R语言wordcloud2自定义词云图片不显示词云
Ian Fellows与2014-06-13公布了wordcloud包,之前我用wordcloud包写了一篇关于文本可视化的博客。
这里就不再多说了。
就在今年2016-07-25,Dawei Lang发布了wordcloud2,它是wordcloud的一个升级版。
不信咱们就看看。
我们可以用这个包画出个性化词云图。
这个包里面包含了两个数据集,demoFreqC和demoFreq,前者是一些中文数据,后者是一些英文数据。
这两个数据都包含了两个变量,一个是文本,另一个是文本的数量。
大家可以使用str()函数来查看数据的详细信息。
这个表主要有两个函数letterCloud和wordcloud2。
R语言保存数据
展开全部 学习经济学需要熟悉哪些编程语言?1)坛友arthur_2006处理和分析数据都用得到,最基本的是excel,如果你的VBA用得好的话会有很大的帮助,如果你要分析数据的话,比如你要建模那么SAS还是不错的,不过比较难掌握如果你没有语言方面的基础,其他还有很多软件也能做得到。
很多银行证券期货企业都使用的是oracle或者DB2,一些小企业可能使用的是SQL, 所以如果想在这方面发展就要掌握数据库的知识,毕竟金融和计算机兼备的人才还是稀缺的,而且国内很多行业都是用的是这几大数据库比如电信医疗航空等等,不会分析金融数据恐怕称不上什么金融专家吧,至于你分析得准还是不准那就要看你的金融知识掌握的程度啦,尤其是投资专业的学生学习一些这方面的知识是必要的,很多人是应用金融学专业的偏向于财务,那就去考考CFA,ACCA什么的,也没必要在这上面花费太多精力而且工作中很可能用不到的,金融数学金融工程精算专业的同学花点时间研究一下还是很有必要的,总而言之一句话,首先要看你的兴趣再就是你的专业和发展方向。
2)编程爱好者任坤做统计和计量的话,想要跟当今的国际学术界接轨,最好学R,至少我所知道的目前美国的统计学术界被R占领的趋势很明显了。
如果只是做简单地回归随便解读一下,那随便选个傻瓜软件就可以了。
如果只是应用现成的成熟的计量模型来做实证研究,那么傻瓜软件一般也就可以了。
如果要以统计、计量为研究领域或者专业领域,那么编程性的东西是少不了的,即使是做实证如果涉及较为复杂的数据结构,懂编程也能帮你大幅提高生产力。
另外,R的社区比较活跃,能够较好地跟上前沿。
如果涉及到处理较大的数据,一种办法是用SAS,如果不想用SAS可以学数据库方面的东西,比如把数据放在SQLite数据库中然后用{RSQLite}访问数据库,或者用{sqldf}通过SQL操作环境中的data frame。
如果觉得执行某项任务R单核速度慢,那么可以使用{parallel}或者{parallelMap}做并行计算,也可以利用云计算来处理数据。
如果涉及到其他社区的东西在R社区中没有实现,例如Java的东西,可以用{rJava}来调用Java的对象,不过速度有些慢。
比较好的办法是我在想从事数据分析工作,学什么软件或语言最好? 提到的F#函数式编程语言,用RProvider可以直接调用R,用JavaProvider直接调用Jar打包的Java程序,用PythonProvider(即将发布)直接调用Python程序,等等,很容易将各大社区的资源整合在一起使用。
目前我在GitHub上面弄一个通过R学习统计、计量、非参、数据可视化、数据库的repo: renkun-ken/learnR on GitHub ,虽然目前还没什么内容,不过可以跟踪一下。
以上说得都是经济学相关的统计和计量方面所需要的编程。
事实上统计和计量所需的「编程」较为简单,基本也就是处理数据、应用已经提供的计量模型,更多需要编程的是:一、如果涉及较为前沿的计量模型,可能还需要自己实现;二、一些蒙特卡罗模拟需要一些编程。
从经济学相关的一些新型领域来说,计算经济学(Computational Economics)、计算统计学(Computational Statistics)以及计算计量学(Computational Econometrics)则需要较强的编程能力,包括算法实现、算法分析等等。
举个例子,计算经济学中目前做的一块研究是Agent-based computational finance,就是建立一个模拟的金融市场,里面有几种资产,每种资产的基本面由随机的红利决定,里面有许多遵循各种逻辑的投资者,投资者对于红利发放持有的信念不同,因而从各自的逻辑触发的交易行为不同。
在一个复式竞价(double auction)的交易市场中,什么样的投资者组成或者行为方式、什么样的记忆长短,能够最大程度地复制出我们在现实金融市场中观测到的资产价格或者资产收益率规律,例如资产收益率尖峰肥尾、不对称性。
此时,研究者就需要较扎实的金融知识来设计一个不过于简单而又不过于复杂的模拟金融市场,也需要相应的编程能力把模型用程序语言编写出来。
这中间会设计许多编程技术,例如数据库(有时要跟踪许多变量,例如投资者现金流动、财富分布)、并行计算(CPU多核并行、多进程并行、集群上的并行甚至GPU计算)等等。
这方面的研究从1990s年代才开始。
3)知乎网友Jichun Si计量经济学也有很多小的门类,请对号入座。
有很多软件,Stata, matlab, R, SAS是相对来说用的比较多的。
如果是做应用计量(特别是横截面数据、面板数据),Stata是不二之选,因为不管是管理数据还是跑回归,实在太太太方便了。
现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有,而且其中的绝大多数都是用stata做的。
而且最大的优点是,简单!如果做应用的时间序列,Eviews似乎是一个不错的选择。
但是我一般不做这方面,也不是很有发言权。
如果做理论计量,stata eviews是没有现成的包的,而且即便Stata可以编程,可编程能力也是很差的,而且不稳健。
所以懂R和Matlab就非常顺手。
当然也可以用Python,最近Sargent就写了本用Python做计量的书。
还有一个Julia,是这三种语言的混合,但是速度快很多,缺点是太过于小众...
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这是概率论与数理统计在最大似然估计中的问题,求导过程如下:1.先求这个函数的对数似然函数,即两边同时取对数lnL(μ,塞塔)=ln∑(Xi-μ)^2/σ^2,很抱歉,电脑word没有公式编辑器,计算过程写不出来,前面的等式是复制楼主你输入的.2.这样指数部分可以拿到ln前面了.3先对μ求偏导,∑部分是连加,ln((x1+μ)+(x2+μ)+(x3+μ)+……)是复合函数,里面(x1+μ)+(x2+μ)+……部分的导数是1,所以μ的导数就是(1/∑)*2/σ^2,4再对塞塔求偏导数,这个就比较简单了.到此就求出了导数.