correlation

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    Python平行关联比单进程关联慢

    我想在Python中使用multiprocessing模块并行化df.corr()。我正在计算一列，并计算一个进程中所有列的剩余值和另一个进程中剩余其他列的第二列的相关值。我以这种方式继续填充相关矩阵的上层特征，将所有过程的结果行叠加起来。 我拿了形状(678461, 210)的样本数据，试了我的并行方法和df.corr()，分别得到了运行时间为214.40s和42.64s。所以，我的并行化方法需
    python pandas parallel-processing multiprocessing correlation 2017-02-16

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    使用corrplot绘制R²（）

    我对R很新，刚刚遇到我的第一个问题。 我生成了一个增加了显着性水平的相关矩阵。但是，我刚刚意识到我需要R²值而不是R. 有没有可能绘制R²而不是R？ 这是我使用的代码。 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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    数字和分类变量之间的视觉相关

    是否有可能创建具有数字和分类变量的视觉相关图？ 例如这个值： 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) 继的问题here我可以做看相关性就像一个表： table(val1,val2) table(v
    r correlation 2017-02-18

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    支票JSON响应（斯卡拉）

    我想做的响应完整性检查我从一个请求，获取和验证部件1是2017年在下面的响应： body= { "id" : { "element1": "2017", "element2": "ST", "nivaa": "land", "navn": "element3", "nr": "0" }, 我怎么做，在像这样的格式： .check(jsonPath("$._element").is
    json scala correlation gatling 2017-02-21

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    如何计算R中的Pearson或Spearman相关性？

    我有一个数据帧： 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 我想要计算皮尔逊或Spearman相关，然后绘制从数据帧波纹管热图曲
    r correlation 2017-02-21

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    在corrplot在R中提取行/列顺序

    我正在使用corrplot，我所遵循的顺序是通过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顺序列（或行）？ 预先感谢您
    r correlation 2017-02-22

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    在R中求解线性方程

    在给定X1的方差，X2的方差和X1和X2之间的协方差的情况下，是否有办法使用R（不是手动）计算U = 2X1-X2和V = X1 + 2X2的相关性？
    r statistics correlation covariance linear-equation 2017-02-28

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    斯皮尔曼等级相关与少于4观察？

    我目前正在试图运行既与X数据集和Y数据集Spearman秩相关检验，均含有3行（个人）。我可以用cor（）运行spearman并获取值，它们全部是：-1，-.5，-5或1.这对我来说看起来不太合适。我没有任何0数据集。然而，当我使用rcorr（），它给了我一个错误： Error in rcorr(BPT2, y = FunT2, type = "spearman") : must have >4
    r statistics correlation 2017-02-28

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    R方面或分组相关和相关图图

    我试图从数据框中按组/方面绘制相关图。如果我为每个变量分配数据，我可以做到这一点。我怎样才能一次对所有的变量做这个事情，以便根据每个变量生成分面图？ ###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得到两列

    之间的关系，我有以下大熊猫据帧Top15： 我创建估计每人可引用的文件数量列： 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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