correlation

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    Python平行關聯比單進程關聯慢

    我想在Python中使用multiprocessing模塊並行化df.corr()。我正在計算一列，並計算一個進程中所有列的剩餘值和另一個進程中剩餘其他列的第二列的相關值。我以這種方式繼續填充相關矩陣的上層特徵，將所有過程的結果行疊加起來。 我拿了形狀(678461, 210)的樣本數據，試了我的並行方法和df.corr()，分別得到了運行時間爲214.40s和42.64s。所以，我的並行化方法需
    python pandas parallel-processing multiprocessing correlation 2017-02-16

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    使用corrplot繪製R²（）

    我對R很新，剛剛遇到我的第一個問題。 我生成了一個增加了顯着性水平的相關矩陣。但是，我剛剛意識到我需要R²值而不是R. 有沒有可能繪製R²而不是R？ 這是我使用的代碼。 res <- cor(data, use = "complete.obs", method = "pearson") round(res, 2) library(corrplot) corrplot(res, method
    r matrix correlation 2017-02-16

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    數字和分類變量之間的視覺相關

    是否有可能創建具有數字和分類變量的視覺相關圖？ 例如這個值： val1 <- rep(c(1:2),5) val2 <- rep(c('a','b'),5) val3 <- paste(val1,val2) val4 <- c(1:10)^2 val5 <- paste('x',val4) 繼的問題here我可以做看相關性就像一個表： table(val1,val2) table(v
    r correlation 2017-02-18

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    支票JSON響應（斯卡拉）

    我想做的響應完整性檢查我從一個請求，獲取和驗證部件1是2017年在下面的響應： body= { "id" : { "element1": "2017", "element2": "ST", "nivaa": "land", "navn": "element3", "nr": "0" }, 我怎麼做，在像這樣的格式： .check(jsonPath("$._element").is
    json scala correlation gatling 2017-02-21

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    如何計算R中的Pearson或Spearman相關性？

    我有一個數據幀： name sample1.bed sample2.bed sample3.bed sample1.bed 1 0.0378736 0.044313 sample2.bed 0.0378736 1 0.270536 sample3.bed 0.044313 0.270536 1 我想要計算皮爾遜或Spearman相關，然後繪製從數據幀波紋管熱圖曲
    r correlation 2017-02-21

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    在corrplot在R中提取行/列順序

    我正在使用corrplot，我所遵循的順序是通過First Principal Component。例如 library(corrplot) M<-cor(mtcars) corrplot(M, method="color", order="FPC") 我如何可以提取在上面使用的順序列（或行）？ 預先感謝您
    r correlation 2017-02-22

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    在R中求解線性方程

    在給定X1的方差，X2的方差和X1和X2之間的協方差的情況下，是否有辦法使用R（不是手動）計算U = 2X1-X2和V = X1 + 2X2的相關性？
    r statistics correlation covariance linear-equation 2017-02-28

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    斯皮爾曼等級相關與少於4觀察？

    我目前正在試圖運行既與X數據集和Y數據集Spearman秩相關檢驗，均含有3行（個人）。我可以用cor（）運行spearman並獲取值，它們全部是：-1，-.5，-5或1.這對我來說看起來不太合適。我沒有任何0數據集。然而，當我使用rcorr（），它給了我一個錯誤： Error in rcorr(BPT2, y = FunT2, type = "spearman") : must have >4
    r statistics correlation 2017-02-28

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    R方面或分組相關和相關圖圖

    我試圖從數據框中按組/方面繪製相關圖。如果我爲每個變量分配數據，我可以做到這一點。我怎樣才能一次對所有的變量做這個事情，以便根據每個變量生成分面圖？ ###Load libraries library(gdata) library(corrplot) library(ggplot2) library(gtable) library(ggpmisc) library(grid) lib
    r ggplot2 grouping correlation facet 2017-03-01

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    使用.corr得到兩列

    之間的關係，我有以下大熊貓據幀Top15： 我創建估計每人可引用的文件數量列： Top15['PopEst'] = Top15['Energy Supply']/Top15['Energy Supply per Capita'] Top15['Citable docs per Capita'] = Top15['Citable documents']/Top15['PopEst'] 我想知道
    python pandas correlation 2017-03-03
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