨产物A1，A2所需要各类原料的数量以及单元产物的价值（万元/吨）如表所示。那么该企业应如何布置出产打算，使总收益较大？ 解：  设出产产物 Ai的数量为 xi（吨/月），i = 1,2，则按照原料的限制可以获得以下不等式组： 办理这类问题用到纯真形法，用simplex包里的lpsimplex … 继续阅读“纯真形法求解一般线性筹划和对偶线性筹划问题”

笛卡尔集实现，开始用轮回实现的，感受效率较低，发明白一个函数merge()，可直接生成笛卡尔集！ a1<-c(1,2,3) a2<-c(4,5,6) d<-data.frame() for(i in a1){   for(j in a2){    d<-rbind(d,c(i,j))   } } names(d)<-c(‘x’,’y’) d 复制代码x y 1 … 继续阅读“R语言-笛卡尔集实现”

此刻对R感乐趣的人越来越多，许多人都想快速的把握R语言，然而，由于今朝大部门高校都没有开设R语言课程，这就导致许多人不知道如何着手进修R语言。 对付初学R语言的人，最常见的方法是：碰着不会的处所，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or哀痛的拜别，一直到碰着下一个问题再返来。虽然，这不是较好的进修方法，较好的方法是——看书。今朝，市面上先容R语言的书籍许多，中文英文都有。那么，浩瀚书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才气把本身练就成某个方面的好手呢？相信这是许多人心中的疑问。有这种疑问的人 … 继续阅读“R语言进修由浅入深蹊径图”

第三篇 R利剑Cassandra，分为7个章节。 Cassandra先容 Cassandra安装 RCassandra安装 RCassandra函数库 RCassandra根基利用操纵 RCassandra利用案例 Cassandra的消灭 每一章节，城市分为”文字说明部门”和”代码部门”，保持文字说明与代码的连贯性。 1. Cassandra先容 Apache Cassandra是一套开源漫衍式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开拓，用于储存收件箱等简朴名目数据，集Google B … 继续阅读“R利剑NoSQL系列文章 之Cassandra”

依赖于google的一个处事，天天只能读取2500个，每个地点也没有google earth较准确，但可以作为参考。 require(RCurl)require(XML)require(rjson) x1 = getURI(‘http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?address=Jiutian,+Taihu,+anhui+china&sensor=false’)x2 = getURI(‘htt … 继续阅读“用R语言读取经纬度的一个要领”

计较告白和推荐系统城市用到一个算法，协同过滤。 协同过滤是推荐算法的基石，固然当前炒得火热的隐语义和图的随机游走挡住了根基的邻域算法，基于物品的协同过滤依然有他不行替代的优势。电子商务开拓推荐算法目标是想让用户拥有本性化的商店，亚马逊的人曾经说过我们有几多用户就有几多个商店，说的就是推荐。 回过甚来说说告白，计较告白的本质是audience selection，也就是通过给用户展示他感乐趣的告白，来提高各环节的转化率以便到达提高销售额的目标；尤其是在RTB日益火热的本日，告白公司对技 术的依赖性 … 继续阅读“一个被遗忘的推荐R包：recommanderlab（一）”