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R
Un site intéressant
Le placeholder _ est en effet plus simple. Ça donne
iris |> lm(Sepal.length~factor(Species), data=_)
Effectivement, c'est plus clair. À partir de 4.2.
iris |> lm(Sepal.length~factor(Species), data=_)
Effectivement, c'est plus clair. À partir de 4.2.
Ah ben ça va peut-être pas rester... dommage, j'aimais bien.
Gargl, ça reste expérimental. J'espère que ça va finir par être résolu cette affaire, j'aime bien ça.
En définissant :
Sys.setenv(`_R_USE_PIPEBIND_` = TRUE)
On peut utiliser des fonctions lambda de la façon suivante :
iris |> . => lm(Sepal.Length ~ factor(Species), data=.)
Parce que |> est un pipe, et . => définit une fonction lambda prenant l'argument .
Sys.setenv(`_R_USE_PIPEBIND_` = TRUE)
On peut utiliser des fonctions lambda de la façon suivante :
iris |> . => lm(Sepal.Length ~ factor(Species), data=.)
Parce que |> est un pipe, et . => définit une fonction lambda prenant l'argument .
Won’t you be my neighbor: partie montrant comment n'importer qu'une partie d'une couche trop lourde avec wkt_filter
Vérifier dans quel sens tourne la liste des sommets d'un polygone
À garder sous le coude.
On dit "an R package"
> For those LATEX practitioners who intend to produce documents in PDF, this book does not seem to make a compelling argument that they ought to change their habits. Markdown files are processed into LATEX during document rendering. The LATEX file is then compiled by the same PDF tools that authors currently use, such as pdflatex. Because rendering R markdown to LATEX may introduce errors, my opinion is that LATEX users should continue to prepare documents with LATEX.
Je suis assez d'accord, ça rejoint mon expérience. Finalement, perso, je reste sous LaTeX. En plus :
> While working on the R package stationery, I found that changing the style of an R Markdown document could require quite a lot of work. Such limitations are subtle, and can only be discovered by trial and error. The success with R Markdown for intermediate and advanced users will depend on their willingness to study capabilities of third-party software (Pandoc, Bootstrap (getbootstrap.com), etc.).
Oui, je suis assez d'accord. R markdown, c'est bien tant qu'on reste dans les sentiers battus. Dès qu'on veut des trucs un peu spécifiques ça peut être l'enfer rapidement. C'est pratique tant qu'on reste sur des docs simples.
Je suis assez d'accord, ça rejoint mon expérience. Finalement, perso, je reste sous LaTeX. En plus :
> While working on the R package stationery, I found that changing the style of an R Markdown document could require quite a lot of work. Such limitations are subtle, and can only be discovered by trial and error. The success with R Markdown for intermediate and advanced users will depend on their willingness to study capabilities of third-party software (Pandoc, Bootstrap (getbootstrap.com), etc.).
Oui, je suis assez d'accord. R markdown, c'est bien tant qu'on reste dans les sentiers battus. Dès qu'on veut des trucs un peu spécifiques ça peut être l'enfer rapidement. C'est pratique tant qu'on reste sur des docs simples.
Intéressant: les générateurs de nombres pseudo-aléatoires peuvent produire 2^32 valeurs différentes. En appliquant le paradoxe des anniversaires, cela veut dire que si l'on tire au sort 1 millions de valeurs, on aura en moyenne 116 valeurs dupliquées. Sous R :
sum(duplicated(runif(1e6)))
[1] 114
Rigolo.
sum(duplicated(runif(1e6)))
[1] 114
Rigolo.
Jolie table sous R
À creuser en détail...
Note pour utiliser docker pour tester des packages sous R. Installation de docker décrite ici:
https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/debian/
Puis, si on a un container à lancer, par exemple jakubnowosad/geocompr_proj6 (qui contient ici une version de R avec sp configuré pour Proj6). L'adresse du container sur dockerhub est https://hub.docker.com/r/jakubnowosad/geocompr_proj6. Pour récupérer le container et l'exécuter:
sudo docker run -d -p 28787:8787 -v $HOME/MesLogiciels/adehabitat:/home/rstudio/ -e PASSWORD=glouglou jakubnowosad/geocompr_proj6
On n'en garde que la fin. On utilise -d pour le lancer en daemon, -p port_de_moi:port_du_serveur, -v pour monter mon répertoire de travail sur le répertoire de travail (rstudio) du container, -e pour définir le mot de passe, et on termine par l'adresse.
Ça lance le container docker en tâche de fond. Ensuite dans un navigateur, on lance
http://localhost:28787/
username: rstudio, mot de passe glou, et après, on peut commencer à bosser dans le container.
Pour identifier les containers qui tournent :
sudo docker ps
On identifie l'ID, par exemple 908093. Pour l'arrêter :
sudo docker stop 908093
Et wala.
https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/debian/
Puis, si on a un container à lancer, par exemple jakubnowosad/geocompr_proj6 (qui contient ici une version de R avec sp configuré pour Proj6). L'adresse du container sur dockerhub est https://hub.docker.com/r/jakubnowosad/geocompr_proj6. Pour récupérer le container et l'exécuter:
sudo docker run -d -p 28787:8787 -v $HOME/MesLogiciels/adehabitat:/home/rstudio/ -e PASSWORD=glouglou jakubnowosad/geocompr_proj6
On n'en garde que la fin. On utilise -d pour le lancer en daemon, -p port_de_moi:port_du_serveur, -v pour monter mon répertoire de travail sur le répertoire de travail (rstudio) du container, -e pour définir le mot de passe, et on termine par l'adresse.
Ça lance le container docker en tâche de fond. Ensuite dans un navigateur, on lance
http://localhost:28787/
username: rstudio, mot de passe glou, et après, on peut commencer à bosser dans le container.
Pour identifier les containers qui tournent :
sudo docker ps
On identifie l'ID, par exemple 908093. Pour l'arrêter :
sudo docker stop 908093
Et wala.
Cool !
Cool, bouquin gratuit.
pratique. Et maintenant, installé.
Très intéressant
Ah tiens, un package sur R avec interfaces vers les spatial data infrastructure. Ça a l'air intéressant... À suivre...
Sur l'absence de garantie pour l'utilisation de R.