The document provides 16 pairs of points and asks to find the slope of the line through each pair of points. It gives the coordinates of the points in (x,y) format and the task is to calculate the slope for each line segment between the point pairs.
Perhitungan Variogram, Histogram, Gaussian Model, Isotropic Variogram dan Anisotropic Variogram
Untuk Gaussian Model masih perlu dikembangkan lagi karena fungsi tersebut masih terdapat kesalahan.
Создание картограмм на принципах грамматики графики. С помощью R-расширения g...Matrunich Consulting
Слайды выступления Александра Матрунича на конференции "Открытые ГИС" 17 ноября 2012 г. в Москве.
Грамматика графики - подход к визуализации статистических данных, позволяющий перейти к содержательной части графика и не отвлекаться второстепенные детали, которые создаются автоматически. Ggplot2 - расширение Хэдли Викхэма для среды статистической обработки данных R, реализующее концепцию грамматики графики. Для создания графика в ggplot2 пользователь указывает исходный массив данных, сопоствляет переменным из массива подходящие средства графического представления (такими могут быть положение по вертикали и горизонтали, размер, цвет заливки, цвет обводки, форма и др.), выбирает тип геометрического объекта (например, точка, прямоугольник, линия, изолиния, ящик с усами и пр.), и при необходимости устанавливает способ статистического преобразования данных, тип координатной системы.
Ggmap - расширение Дэвида Кахли для R, "заточенное" под создание картограмм и основанное на ggplot2. В качестве положения по вертикали и горизонтали в ggmap зафиксированы широта и долгота, в качестве проекции - Меркатор. Ggmap упрощает процесс визуализации пространственных данных, минимизируя усилия пользователя под установке географической подложки для своего графика. В качестве подложки могут быть выбраны слои из сервиса Google Maps, OpenStreetMap, CloudMade.
Perhitungan Variogram, Histogram, Gaussian Model, Isotropic Variogram dan Anisotropic Variogram
Untuk Gaussian Model masih perlu dikembangkan lagi karena fungsi tersebut masih terdapat kesalahan.
Создание картограмм на принципах грамматики графики. С помощью R-расширения g...Matrunich Consulting
Слайды выступления Александра Матрунича на конференции "Открытые ГИС" 17 ноября 2012 г. в Москве.
Грамматика графики - подход к визуализации статистических данных, позволяющий перейти к содержательной части графика и не отвлекаться второстепенные детали, которые создаются автоматически. Ggplot2 - расширение Хэдли Викхэма для среды статистической обработки данных R, реализующее концепцию грамматики графики. Для создания графика в ggplot2 пользователь указывает исходный массив данных, сопоствляет переменным из массива подходящие средства графического представления (такими могут быть положение по вертикали и горизонтали, размер, цвет заливки, цвет обводки, форма и др.), выбирает тип геометрического объекта (например, точка, прямоугольник, линия, изолиния, ящик с усами и пр.), и при необходимости устанавливает способ статистического преобразования данных, тип координатной системы.
Ggmap - расширение Дэвида Кахли для R, "заточенное" под создание картограмм и основанное на ggplot2. В качестве положения по вертикали и горизонтали в ggmap зафиксированы широта и долгота, в качестве проекции - Меркатор. Ggmap упрощает процесс визуализации пространственных данных, минимизируя усилия пользователя под установке географической подложки для своего графика. В качестве подложки могут быть выбраны слои из сервиса Google Maps, OpenStreetMap, CloudMade.
Scalable and Adaptive Graph Querying with MapReduceKyong-Ha Lee
We address the problem of processing multiple graph queries over a massive set of data graphs in this letter. As the number of data graphs is growing rapidly, it is often hard to process graph queries with serial algorithms in a timely manner. We propose a distributed graph querying algorithm, which employs feature-based comparison and a filterand-verify scheme working on the MapReduce framework. Moreover, we devise an ecient scheme that adaptively tunes a proper feature size at runtime by sampling data graphs. With various experiments, we show that the proposed method outperforms conventional algorithms in terms of both scalability and efficiency.
Exploratory data analysis is the process of quickly looking at data, formulating hypotheses, and testing those hypotheses. In practice, two of the most important components of this process are transforming data and visualizing it. This tutorial will be a hands-on, practical introduction to using R for data exploration, with an emphasis on data transformation and visualization. I will focus on using modern R packages like ggplot2, dplyr, and tidyr for this tutorial.
Scalable and Adaptive Graph Querying with MapReduceKyong-Ha Lee
We address the problem of processing multiple graph queries over a massive set of data graphs in this letter. As the number of data graphs is growing rapidly, it is often hard to process graph queries with serial algorithms in a timely manner. We propose a distributed graph querying algorithm, which employs feature-based comparison and a filterand-verify scheme working on the MapReduce framework. Moreover, we devise an ecient scheme that adaptively tunes a proper feature size at runtime by sampling data graphs. With various experiments, we show that the proposed method outperforms conventional algorithms in terms of both scalability and efficiency.
Exploratory data analysis is the process of quickly looking at data, formulating hypotheses, and testing those hypotheses. In practice, two of the most important components of this process are transforming data and visualizing it. This tutorial will be a hands-on, practical introduction to using R for data exploration, with an emphasis on data transformation and visualization. I will focus on using modern R packages like ggplot2, dplyr, and tidyr for this tutorial.
