R相关图：绘制相关系数和重要恒星？
使用R corrlot，我没有找到一个解决方案，其中框中的相关系数与它们的重要性一起绘制，即0.84* 这是只标出重要恒星的代码。如何在那里添加相关系数？ M
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使用TukeyHSD的输出将重要字母自动添加到gglot条形图
使用此数据. hogs.sample
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如何绘制具有显着水平的箱线图?
前段时间我问了一个关于绘制箱线图的问题Link1. 我有一些包含 3 个不同组(或标签)的数据请在此处下载.我可以使用以下 R 代码来获取箱线图 库(reshape2)图书馆(ggplot2)morphData
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在观星台中包含标准化系数
我有一系列的线性模型，我想报告每个模型的标准化系数.但是，当我在观星器中打印模型时，看起来像观星器自动为标准化系数打印出重要恒星，就好像它们是非标准化系数一样.您可以在下面看到差异的产生方式. 根据非标准化值打印显着性星标在统计上是否错误?在观星台中这是如何完成的?谢谢！ #load libraries library(stargazer) library(lm.beta) #fake
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在R中具有意义的多色相关矩阵
我一直在拼命地寻找一种在R中具有显着性的多元选择矩阵的计算方法.如果这很难，那么两个具有显着性的变量之间的多元选择就足够了. 到目前为止我尝试过的事情: library(polychor) poly
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如何绘制高水平的箱线图?
前段时间，我问了一个有关绘制箱形图 Link1 的问题./p> 我有3个不同组(或标签)的一些数据请在此处下载.我可以使用以下R代码获取箱形图 library(reshape2) library(ggplot2) morphData
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具有明显差异和交互作用的小节?
我想可视化我的数据和方差分析统计数据.通常使用带有添加的线的条形图来执行此操作，这些线表示明显的差异和相互作用.如何使用R绘制这样的情节? 这就是我想要的: 重大差异: 重大互动: 背景 我目前正在使用barplot2{ggplots}来绘制条形图和置信区间，但是我愿意使用任何程序包/过程来完成工作.为了获取统计信息，我目前使用TukeyHSD{stats}或pair
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在底图中使用pcolormesh填充区域
我尝试仅对具有统计显着性结果的区域进行填充.如何使用底图和pcolormesh做到这一点? plt.figure(figsize=(12,12)) lons = iris_cube.coord('longitude').points lats = iris_cube.coord('latitude').points m = Basemap(llcrnrlon=lons[0], llcrn
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使用ggplot2添加到矩阵相关热图中的显着性水平
我想知道如何为矩阵相关热图增加另一层重要和所需的复杂度，例如，除了R2值（-1至1）之外，显着性水平的方式之后的p值？ > 在这个问题中，并没有将意义等级星或OR值作为文本显示在矩阵的每个正方形上，而是用每个显着性水平的图形显示表示矩阵的平方。我认为只有那些喜欢创新思维的人才能赢得掌声，以解开这种解决方案，以便有最好的方式来表达复杂度的增加部分，以达到我们的“半真相矩阵相关热图”。我搜索了很多，
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十进制模块中的重要数字
所以我决定尝试通过编写一些python脚本来解决我的物理作业。我遇到的一个问题是，有意义的数字似乎并不总能正确显示出来。例如，这样可以正确处理重要的数字： from decimal import Decimal >>>十进制（'1.0'）+十进制（'2.0'） 十进制（“3.0”） >>>十进制（'1.00'）/十进制（'3.00'） 十进制（“0.333333333
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文件系统块大小
文件系统块大小的意义是什么？如果我的文件系统块大小被设置为8K，这是否意味着所有的读/写I / O都会发生在8K的大小？所以如果我的应用程序想要读取偏移4097处的16个字节，那么从偏移量4096开始的4K块将被读取？ 在这种情况下写入是如何工作的？假设我想写64字节。 解决方案 你是对的。块大小是文件系统的工作单元。每个读写都以块大小的整数倍完成。 块大小也是文件可以具有的最小磁盘
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