- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个包含以下条目的矩阵:
dput(MilDis[1:200,])
structure(list(hhDomMil = c("HED", "ETB", "HED", "ETB", "PER",
"BUM", "EXP", "TRA", "TRA", "PMA", "MAT", "MAT", "KON", "ETB",
"PMA", "PMA", "HED", "BUM", "BUM", "HED", "PMA", "PMA", "HED",
"TRA", "BUM", "EXP", "BUM", "PMA", "ETB", "MAT", "ETB", "ETB",
"KON", "MAT", "TRA", "BUM", "BUM", "TRA", "TRA", "PMA", "PMA",
"PMA", "MAT", "ETB", "TRA", "BUM", "TRA", "MAT", "BUM", "ETB",
"TRA", "TRA", "BUM", "KON", "ETB", "ETB", "ETB", "BUM", "KON",
"ETB", "ETB", "PMA", "TRA", "PER", "PER", "MAT", "HED", "KON",
"TRA", "TRA", "TRA", "EXP", "TRA", "BUM", "MAT", "MAT", "TRA",
"PMA", "HED", "PER", "TRA", "PER", "EXP", "PER", "BUM", "KON",
"BUM", "ETB", "ETB", "TRA", "PER", "ETB", "KON", "KON", "BUM",
"ETB", "BUM", "MAT", "BUM", "KON", "KON", "ETB", "MAT", "KON",
"PER", "ETB", "ETB", "KON", "PMA", "PER", "HED", "HED", "PMA",
"MAT", "PMA", "PER", "PMA", "TRA", "TRA", "MAT", "BUM", "BUM",
"KON", "ETB", "ETB", "ETB", "PMA", "TRA", "TRA", "PMA", "PER",
"KON", "PER", "BUM", "KON", "ETB", "ETB", "BUM", "TRA", "ETB",
"PMA", "HED", "MAT", "TRA", "BUM", "PMA", "BUM", "ETB", "TRA",
"TRA", "TRA", "PER", "EXP", "HED", "BUM", "EXP", "HED", "BUM",
"MAT", "DDR", "BUM", "MAT", "KON", "HED", "HED", "TRA", "BUM",
"PMA", "PMA", "PMA", "KON", "KON", "MAT", "ETB", "MAT", "TRA",
"MAT", "ETB", "ETB", "TRA", "MAT", "ETB", "TRA", "HED", "BUM",
"MAT", "TRA", "PMA", "BUM", "BUM", "EXP", "ETB", "EXP", "EXP",
"MAT", "TRA", "KON", "BUM", "BUM", "HED"), kclust = c(1L, 2L,
15L, 4L, 5L, 6L, 5L, 7L, 8L, 5L, 6L, 5L, 11L, 6L, 5L, 1L, 9L,
10L, 2L, 1L, 9L, 8L, 4L, 11L, 14L, 5L, 8L, 11L, 12L, 5L, 5L,
14L, 15L, 2L, 10L, 6L, 8L, 4L, 6L, 8L, 14L, 14L, 16L, 10L, 5L,
1L, 12L, 17L, 12L, 16L, 16L, 5L, 10L, 14L, 8L, 19L, 5L, 4L, 4L,
14L, 2L, 14L, 9L, 7L, 1L, 14L, 4L, 15L, 18L, 16L, 9L, 14L, 6L,
14L, 12L, 11L, 4L, 7L, 8L, 12L, 9L, 16L, 2L, 6L, 15L, 1L, 1L,
3L, 14L, 5L, 5L, 9L, 14L, 6L, 5L, 14L, 15L, 2L, 14L, 2L, 1L,
8L, 5L, 10L, 1L, 1L, 16L, 5L, 2L, 9L, 9L, 1L, 12L, 10L, 1L, 4L,
1L, 9L, 8L, 8L, 5L, 10L, 1L, 10L, 2L, 6L, 15L, 2L, 2L, 10L, 5L,
6L, 10L, 19L, 19L, 6L, 5L, 6L, 7L, 7L, 8L, 5L, 16L, 5L, 6L, 6L,
1L, 10L, 12L, 4L, 7L, 19L, 7L, 8L, 16L, 10L, 5L, 16L, 12L, 7L,
7L, 19L, 4L, 6L, 1L, 15L, 7L, 8L, 16L, 4L, 10L, 15L, 11L, 10L,
1L, 10L, 17L, 1L, 2L, 1L, 14L, 8L, 8L, 14L, 10L, 8L, 6L, 6L,
8L, 5L, 7L, 5L, 1L, 5L, 7L, 9L, 2L, 1L, 9L, 14L), order = c(9,
1, 9, 1, 3, 7, 10, 5, 5, 2, 8, 8, 4, 1, 2, 2, 9, 7, 7, 9, 2,
2, 9, 5, 7, 10, 7, 2, 1, 8, 1, 1, 4, 8, 5, 7, 7, 5, 5, 2, 2,
2, 8, 1, 5, 7, 5, 8, 7, 1, 5, 5, 7, 4, 1, 1, 1, 7, 4, 1, 1, 2,
5, 3, 3, 8, 9, 4, 5, 5, 5, 10, 5, 7, 8, 8, 5, 2, 9, 3, 5, 3,
10, 3, 7, 4, 7, 1, 1, 5, 3, 1, 4, 4, 7, 1, 7, 8, 7, 4, 4, 1,
8, 4, 3, 1, 1, 4, 2, 3, 9, 9, 2, 8, 2, 3, 2, 5, 5, 8, 7, 7, 4,
1, 1, 1, 2, 5, 5, 2, 3, 4, 3, 7, 4, 1, 1, 7, 5, 1, 2, 9, 8, 5,
7, 2, 7, 1, 5, 5, 5, 3, 10, 9, 7, 10, 9, 7, 8, 6, 7, 8, 4, 9,
9, 5, 7, 2, 2, 2, 4, 4, 8, 1, 8, 5, 8, 1, 1, 5, 8, 1, 5, 9, 7,
8, 5, 2, 7, 7, 10, 1, 10, 10, 8, 5, 4, 7, 7, 9)), .Names = c("hhDomMil",
"kclust", "order"), row.names = c(NA, 200L), class = "data.frame")
mycols <- c('#FFFD00', '#97CB00', '#3168FF', '#FF0200', '#FB02FE', \
'#CCFCCC', '#FE9900', '#98CBF8', '#00CCFF', '#00FD03') # Set milieu colors
ggplot(MilDis) +
geom_bar(aes(kclust, fill=factor(hhDomMil), \
colour=mycols), position='fill', binwidth=1, colour='white') +
scale_fill_manual(values = mycols)
mycols <- c('#3168FF', '#00CCFF', '#98CBF8', '#CCFCCC', '#00FD03',\
'#97CB00', '#FFFD00', '#FE9900', '#FB02FE', '#FF0200') # Set milieu colors
ggplot(MilDis) +
geom_bar(aes(factor(kclust), fill=reorder(hhDomMil,order)),\
position='fill') +
scale_fill_manual(values = mycols)
最佳答案
通过在将数据传递给 ggplot()
之前正确格式化数据,可以轻松解决此问题的答案。 .关键是明确设置hhDomMil
的级别因素。假设您的数据位于 dat
:
dat <- transform(dat, hhDomMil = factor(hhDomMil,
levels = c("ETB", "PMA", "PER", "KON",
"TRA", "DDR", "BUM", "MAT",
"HED", "EXP")))
hhDomMil
作为内部因素
dat
,并将级别设置为您想要的顺序:
> head(dat$hhDomMil)
[1] HED ETB HED ETB PER BUM
Levels: ETB PMA PER KON TRA DDR BUM MAT HED EXP
hhDomMil
一个因素:
> head(factor(as.character(dat$hhDomMil)))
[1] HED ETB HED ETB PER BUM
Levels: BUM DDR ETB EXP HED KON MAT PER PMA TRA
关于r - 使用 ggplot2 在堆积条形图中对分类数据进行排序,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/7150453/
我正在尝试使用 Pandas 和 scikit-learn 在 Python 中执行分类。我的数据集包含文本变量、数值变量和分类变量的混合。 假设我的数据集如下所示: Project Cost
我想要一种图形化且有吸引力的方式来表示二进制数据的列总和,而不是表格格式。我似乎无法让它发挥作用,尽管有人会认为这将是一次上篮。 数据看起来像这样(我尝试创建一个可重现的示例,但无法让代码填充 0 和
我有一个简单的类别模型: class Category(models.Model): name = models.CharField(max_length=200) slug = mo
我正在开发一个知识系统,当用户进入一道菜时,该系统可以返回酒。我的想法是根据用户的输入为每个葡萄酒类别添加分数,然后显示最适合的葡萄酒类别的前 3 个。例如,如果有人输入鱼,那么知识库中的所有红葡萄酒
我目前正在研究流失问题的预测模型。 每当我尝试运行以下模型时,都会收到此错误:至少一个类级别不是有效的 R 变量名称。这将在生成类概率时导致错误,因为变量名称将转换为 X0、X1。请使用可用作有效 R
如何对栅格重新分类(子集)r1 (与 r2 具有相同的尺寸和范围)基于 r2 中的以下条件在给定的示例中。 条件: 如果网格单元格值为 r2是 >0.5 ,保留>0.5中对应的值以及紧邻0.5个值的相
我想知道在 java 中进行以下分类的最佳方法是什么。例如,我们有一个简单的应用程序,其分类如下: 空气 -----电机类型 -----------平面对象 -----非电机型 -----------
这是一个非常基本的示例。但我正在做一些数据分析,并且不断发现自己编写非常类似的 SQL 计数查询来生成概率表。 我的表被定义为值 0 表示事件未发生,而值 1 表示事件确实发生。 > sqldf(
假设我有一组护照图像。我正在开展一个项目,我必须识别每本护照上的姓名,并最终将该对象转换为文本。 对于标签(或分类(我认为是初学者))的第一部分,每本护照上都有姓名,我该怎么做? 我可以使用哪些技术/
我有这张图片: 我想做的是在花和树之间对这张图片进行分类,这样我就可以找到图片中被树木覆盖的区域,以及被那些花覆盖的区域。 我在想这可能是某种 FFT 问题,但我不确定它是如何工作的。单个花的 FFT
我的数据集有 32 个分类变量和一个数值连续变量(sales_volume) 首先,我使用单热编码 (pd.get_dummies) 将分类变量转换为二进制,现在我有 1294 列,因为每一列都有多个
我正在尝试学习一些神经网络来获得乐趣。我决定尝试从 kaggle 的数据集中对一些神奇宝贝传奇卡进行分类。我阅读了文档并遵循了机器学习掌握指南,同时阅读了媒体以尝试理解该过程。 我的问题/疑问:我尝试
我目前正在进行推文情绪分析,并且有几个关于步骤的正确顺序的问题。请假设数据已经过相应的预处理和准备。所以这就是我将如何进行: 使用 train_test_split(80:20 比例)停止测试数据集。
一些上下文:Working with text classification and big sparse matrices in R 我一直在研究 text2vec 的文本多类分类问题。包装和 ca
数据 我有以下(简化的)数据集,我们称之为 df从现在开始: species rank value 1
我一直在尝试创建一个 RNN。我总共有一个包含 1661 个单独“条目”的数据集,每个条目中有 158 个时间序列坐标。 以下是一个条目的一小部分: 0.00000000e+00 1.9260968
我有一个关于机器学习的分类和回归问题。第一个问题,以下数据集 http://it.tinypic.com/view.php?pic=oh3gj7&s=8#.VIjhRDGG_lF 我们可以说,数据集是
我用1~200个数据作为训练数据,201~220个作为测试数据格式如下:3 个类(类 1、类 2、类 3)和 20 个特征 2 1:100 2:96 3:88 4:94 5:96 6:94 7:72
我有 2 个基于多个数字特征(例如 v1….v20)的输出类别(好和差)。 如果 v1、v2、v3 和 v4 为“高”,则该类别为“差”。如果 v1、v2、v3 和 v4 为“低”,则该类别为“好”
我遇到了使用朴素贝叶斯将文档分类为各种类别问题的问题。 实际上我想知道 P(C) 或我们最初掌握的类别的先验概率会随着时间的推移而不断变化。例如,对于类(class) - [音乐、体育、新闻] 初始概
我是一名优秀的程序员,十分优秀!