【R言語】統計解析フリーソフトＲ 第6章【GNU R】 [無断転載禁止]©2ch.net
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データフレームのある列が全てNAの時、その列を削除するよい方法ある？
現状col<-apply(2,function(x)｛all(is.na(x))｝
で要らない列定義してからdf[,!col]としてるけどほんとはパイプの中に入れて処理したい。 >>674
自己解決しました。select_ifでいけそうです。 >>670
板違いだと思うので、やめておいた方が良いのでは tidymodelsどう？あまり日本語の資料ないからなあ RStudioをvi風のキーバインドにすると、
ノーマルモードのときに日本語入力してしまうとバグみたいになるんだが
あれどうにかならんの? RStudio と日本語入力ってほんと相性わるい
なんとかしてくれんかなぁ windowsのpreview版(1.2.1303)RStudio使ってるけど、
IMEが無効になるバグが直ってる感じがする。
まだ十分使い込んでないからだけかも。 https://wired.jp/2019/01/18/get-wired-kevin-kelly-5-videos/
シロンボヒトモドキゴキブリニホンザルの自由は偽自由と詐欺広告人を殺す自由ヒトモドキゴキブリシロンボアメ公はニホンザルゴキブリと自殺せよ？ ｢いきる｣とか最近ネットで使ってるやつ増えてきたがなんなんあれ?
あほな反抗期の中学生がつかってるイメージしかわかんのだが。 「生きる」と「熱る」のどっちだ？
いずれにしろ広辞苑に載ってるから調べればいい >>684
方言に対して広辞苑を持ち出すのは的外れ。
大阪弁辞典によると「意気る」または「粋る」なので、漢字も外れ ＞「生きる」と「熱る」
「熱る」って初めて聞いた
これは普通に使われているの？
方言？
生まれてこのかた、東京なんだけど聞いたこと見たことないんだが
単なる私の不勉強かな？ https://dictionary.goo.ne.jp/jn/10539/meaning/m0u/
いき・る【熱る】
１ あつくなる。ほてる。むしむしする。
２ 激しく怒る。
https://kotobank.jp/word/%E7%86%B1%E3%83%BB%E7%86%85-2005439
いき・る【熱る】
① あつくなる。ほてる。むしむしする。
② 息づかいを荒くして怒る。相手と争おうとしていきまく。言いたてる。
③ 調子に乗って勢いこむ。元気づく。 https://www.youtube.com/channel/UCKyNitDuOcc7Gi1cjQlNCwA
ヒトモドキ奇形なりすましシロンボアメ公はイスラム国に首切られろヒトモドキフィフィラクダイスラム国の売女とともに自殺しろテロゴキブリ民族アメ公 豚肉屋の豚肉自民のキモオタ奴隷豚障害者犯罪者窃盗犯山田太郎と犯罪者キモオタは今すぐ民族レベルで自決自殺しろw
キモ豚山田太郎は自民入党のマイノリティ下僕化しキモオタヒトモドキ障害者の存在価値は0に達したんだよ表現戦士の性犯罪者害虫
このキモオタヒトモドキネトウヨをガス室で抹殺してえよな？w 腐れシロンボテロアメ公ヒトモドキは核で根絶やしになれヒトモドキニホンザルゴキブリの親玉障害者欠陥遺伝子白塵ゴキブリ QAi2Acx7tz
奇形ネトウヨヒトモドキゴミ藪部落の顔気持ち悪いから自殺しろ糞犬hk ww.sankei.com/column/ 180307/clm1803070005-a.html
ヒトモドキ産経便所ゴキブリは下着ドロの常習犯変態暴論ゴミ便所自殺しなさい今すぐ 欠損値のないデータで解析したモデルをstepAIC()で処理しようとしたところ、TRUE/FALSEが必要なところが欠損値ですとエラーが出たのですが、どう処理すればよいのでしょうか。MuMInのdredge()でも同様になってしまいました。 https://www3.nhk.or.jp/news/html/20190327/k10011863181000.html
インフルエンザの新しい治療薬「ゾフルーザ」を投与されたＡ香港型のインフルエンザ患者30人を調べたところ、70％余りに当たる22人から、この薬が効きにくい耐性ウイルスが検出されたことが国立感染症研究所の調査で分かりました。
調査件数は多くないものの、専門家は現在のような使用を続けると、耐性ウイルスが広がるおそれがあるとして使用基準を見直すべきだと指摘しています。
耐性化率が50%以上である確率は
pbeta(0.5,1+22,1+8,lower=F)
[1] 0.9946631でいいかな？ > (p=1-binom.test(22,30)$p.v)
[1] 0.9838752
> binom.test(22,30,conf=p)
Exact binomial test
data: 22 and 30
number of successes = 22, number of trials = 30, p-value = 0.01612
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.5
98.38752 percent confidence interval:
0.5000000 0.8994036
sample estimates:
probability of success
0.7333333 yahoo apiで距離取得するコード掲載したサイトないですかね
google料金高過ぎて鞍替えなんですが >>680
使ってるQtが古いんや。1.2でだいぶましになった感じだけど入力途中の文字が残る妙な挙動が時々でる。 >>702
書籍は出版される頃には情報が古くなってるから。自分はネットの情報とヘルプだけで十分だな。 RStudioって32ビット版って存在しないの？？
ダウンロードしようとしても32ビット版見当たらないし、Windows7,10用の64ビット版セットアッププログラムを起動しようすると32ビットへの選択とかはなくて、単にエラーになっちゃうし
誰か教えてください httpstwitter.com/shotkr16
低脳中卒万引きヒトモドキネトウヨ猿ヒトモドキをさしころせ ここでRをつかった仕事をされてる人いますか？
学生ですか？
仕事あれば教えてほしい >>709
Rを仕事にしてはいないけど、仕事の一環でR使ってる
信頼性、入手しやすさ、扱いやすさのバランス的に自分の環境ではR一択なんだよな >>711
AI目当てでこれから使おうと思って勉強中
今の職場で求められるのは主に統計用途や作図なんでRは手放せないかな twitter.com/tukuhae
ゴキブリネトウヨヒトモドキ奇形売春婦肉便器なつこババア滅多刺しにして解体しろ >>712
なるほど。
自分も機械学習やってるけど、R の方がやりやすいよ。ディープラーニングならPythonかもしれないけど データ分析とか統計解析とかだとRかPythonかだね
機械学習よりは統計寄りだとRは仕事でもスタンダード、特にマニアックな統計解析だとRにしかパッケージがない
まあ使い慣れてるならRで機械学習やっても全然構わないけど >>715
少し前はRなんてだんだん廃れるみたいな雰囲気あったけど今はむしろ盛り返してデファクトな何時になってるからこの先10年は行きそうだなあ
機械学習特需でpythonの躍進はすごかったけど Rstudio初心者です。
データファイル名を変えてフォルダには変更名で保存されてるのに、読み込むともとの名前のままなんです。どうすれば変更後の名前になるのでしょう？ >>719
全く状況がわからん。
主語や目的語、必要な修飾語を省略せずに、分かるように説明しないと誰も助言できない。 いつのまにかどうでもいい国の資格試験の選択科目にまでなったしな
なんなんだろう 資格にしがみついたらいつのまにか技術の進展から取り残された国がありましたとさw 0645
ふうL@Fu_L12345654321
学コン1傑いただきました！
とても嬉しいです！
ｈｔｔｐｓ://pbs.twimg.com/media/D-IuUuqVUAALnAB.jpg
ｈｔｔｐｓ://twitter.com/Fu_L12345654321/status/1144528199654633477
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) ＲってMac版とWindows版で優劣ないの？
今から始めるならどっちがオススメ？ R自体に優劣はないが文字コード絡みの問題が多いWindows環境はおすゝめしない。 >>729
R本体だとグラフィックディバイスに違いはあるけど、実質的に差はない。
でもRは本体だけで使うことは稀で、多種多様なGUIがあるから、
そこでOSの違いによる差が生じる。 面白い問題スレにあったのでシミュレーションしてみた。
# サイコロ
# 正６面体のサイコロがある．４面は青色、２面は赤色である．
# このサイコロを合計20回振るとき、最も起こりそうな順番はどれか？
# １．赤 青 赤 赤 赤
# ２．青 赤 青 赤 赤 赤
# ３．青 赤 赤 赤 赤 赤
sim <- function(){
a=sample(0:1,20, replace=TRUE, prob=c(4,2))
b=as.character(a)
c=paste(b,collapse="")
s1=paste(c(1,0,1,1,1),collapse="")
s2=paste(c(0,1,0,1,1,1),collapse="")
s3=paste(c(0,1,1,1,1,1),collapse="")
res=c(grepl(s1,c),grepl(s2,c), grepl(s3,c))
return(res)
}
k=1e6
re=replicate(k,sim())
mean(re[1,])
mean(re[2,])
mean(re[3,])
結果は、直感とおり、１が再頻
> mean(re[1,])
[1] 0.124672
> mean(re[2,])
[1] 0.080873
> mean(re[3,])
[1] 0.040564
>
grep使わない方法ってあるかな？ >>735
ワイの直感的解法
# １．赤 青 赤 赤 赤
# ２．青 赤 青 赤 赤 赤
# ３．青 赤 赤 赤 赤 赤
だが、以下でも確率同じ。何となく
# １．赤 赤 赤 赤 青 ★
# ２．赤 赤 赤 赤 青 青
# ３．赤 赤 赤 赤 青 赤
★は赤でも青でもどっちでもOK
P(# １) >P(# ２) >P(# ３) ∵青出やすい
R言語等でシミュレーションされ、
自身の確率直感が正しいのを
確認できるとは、素晴らしい。 上記の件、若干の訂正とする
# １．赤 青 赤 赤 赤
# １'．赤 赤 赤 赤 青 とすると、
# １と# １'は、直感で同じ確率と
思ってたが間違えのようだ。
当方のシミュレーションで、
# １は、0.1248
# １'は、0.1271
となった。微妙だけど、多分だ。
やっぱり確率計算をコンピュータで
モンテカルロシミュレーションのは
素晴らしい。 >>735
【grepは未使用の糞真面目な方法】
# １．赤 青 赤 赤 赤
についての確率、ほぼ厳密解を得た
# １は、0.124774… だと思う
計算は、モンテカルロ法でない方法
でプログラム、計算した。
で、grepは使用してない。
ちなみに計算誤差は、ほぼ皆無なハズ
ソースコードイメージ
p01 = (1/3)^4*(2/3)
p02 = p01
p03 = p01 * (1 - p01)
p04 = p01 * (1 - p01 - p02)
p05 = p01 * (1 - p01 - p02 - p03)
…
p16 = p01 * (1 - p01 - p02 - p03 … - p14)
とし、
p01~p16 の合計を算出したところ、
0.124774… となった >>738
レスありがとうございます。
私の直感
# １．赤 青 赤 赤 赤
# ２．青 赤 青 赤 赤 赤
# ３．青 赤 赤 赤 赤 赤
# １．を６個に書き換えて #２．と並べると
# １．★ 赤 青 赤 赤 赤
# ２．青 赤 青 赤 赤 赤
★は赤でも青でもどっちでもOKだから#１．の方が起こりやすい
# ２と# ３を比べると
# ２．青 赤 青 赤 赤 赤
# ３．青 赤 赤 赤 赤 赤
３個めでは青の方がでやすいので
ら#２．の方が起こりやすい
よって、P(# １) >P(# ２) >P(# ３) 分からない問題スレから、
>>
1回3.6%で激レアが出るガチャを10回回した確率って
36%なのでしょうか？
それとも0.964*0.964*0.964(略 0.964を10回電卓にかけた数なのでしょうか？
教えてください。
<<
百万回シミュレーション
p=3.6/100
N=10
sim <- function() any(rbinom(N,1,p)==1)
mean(replicate(1e6,sim()))
> mean(replicate(1e6,sim()))
[1] 0.306628 シミュレーション その２
gacha=c(rep(1,36),rep(0,1000-36))
sim2 <-function() any(sample(gacha,10,replace=TRUE)==1)
mean(replicate(1e6,sim2()))
> mean(replicate(1e6,sim2()))
[1] 0.306904
何故か0.36にならない、どうしてだろ？ シミュレーションその３ （処理速度の関係で１０万回の平均）
gacha=c(rep(1,36),rep(0,1000-36))
sim3 <- function() any(replicate(10,sample(gacha,1))==1)
mean(replicate(1e5,sim3()))
> mean(replicate(1e5,sim3()))
[1] 0.30691
これも0.307弱だな。
何が悪いんだろ？ 俺の頭かな？？ 3.6%のガチャを10回回して全部外れる確率は
(1 - 0.036) ^ 10 ≒ 0.6930592
したがって、
3.6%のガチャを10回まわして1回以上当たる確率は
1 - 0.6930592 = 0.3069408 >>745
ありがとう、
やっぱ、
これだったｗ
何が悪いんだろ？ 俺の頭かな？？ 確率統計なんぞ無意味つまりインチキ
事実、結果こそすべて その確率計算の激ナイーブな解法を示す
激レアは、レアだから1個とみなす。
故に、母集団の個数は
1÷0.036 = 27.777… きっと28個だ
手順1) 28枚のカードがある
手順2) 重複しない1~28の番号を振る
手順3) 28枚のカードをシャッフル
手順4) 1~10枚目のどれか1となる確率
と絶対同じハズ、だから、
P(1枚目で当) =27P27 ÷ 28P28 = 1/28
P(2枚目で当) も同様に1/28
P(3枚目で当) も同様に1/28
…
P(10枚目で当) も同様に1/28
で此等10個の事象は背反事象だから、
P = 10/28 = 0.357
∵有効数字3桁と勝手にしちゃう
ところてガチャってゲーム何か
よくわかんないけど、計算しちゃった 追記というか突然ですが、
そのガチャ3.6%の件、
超幾何分布なのか。二項分布なのか。
確率の小さいとか、母集団が小さい とかだと無視できないと思われる。
確率統計はギャンブル派生数学ぢゃ。
生半可な知識ではカモにされる。
現代の若者たちは、数学特に
確率統計はじめとするギャンブル
の能力が特段に欠けており、
R言語等のプログラミング教育で
ギャンブルゲームを学習すべきだ。
奇麗事の学問だけの今日の数学ぢゃ
カモにされるだけ。
健全な娯楽として賭博系確率統計学
をC R Java Pyson Javascript BASIC
の何れかを学校で学習すべきだ。 私のガチャのイメージは、
かつて、昭和の駄菓子屋によくある
ガチャガチャすなわちカプセルトイ
そのような健全的なギャンブルが
超幾何分布とか二項分布の理解に
役立つのだ。
限られたお小遣の10円玉数枚で、
如何にレアアイテムをGetするかを
子供らは、思考するからだ。
「残り物には福がある」は
確率統計的には正しいのか
子供同士で文学的に議論したものだ。
さて、今のガチャは恐らくは、
デジタルの媒体のスマホゲームだ。
二項分布でよいだろう。
R言語には、
二項分布の密度関数、それの累積関数
はモチロン、それに従う乱数生成を
提供してるようだ。
ゲームの仕組みが複雑化する今、
R言語等の乱数生成プログラミングで
これからのデジタル化ギャンブル社会
で、お金より大切な激レアをドンドン
無限にゲットできる人材の増加を
期待できる可能性を秘めている カプセルトイ（ガチャ）１台に1000個カプセルが入っていて36個がアタリ(レアアイテム）とする。
同じカプセルトイが10台ある。カプセル取り出し後は補充されない。
アタリを１個でも手に入れる確率は
１台から10個取り出す場合(G10)と
１台から１個を１０台で取り出す場合(G01)
ではどちらが高いか？
そのシミュレーション
rm(list=ls())
N=1000 ; K=36 ;n=10 # アタリ3.6％
g=rep(c(1,0),c(K,N-K))
G10 <- function() any(sample(g,n,replace=FALSE)>0) # 非復元（超幾何分布）
G01 <- function() any(sample(g,n,replace=TRUE )>0) # 復元(二項分布)
mean(replicate(1e6,G10()))
mean(replicate(1e6,G01())) シミュレーションと理論値
> mean(replicate(1e6,G10())) ; 1-choose(N-K,n)/choose(N,n)
[1] 0.307745
[1] 0.3081121
> mean(replicate(1e6,G01())) ; 1-(1-K/N)^n
[1] 0.307295
[1] 0.3069408
１台から１０個取り出した方がいいみたい。 >>754 なるほど、
どの台も全部で、1000カプセルで、
どの台も当りが、36カプセルだと
G10(1台で10個)取り出す方が
僅かですが、確率良さそうですね。
シミュレーションも理論値も
同様な結論のようであり、
G10(1台で10個)取り出す方が僅かに
有利が分かり何か楽しかったです。
仮に、もしどの台も
250カプセル中当たり9カプセルなら、さらにG10戦略がG01戦略より有利な
感触を掴めました。 >>755
1000個だとシミュレーションの差が微妙で再現性が不安だったけど
250個にすると、差が明らかにつきますね。
> N=250 ; K=9 ;n=10 # アタリ3.6％
> g=rep(c(1,0),c(K,N-K))
>
> G10 <- function() any(sample(g,n,replace=FALSE)>0) # 非復元（超幾何分布）
> G01 <- function() any(sample(g,n,replace=TRUE )>0) # 復元(二項分布)
>
> mean(replicate(1e6,G10())) ; 1-choose(N-K,n)/choose(N,n)
[1] 0.31082
[1] 0.3117069
> mean(replicate(1e6,G01())) ; 1-(1-K/N)^n
[1] 0.306782
[1] 0.3069408 rhyper で超幾何分布の乱数を発生させることができたんだな。
これと rbinomを使うと sample関数を使わなくても同じことができた。
N=250 ; K=9 ;n=10 # アタリ3.6％
mean(replicate(1e6,rhyper(1,K,N-K,n)>0)) ; 1-choose(N-K,n)/choose(N,n) # 非復元（超幾何分布）
mean(replicate(1e6,any(rbinom(n,1,K/N)>0))) ; 1-(1-K/N)^n # 復元(二項分布)
結果
> mean(replicate(1e6,rhyper(1,K,N-K,n)>0)) ; 1-choose(N-K,n)/choose(N,n)
[1] 0.311581
[1] 0.3117069
> mean(replicate(1e6,any(rbinom(n,1,K/N)>0))) ; 1-(1-K/N)^n
[1] 0.307213
[1] 0.3069408
1台から順次１０個取り出すのをイメージすれば残り物には福があるとも言えなくもないな。
> "フランスの数学者パスカル（1623～1662)が1654年にフェルマーにあてた手紙が、現在の確率
論の始まりだと言われている。当時の有名な賭博師メレがパスカルに以下のような問題を持ち
込み、その問題についてがその手紙のやりとりの中で論じられているそうである。
甲乙二人がおのおの32ピストル（当時のお金の単位）の金を賭けて勝負したとする。
そしてどちらかが先に３点を得たものを勝ちとし、勝った方がかけ金の総額64ピストルをもら
えるとする。ところが甲が２点、乙が１点を得たとき、勝負が中止になってしまった。
このとき、二人のかけ金の総額64ピストルを甲と乙にどのように分配すればよいだろうか。
ただし二人の力は互角で、勝つ確率はそれぞれ1/2ずつだとする。"
# 先にw(=3)点を得たものを勝ち、甲がA(=2)点、乙がB(=1)点を得たとき、勝負が中止
# 甲の確率を求める
gambling <- function(A=2,B=1,w=3,k=1e5){ # k : how many simulate
sim <- function(){
while(A < w & B < w){
g = rbinom(1,1,p=0.5)
if(g==1){
A=A+1
}else{
B=B+1
}
}
A > B
}
mean(replicate(k,sim())) # Pr[A wins]
}
> gambling(2,1,3)*64 #64ピストル配分
[1] 48.13056
> gambling(2,0,4) # 日本シリーズ
[1] 0.80945 >>758の計算結果は、興味深い結果だ
で、
自己流の直感でラフな計算をしてみた。
甲1点、乙1点 ⇒1:1按分 ∵自明 ★
甲3点、乙1点 ⇒1:0按分 ∵自明 ☆
安直に★と☆の平均を考えると
甲2点、乙1点 ⇒1:0.5按分 ∵安直
で、総額で64ピストルだから、
甲に、64*1/1.5 = 42.67 ピストル
乙に、64*0.5/1.5 = 21.33 ピストル
を配分すれば、思ってしまった。
ラフな計算だと、少々不公平なことが
起こるようだ。
R言語等のシミュレーションは、
超天才のワィの直感より、
さらに厳密な確率計算ができそうだ。 >>758
最後はAが得点して勝負が決定するのを忘れずにAが勝者になるまでのBの点数で場合分け
NS <- function(w,A,B,p){ # 先にw点得点した方が勝者、A,B：現在の点数 ,p:甲の勝率
ans=0
for(k in 0:(w-B-1)){ # k: Aが勝者になるまでのBの点数
ans=ans+choose(w-A-1+k,w-A-1)*(1-p)^k*p^(w-A)
}
return(ans)
}
> NS(3,2,1,0.5)*64 #64ピストルの分配
[1] 48
> NS(4,1,0,0.5) #日本シリーズで先勝したほうが優勝する確率
[1] 0.65625
NSは日本シリーズの頭文字から命名、No Skinではないｗｗ 賭博等の確率計算をイメージすると
ワィの脳内は活性化される だから、
ドンドン、妄想全開となるぅぅぅ。
という訳で、妄想内容を記載する
17世紀の地球に行き、胴元になって
賭博ビジネスでガッポリ儲けるゼェ。
17世紀の地球で、胴元になって、
コイントス賭博事業をするゼェ。
で、システムは、2回コイントスし、
表の回数が0回⇒参加者が32万円GET
表の回数が1回⇒胴元に、32万円PAY
表の回数が2回⇒参加者が32万円GET
参加料は、1万円
まんまと、参加者が沢山 1000人いた
ある参加者は、以下の様に怪説をした
組み合わせは、3通りだ。
1通り目 表の回数が0回
2通り目 表の回数が1回
3通り目 表の回数が2回
だから、参加者の勝つ確率は2/3だ
で、モチロン、胴元ワィの商売は成功
およそ、1000万円儲かっちゃた。 日本シリーズで賭けをする。
日本シリーズは先に4勝したチームが優勝。
勝率はそれまでの（引き分けを除いた）通算勝率に従うとする。
シリーズ開始前の通算成績はA:2勝、B:4勝であった。
今シリーズでAが先勝（第一試合に勝利）した。
この時点でA,Bのどちらに賭ける方が有利か？ 分からない問題スレで３進法の小数とかが話題になっていた
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1567866548/845
>>
845 名前：１３２人目の素数さん[] 投稿日：2019/12/21(土) 05:52:50.74 ID:wum1jR1j
...
10進数で表された5/9を3進数になおせという問題があって、答は0.12だったのですが、
...
<<
こんなのを作ってみた。
# 小数点付きの数numをN進法で表示する
rm(list=ls())
dec2basen <- function(num, N, kmin = 5){ # kmin：最小小数点後桁
int=floor(num)
r=int%%N
q=int%/%N
while(q > 0){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
} # rに整数のN進法表示を格納
x=num-floor(num)
k=max(nchar(x)-2,kmin) # 同長もしくはkminの長さの小数表示
a=numeric(k)
for(i in 1:k){
y=x*N
a[i]=floor(y)
x=y-a[i] # r . a[1] a[2] a[3] ... a[k]
}
if(N<=10){ # Nが10以下は数値として表示
cat(r,paste(".",paste(a,collapse = ''),sep=''),'\n',sep='')
}
else{ # Nが1１以上は整数部分と小数部分を数列で表示
print(list(int=r,decimal=a))
}
invisible()
}
> dec2basen(5/9,3)
0.120000000000000
> dec2basen(3.14159265359,7)
3.06636514320
> dec2basen(3.14159265359,8)
3.11037552421
> dec2basen(3.14159265359,9)
3.12418812407
> dec2basen(3.14159265359,14)
$int
[1] 3
$decimal
[1] 1 13 10 7 5 12 13 10 8 1 4 >>764
バグの原因を追求したら、Rの仕様のせいみたいだな。
> (1.2-1)*5==1
[1] FALSE
> (1.2-1)*5>1
[1] FALSE
> (1.2-1)*5<1
[1] TRUE
これがfloor関数が誤値を返してくる原因だった。
> floor(1)
[1] 1
> floor((1.2-1)*5)
[1] 0 >>765
数値演算についてもっと勉強しな。
たいていの言語でそうなる。 すると、pythonに移植しても同じ結果ということか。
IPython 6.5.0 -- An enhanced Interactive Python.
C:\bin\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel\parentpoller.py:116: UserWarning: Parent poll failed. If the frontend dies,
the kernel may be left running. Please let us know
about your system (bitness, Python, etc.) at
ipython-dev@scipy.org
ipython-dev@scipy.org""")
(1.2-1)*5==1
Out[1]: False
(1.2-1)*5>1
Out[2]: False
(1.2-1)*5<1
Out[3]: True
(1.2-1)*5
Out[4]: 0.9999999999999998 round を使って回避することにした
> 0.728*5-3.64
[1] -4.440892e-16
> round(0.728*5-3.64,5)
[1] 0
んで、デバッグ版
# 小数点付きの数numをN進法で表示する(62進法まで対応 0-9,a-z,A-Z)
rm(list=ls())
dec62 <- function(num, N, kmin = 5){ # kmin：最小小数点後桁
int=floor(num)
r=int%%N
q=int%/%N
while(q > 0){
r=append(q%%N,r)
q=q%/%N
} # rに整数のN進法表示数列を格納
k=max(nchar(num)-nchar(floor(num))-1,kmin) # 同長もしくはkminの長さの小数表示
a=numeric(k)
x=round(num-floor(num),k) # e.g. 7.28-floor(7.28)-0.28 != 0に対応
for(i in 1:k){
y=round(x*N,k) # e.g. 0.728*5-3.64 !=0 に対応
a[i]=floor(y)
x=y-a[i] # r . a[1] a[2] a[3] ... a[k]
}
b=list(integer=r,decimal=a,num=sum(c(int,a)*(1/N)^(0:k)))
fig=c(0:9,letters,LETTERS)[1:N]
if(N<=62){ # Nが62以下は数値として表示
cat(paste(fig[b$integer+1],sep='',collapse=''),
'.',paste(fig[b$decimal+1],sep='',collapse=''),sep='')
cat('\n')
}
else{ # Nが63以上は整数部分と小数部分を数列で表示
print(b[1:2])
}
invisible(b) # b$num:検証用
} >>767
Haskellでもやってみた
Prelude> (1.2-1)*5
0.9999999999999998
Prelude> 0.72*5-3.6
-4.440892098500626e-16 >>766
レスありがとうございました。
アドバイスに従ってちょっと勉強してみました。
他の言語に移植しても無駄とわかって助かりました。
こうなる理由が理解できました。
(1+1/10-1)*10==1
[1] FALSE
> (1-1+1/10)*10==1
[1] TRUE からnまでの順列を列挙するスクリプト。
これをwhile使って高速化するにはどうすればいいだろう？
俺の頭では思いつかない。
perm <- function (n) {
v=1:n
sub <- function(n, v) {
if (n == 1)
matrix(v, 1, 1)
else {
x = NULL
for (i in 1:n) x =rbind(x, cbind(v[i], sub(n -1,v[-i])))
x
}
}
sub(n, v)
}
> perm(4)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 2 3 4
[2,] 1 2 4 3
[3,] 1 3 2 4
[4,] 1 3 4 2
[5,] 1 4 2 3
[6,] 1 4 3 2
[7,] 2 1 3 4
[8,] 2 1 4 3
[9,] 2 3 1 4
[10,] 2 3 4 1
[11,] 2 4 1 3
[12,] 2 4 3 1
[13,] 3 1 2 4
[14,] 3 1 4 2
[15,] 3 2 1 4
[16,] 3 2 4 1
[17,] 3 4 1 2
[18,] 3 4 2 1
[19,] 4 1 2 3
[20,] 4 1 3 2
[21,] 4 2 1 3
[22,] 4 2 3 1
[23,] 4 3 1 2
[24,] 4 3 2 1
> >>771
自己解決 e1071というパッケージに再帰呼び出しなしのpermutationがありました。
library(e1071)
permu <- function (n) {
z <- matrix(1)
for (i in 2:n) {
x <- cbind(z, i)
a <- c(1:i, 1:(i - 1))
z <- matrix(0, ncol = ncol(x), nrow = i * nrow(x))
z[1:nrow(x), ] <- x
for (j in 2:i - 1) {
z[j * nrow(x) + 1:nrow(x), ] <- x[, a[1:i + j]]
}
}
return(z)
} 可変引数の扱い
Cで
#include <stdio.h>
int main(int argc, char* argv[])
{
while(argc--)
printf("%s\n", *argv++);
return 0;
}
をRでやるには ... を使って、c(...)もしくはlist(...)で引き出せばいいんだな。
検索してもなかなかわからなかった。
main <- function(...){
argv=c(...)
for(i in 1:length(argv)) cat(argv[i],'\n')
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