Rの散布図

「データの視覚的表現には、グラフやチャートが含まれます。 データサイエンティストとしてのあなたの目標は、膨大な量の情報を完全に理解することです。 データ分析には3つの手順が含まれます。 データの取得、クリーニング、およびデータの変更は、プロセスの重要な部分です。 データをさらに評価するには、データから視覚的な表示を作成します。 プロットを使用したデータの視覚化は、複雑な分析を理解しやすくするための優れたツールです。 しかし、最初に、散布図のようないくつかの基本的なプロットの原則を見てみましょう。 散布図は、データセット内の2つの数値変数のレベルを、デカルト図内の幾何学的な点として表す図です。」 Ubuntu 20.04のRプログラミング言語の散布図とは何ですか？ 変数の比較は、散布図を使用して行われます。 ある変数が別の変数からさらにどのような影響を受けるかを知る必要がある場合は、2つの変数を比較する必要があります。 散布図は、x軸とy軸上の点線の点のグループであり、個別のデータを表します。 生成されたポイントのレイアウトは、2つの変数の値がX軸とY軸に沿って表示されている場合の2つの変数間の相関関係を示しています。 Ubuntu20.04のRプログラミング言語での散布図の構文 Rでは、さまざまな方法で散布図を作成できます。 xおよびyパラメーターがプロットの（x、y）位置を指定する数値ベクトルである、Plot（x、y）は、最も基本的な関数です。 プロット（（バツ、 y、 主要、 xlab、 ylab、 xlim、 ylim、 軸）。 […]

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Terraformを使用してS3バケットでバージョニングを有効にする方法

コードとしてのインフラストラクチャまたはIaCは、コーディングを使用してインフラストラクチャをセットアップする新しいアプローチです。 つまり、VM、ネットワーク、およびネットワークの他のコンポーネントを手動で設定する代わりに、インフラストラクチャを説明するコードを記述し、そのコードを実行して目的の状態を取得します。 Terraformは、IaCアプローチを使用する優れたツールとして登場しました。 他の多くのタスクと同様に、Terraformを使用してAWSS3バケットを作成および管理できます。 バージョニングとは、複数のバージョンを保持することを意味します。または、単にファイルのバリアントと呼ぶこともできます。 AWS S3のバージョン管理を使用して、その中に保存されているオブジェクトのさまざまなバリアントを維持および復元できます。 これには多くの利点があります。 たとえば、誤って削除したアイテムを復元できます。 何をカバーしますか？ このガイドでは、Terraformを使用してS3バケットでバージョニングを有効にする方法を説明します。 このチュートリアルでは、Ubuntu20.04システムに取り組んでいます。 さあ始めましょう。 何が必要ですか？ テラフォームの基礎 インターネットへのアクセス システムにTerraformがインストールされています。 Terraformバージョンを実行して確認します。 Terraformを使用したAWSS3バケットの作成 Terraformについて少し見てきましたが、ローカルマシンにインストールしていただければ、S3での作業を続けることができます。 前述のように、Terraformはリソースのプロビジョニングに複数の構成ファイルを使用し、これらの各ファイルはそれぞれの作業フォルダー/ディレクトリに存在する必要があります。 この目的のためにディレクトリを作成しましょう。 手順1.すべての構成ファイルを含むフォルダーを作成することから始めて、ターミナルディレクトリを次のように変更します。 $ mkdir […]

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仕事を探しているんだ？ 注目を集めるパーソナルブランドを開発するための6つの専門家のヒント

最後に自分のブランドについて本当に考えたのはいつですか？ 先月？ 去年？ 一度もない？ 世論に反して、ブランディングは大企業や有望な新興企業だけのものではありません。 2022年の専門家として、パーソナルブランディングは優先リストの一番上にあるべきです。 あなたのパーソナルブランドは、あなたが自分自身を世界にどのように提示するかがすべてです。 アマゾンの創設者であるジェフ・ベゾスは、「あなたのブランドは、あなたが部屋にいないときに人々があなたについて言うことです」と言ったとき、頭に釘を打ちました。 TNWカンファレンスニュースレターにサインアップする そして、チケットのオファーやイベントのニュースなどの最初の列になりましょう！ 好むと好まざるとにかかわらず、第一印象は重要であり、あなたのパーソナルブランディングは、あなたの夢のキャリアを上陸させることと、行き止まりの役割で立ち往生することの違いである可能性があります。 パーソナルブランディングとは、会社や製品をマーケティングすることではなく、ストーリー、カチカチ音をたてる理由、信じるものを共有することです。エンジニアリング、経済、メディア、微生物学のいずれで働いていても、ブランドは最大の資産の1つです。 。 それを開発し、あなたの利益のためにそれを使用する方法を知っていることが重要です。 ここに私たちのトップアイデアのいくつかがあります。 1.考えてみてください あなたのパーソナルブランドは、あなたが誰であるか、あなたが持っているスキル、そしてあなたの願望が何であるかを正直に反映している必要があります。 この情報について考えるのに少し時間がかかることが重要です。 ブランドを定義するのに苦労している場合は、次の質問を自問することができます。 私にとって何よりも重要なことは何ですか？ 私は何が得意ですか？ 以前の同僚は私について何と言いますか？ 何が私を興奮させますか？ また、メンター、同僚、または親しい友人や家族と話すのにも役立ちます。 あなたが人として成長し変化するにつれて、あなたのパーソナルブランドも成長することを忘れないでください。 […]

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PySparkPandasDataFrameから先頭と最後の行を返す

「Pythonでは、PySparkはDataFrameを使用したsparkのような同様の種類の処理を提供するために使用されるSparkモジュールであり、指定されたデータを行と列の形式で保存します。 PySpark – pandasDataFrameはpandasDataFrameを表しますが、PySparkDataFrameを内部に保持します。 パンダはDataFrameデータ構造をサポートし、パンダはpysparkモジュールからインポートされます。 その前に、pysparkモジュールをインストールする必要があります。」 指示 インポートする構文： pysparkからインポートパンダ その後、pandasモジュールからデータフレームを作成または使用できます。 pandas DataFrameを作成するための構文： pyspark.pandas.DataFrame（） 辞書または値付きのリストのリストを渡すことができます。 4列5行のpysparkを使用してパンダDataFrameを作成しましょう。 #pysparkモジュールからパンダをインポート pysparkからインポートパンダ #pandaspysparkからデータフレームを作成する pyspark_pandas = pandas.DataFrame（{‘student_lastname’：[‘manasa’,‘trisha’,‘lehara’,‘kapila’,‘hyna’]、‘mark1’：[90,56,78,54,67]、‘mark2’：[100,67,96,89,32]、‘mark3’：[91,92,98,97,87]}） print（pyspark_pandas） 出力： 次に、チュートリアルに入ります。 pysparkpandasデータフレームから一番上と最後の行を返す方法はいくつかあります。 […]

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R –データフレームから列を抽出する

ある日、XさんはYさんに「R言語のデータフレーム列にある値をどのように取得しますか？」と尋ねました。 そこで、Yさんは「データフレームから列を抽出する方法はたくさんあります」と答えました。 そこで、彼はPersonXにこのチュートリアルを確認するように依頼しました。 データフレームから列を抽出する方法はたくさんあります。 この記事では、2つのシナリオとそれに対応する方法について説明します。 次に、データフレームから列を抽出する方法を説明します。 まず、データフレームを作成しましょう。 ＃4行5列のデータフレームマーケットを作成します。 market = data.frame（market_id = c（1、2、3、4）、market_name = c（「M1」、「M2」、「M3」、「M4」）、market_place = c（‘インド’、‘アメリカ合衆国’、‘インド’、‘オーストラリア’）、market_type = c（‘買い物’、‘バー’、‘買い物’、「レストラン」）、market_squarefeet = c（120、342、220、110）） ＃市場データフレームを表示する 印刷（市場） 結果： ここで市場データフレームを見ることができます： […]

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R –データフレームの列を並べ替えます

Rデータフレームの列を並べ替える必要があるという要件を検討してください。 どうやってそれができる？ この記事を読んで、特定の要件の解決策を入手してください。 次に、データフレームの列を並べ替える方法を説明します。 まず、データフレームを作成しましょう。 ＃4行5列のデータフレームマーケットを作成します。 market = data.frame（market_id = c（1、2、3、4）、market_name = c（「M1」、「M2」、「M3」、「M4」）、market_place = c（‘インド’、‘アメリカ合衆国’、‘インド’、‘オーストラリア’）、market_type = c（‘買い物’、‘バー’、‘買い物’、「レストラン」）、market_squarefeet = c（120、342、220、110）） ＃市場データフレームを表示する 印刷（市場） 結果： ここで市場データフレームを見ることができます： それらを一つずつ議論していきましょう。 方法1：列名を使用したselect（） […]

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RのNAを削除します

「生産センサーに障害が発生した場合、正確な測定値を収集できるのは、組立ラインの6つの測定ポイントのうち4つだけです。 ただし、品質シートのマークの1つは判読できません。 シフト全体でサンプルがない場合があります。 したがって、これは統計計算に影響を与える可能性があります。 欠測データは、いくつかのプロセスによって適切に処理されません。 この記事では、RのNA値を取り除くためのいくつかの異なる手法を見ていきます。これにより、特定の完了レベルを満たすRデータフレーム行に計算を制限できます。 1つ以上のモジュールまたはユニット全体で使用可能なデータがない場合、そのデータは失われたデータとして認識されます。 日常の環境では、欠測値が最も重要な問題です。 NA（利用不可）エントリは、Rで欠落しているレコードを表すために使用されます。多くのデータセットは、存在するが取得されていないか、存在しなかったために、欠落した値でDataFrameに送られます。」 Ubuntu 20.04でRプログラミング言語のNA値を取り除く方法は？ 記号NAは、欠落している値を示すためにRで使用されます（使用できません）。 NAは、Rプログラミング言語のDataFrame列に空の値を示すことができます。 この記事では、1つの列のNA行を削除する方法を見ていきます。 例1：Ubuntu20.04でis.naメソッドを使用してRのNAを削除する is.naを使用して、このようなNA値をベクトルから削除できます。 na値は、is.na（）とベクトルインデックスを使用して取得されます。 naを除くすべての値は、is.na（）によって返されます。 上記の例では、いくつかの乱数がNA値とともに含まれているベクトル表現があります。 出力はNA値も生成しました。 したがって、それらを削除したいと思います。 このために、関数is.na内でV1を呼び出しました。これにより、ベクトル内のNA値の存在がすべて排除されます。 この関数からの出力には、数値のみが表示されます。 例2：Ubuntu20.04でna.rmメソッドを使用してRのNAを削除する 合計、平均、分散を評価することで、na値を削除することもできます。 […]

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科学者は誰かがスペースジャンクによって殺されるリスクを計算します

スペースデブリが空から落ちて誰かが殺される可能性は、途方もなく小さいように思えるかもしれません。 結局のところ、怪我や物的損害の事例はありましたが、そのような事故でまだ誰も亡くなりませんでした。 しかし、ますます多くの衛星、ロケット、探査機を宇宙に打ち上げることを考えると、リスクをもっと真剣に受け止め始める必要がありますか？ 新しい研究、 NatureAstronomyに掲載されましたは、今後10年間でロケット部品の落下による因果関係の可能性を推定しています。 毎日の毎分、宇宙から破片が私たちに降り注いでいます。これは私たちがほとんど完全に気づいていない危険です。 小惑星や彗星からの微細な粒子が大気中をパタパタと音を立てて、地球の表面に気づかれずに落ち着きます。これにより、毎年約40,000トンの塵が発生します。 ご挨拶、ヒューマノイド 今すぐニュースレターを購読して、受信トレイにあるお気に入りのAIストーリーを毎週まとめてください。 これは私たちにとって問題ではありませんが、そのような破片は宇宙船に損傷を与える可能性があります–最近のように ジェイムズウェッブ宇宙望遠鏡について報告。 時折、より大きなサンプルが 隕石、そしておそらく100年に1回程度、直径数十メートルの体がなんとか大気中を駆け抜けてクレーターを発掘します。 そして–幸いなことに非常にまれに– キロメートルサイズのオブジェクト 今日地球を歩き回っている恐竜が不足していることからわかるように、表面に到達して死と破壊を引き起こす可能性があります。 これらは自然のスペースデブリの例であり、その制御されていない到着は予測不可能であり、世界中にほぼ均等に広がっています。 しかし、新しい研究では、ロケットの打ち上げや衛星に関連する、使用済みのロケットステージなどの人工スペースデブリの制御されていない到着を調査しました。 著者らは、宇宙空間におけるロケット部品の傾斜と軌道、およびそれらの下の人口密度の数学的モデリング、および30年分の過去の衛星データを使用して、ロケットの残骸やその他のスペースデブリが地球に落下したときに着陸する場所を推定しました。 。 彼らは、今後10年間に部品が再入するリスクは小さいが重大であることに気づきました。 しかし、これは北の緯度よりも南の緯度で発生する可能性が高くなります。 実際、この調査では、ロケット体は、米国のニューヨーク、中国の北京、ロシアのモスクワに比べて、インドネシアのジャカルタ、バングラデシュのダッカ、ナイジェリアのラゴスの緯度に着陸する可能性が約3倍高いと推定されています。 。 著者らはまた、制御されていないロケットの再突入の結果として、次の10年間の「死傷者の期待」（人命へのリスク）を計算しました。 […]

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PyTorch – cumsum（）

PyTorchは、Pythonプログラミング言語用のオープンソースフレームワークです。 テンソルは、データを格納するために使用される多次元配列です。 したがって、テンソルを使用するには、トーチモジュールをインポートする必要があります。 テンソルを作成するために使用されるメソッドはtensor（）です。 構文：torch.tensor（data） ここで、データは多次元配列です。 torch.cumsum（） torch.cumsum（）は、行または列にまたがる2次元テンソルの要素の累積合計を返します。 構文：torch.cumsum（tensor_object、dim） パラメーター： 最初のパラメーターとしてtensor_objectを取ります。 それは二次元でなければなりません。 dim = 0は列単位の計算を指定し、dim=1は行単位の計算を指定します。 例1：この例では、4つの行と4つの列を持つテンソルを作成し、行全体の各要素の累積合計を返します。 #importトーチモジュール輸入 松明 #create tensordata1 = 松明。テンソル（（[[2,3,4,5]、[1,3,5,3]、[2,3,2,1]、[2,3,4,2]]）。 ＃画面印刷（（「実際のテンソル：」）。印刷（（data1）。 印刷（（「行全体の累積合計：」）。#return累積合計印刷（（松明。cumsum（（data1、1）。）。 出力： […]

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インターネットに接続せずにWindows11をインストールする方法

Windows 11は、新しいデバイスをセットアップするときにインターネットを必要とします。 そこで、インターネットに接続せずにWindows11をインストールする方法を紹介します。 Windows 11を最初にインストールするとき、インターネットに接続したいと考えています。 Microsoftは、新しいデバイスのアカウントを作成するか、データ接続を使用してクリーンインストールを実行するときにアカウントを作成することを望んでいます。 ただし、Microsoftアカウントを作成するのではなく、従来のオフラインエクスペリエンスを使用することをお勧めします。 または、PCをセットアップする必要があり、インターネットがない場合があります。 幸いなことに、インターネット要件を回避するために使用できる回避策があります。 したがって、インターネットに接続せずにWindows11をインストールする方法は次のとおりです。 インターネットなしでWindows11をインストールする インターネットなしでWindows11をインストールする必要がある場合は、いくつかの手順を実行する必要があります。 ただし、プロセスは簡単です。 インターネットなしでWindows11をインストールするには、次の手順を実行します。 初期設定画面を通過し、最初に国を選択します アウトオブボックスエクスペリエンス （OOBE）画面。 次に、次のOOBE画面でキーボードレイアウトを選択します。 クリック スキップ 2番目のキーボードレイアウトが必要ない場合は、ボタンをクリックします。 「ネットワークに接続しましょう」画面が表示されたら、を押します。 シフト+F10 キーボードで。 の中に […]

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