Setembro 2017 - R-br

[OFF -Tópic] Cotas em concursos para negros e índios!
by Andre Oliveira 12 Jun '49

12 Jun '49

Pessoal, tem um colegar meu que vou fazer um concurso ele é descendente de negro ele é pardo. Ele veio com a pergunta como provar que sou negro, pois, tem vagas reservada para negros e índios? Eu sinceramente não sei e não tenho ideia pois nunca tive esta curiosidade. O que de fato comprova sua raça? Algum documento? O que são usados em concursos para provar? obrigado André Oliveira Souza

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Legenda eixo X
by Luciano F. Sgarbi 10 Jun '49

10 Jun '49

Prezados, Estou tentando centralizar a legenda do eixo X em uma figura com vários gráficos. Estou conseguindo centralizar a legenda da linha inferior como no exemplo, mas as linhas do meio não. par(mfrow=c(2,2)) plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y1") plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y2") mtext(side=1,cex=2,line=-1.8,text="Variável Explanatória 1",outer=TRUE) ### o problema está aqui, pois a legenda desce para a parte inferior da figura. plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y1") plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y2") mtext(side=1,cex=2,line=-1.8,text="Variável Explanatória 2",outer=TRUE)## Esse dá certo Alguém podia dar uma luz de como eu posso fazer isso? Abraços -- *Luciano F. Sgarbi* Mestrando em Ecologia e Evolução Laboratório de Ecologia de Insetos (sl. 222) Departamento de Ecologia Instituto de Ciências Biológicas - ICB 1 Universidade Federal de Goiás, campus II Goiânia-GO 74001-970 Brazil

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Diferença resultados agricolae::HSD.test e lsmeas
by Fernando Antonio de souza 05 Nov '18

05 Nov '18

Pessoal, poque o resultado dos testes HSD.test e lsmeans diferem neste exemplo? O resultado fornecido pelo lsmeas está em acordo com o material de onde tirei esse exemplo e que havia sido rodado no SAS. Já o HSD.test difere tanto no valor das médias estimadas como na significancia. install.packages(c("agricolae",lsmeans")) library(agricolae) library(lsmeans) COVARIANCIA<-read.csv(" https://www.dropbox.com/s/0uvwqnnvsdsvphc/Covariancia.csv?raw=1",head=TRUE) modeloCOVAR<-lm(GANHO~PESOINIC+DIETA,data=COVARIANCIA) anova(modeloCOVAR) HSD.test(modeloCOVAR,"DIETA",console=TRUE) lsmeans(modeloCOVAR,pairwise~DIETA,adjust="tukey") -- ========================================= Fernando Souza Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal Celular: (31)99796-8781 (Vivo) E-mail:nandodesouza@gmail.com <e-mail%3Anandodesouza(a)gmail.com> Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307 Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ ==========================================

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Salvar saídas de um loop
by Yury Duarte 10 Fev '18

10 Fev '18

Boa tarde colegas listeiros! Estou tendo um pequeno problema para salvar as saídas de um loop que fiz para preencher uma matriz com dados de diferentes arquivos. Meus arquivos base possuem informações anuais de produtividade de 15 locais para um determinado mês. Construí o loop com intenção de gerar um arquivo por local, contemplando as produtividades de cada mês (nas linhas) e de cada ano (nas colunas). Conferi o output do único arquivo salvo pelo script e os valores correspondem ao desejado, então acredito que a lógica para o preenchimento da matriz em branco esteja correta. Os arquivos para executar a simulação estão em anexo e o script está no corpo do email. Desde já, agradeço pela colaboração de todos! rm(list = ls()) raiz = 'C:\\Users\\Yury\\Desktop\\Mestrado\\1_TESE\\Model_Data\\Maize\\PREVISAO\\PA\\' estrategia = c('E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5') meses = c('setembro', 'outubro', 'novembro', 'dezembro', 'janeiro', 'fevereiro', 'marco', 'abril') cidade = c("abelardoluz", "altamira", "brasilia", "caarapo", "catalao", "lagarto", "machado", "mateiros", "muitoscapoes", "piracicaba", "pontagrossa", "primaveradoleste", "srmangab", "sdesiderio", "urucui") anos = c(1980:2012) previsao = matrix(NA, nrow = length(meses), ncol = length(1980:2012)) colnames(previsao) = 1980:2012 #for(e in 1:length(estrategias)){ for(m in 1:length(meses)){ a = read.table(paste0(raiz, 'E1\\', meses[m],'\\', 'final.txt'), header = T, sep = '\t') for(city in 1:length(cidade)){ for(i in 1:length(anos)){ previsao[m,i] = a[city,i] } } write.table(previsao, paste0(raiz, 'E1\\', cidade[city],'.txt'), row.names = F, col.names = T, sep = '\t') } #} Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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Vetores de interesse em uma lista...
by andrebvs＠bol.com.br 02 Out '17

02 Out '17

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Re: [R-br] [Wordcloud] Problema com Encoding
by Leonard Assis 30 Set '17

30 Set '17

Max, Sem uma amostra dos dados que são fonte do erro fica muito dificil de te ajudar. Problema de encoding, eu já tive inclusive, ao compilar um .rmd via atalho no rstudio e não por linha de comando. Por isto é complicado te ajudar sem ter um exemplo dos dados problemáticos Em 27 de set de 2017 11:39 PM, "Max via R-br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: Pessoal, boa noite! Com base em um exemplo pego na internet, tentei fazer uma nuvem de palavras de um arquivo notepad (peguei uma pequena matéria na internet e salvei, em .txt, com o nome SaoBento). O código tem funcionado quase corretamente. O problema é que eu não tenho tido sucesso em corrigir o *encoding* do texto. - Tentei usar encoding = "UTF-8" na linha do readlines, mas sem sucesso. - Também tentei usar enc2native() na última linha do passo 7, mas ocorre erro argument is not a character vector. - Salvei o arquivo SaoBento.txt no Notepad++, usando UTF-8 e, também, a nuvem final acusou problemas de *encoding*. - Deixei o arquivo SaoBento.txt salvo sozinho em uma pasta e, também, não tive sucesso em acertar o *encoding*. Sendo assim, gostaria de saber se alguém poderia fornecer uma dica de como posso driblar esse problema. Agradeço pela atenção. Saudações, -Max Lara PS: A variável "AQUI_ERRO" é onde leio o texto "distorcido". #============================================== # WORDCLOUD #============================================== *#1) INSTALL REQUIRED PACKAGES* install.packages("tm") #for text mining install.packages("SnowballC") #for text stemming install.packages("wordcloud") #wordcloud generator install.packages("RColorBrewer") #color palletes *#2) LOAD REQUIRED PACKAGES* library("tm") library("SnowballC") library("wordcloud") library("RColorBrewer") *#3) TEXT MINING* #LOAD THE TEXT (SAVED LOCALLY) text <- readLines(file.choose()) *#4) LOAD THE DATA AS A CORPUS* docs <- Corpus(VectorSource(text)) #VectorSource() function creates a corpus of character vectors docs <- tm_map(docs, PlainTextDocument) *#5) TEXT TRANSFORMATION* #tm_map() function (to replace, for instance, special characters from the text). #Replacing "/", "@" and "|" with space: toSpace <- content_transformer(function (x , pattern ) gsub(pattern, " ", x)) docs <- tm_map(docs, toSpace, "/") docs <- tm_map(docs, toSpace, "@") docs <- tm_map(docs, toSpace, "\\|") *#6) TEXT CLEANING* #tm_map() (remove unnecessary white space, to convert the text to lower case) #Removing common stopwords docs <- tm_map(docs, content_transformer(tolower)) #Convert the text to lower case docs <- tm_map(docs, removeNumbers) #Remove numbers docs <- tm_map(docs, removeWords, stopwords("portuguese")) #Remove Portuguese common stopwords docs <- tm_map(docs, removePunctuation) #Remove punctuations docs <- tm_map(docs, stripWhitespace) #Eliminate extra white spaces docs <- tm_map(docs, stemDocument) #Text stemming *#7) BUILD A TERM-DOCUMENT MATRIX (TDM)* #TDM is a table containing the frequency of the words. #Column names are words #Rown names are documents dtm <- TermDocumentMatrix(docs) terms(dtm) m <- as.matrix(dtm) v <- sort(rowSums(m),decreasing=TRUE) d <- data.frame(word = names(v),freq=v) head(d, 10) AQUI_ERRO <- d$word *#8) GENERATE THE WORD CLOUD* wordcloud( words = AQUI_ERRO, freq = d$freq, min.freq = 1, max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2")) _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

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Pacote Parallel e Processos Zumbis
by Elias Carvalho 29 Set '17

29 Set '17

Bom dia pessoal Uso o pacote Parallel para criar um cluster e executar um processo em paralelo: # Calculate the number of cores no_cores <- detectCores() - 1 # Initiate cluster cl <- makeCluster(no_cores) . . . executo meu processo no R # Release the cluster stopCluster(cl) No entanto, mesmo parando o cluster e fechando o RStudio, os processo ainda rodam no sistema: Só depois de um tempo eles somem. Meu problema é que preciso continuar rodando outros processo no script e isso causa travamentos. Procurei no Google, mas ainda não achei uma solução adequada. -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

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Problema em ler múltiplas imagens *jp2 com a função stack()
by ASANTOS 29 Set '17

29 Set '17

Prezados Membros, Estava acostumado a ler múltiplas imagens em *tif com o CRM abaixo e retirar informações de interesse, mas quando tento fazer o mesmo para imagens do satélite Sentinel 2 em *jp2 não funciona, a função stack() do pacote raster não funciona. Alguém saberia me dizer o que pode estar acontecendo? A sequência é mesmo list.files(), seguido de stack()? Segue CRM: raster_data <- list.files(path="C:/Users/Santos/Desktop/SENTINEL_DOSSEL_TECA",pattern="*jp2$", full.name=TRUE) sentinel_bands<-stack(raster_data) Error in .local(.Object, ...) : Error in .rasterObjectFromFile(x, band = band, objecttype = "RasterLayer", : Cannot create a RasterLayer object from this file. Obrigado -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ======================================================================

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Amostragem em um vetor
by Andre Oliveira 28 Set '17

28 Set '17

Boa noite,preciso de amostrar em um vetor de nome populacao amostras de tamanho n, com n variando de tamanhos [2; tam] e para cada tam repetir nam (vezes) e assim pegar a estimativas de media e dos desvios -padrão das amostras. Para cada amostra obtida extrair desvio padrão, média e guardar em uma matriz com vazia com NAs! Ao final plotar a média dos desvios e a media das medias em função de cada n. Tentei fazer, mas sem sucesso! Caso alguém pude ajudar ficarei grato! ##################################################################################### n=10 populacao <- rchisq(100000, df = n) mu=n s=sqrt(2*n) mu s par(mfrow = c(1, 3)) hist(populacao, prob=T, main="Y ~ Quiquadrado(GL=10)",xlab=" ", yla="Densidade",col="limegreen") amostragem<-function(populacao, tam, nam) { SD<-NULL media<-NULL X <-matrix(NA, tam, 2) { for(i in 2:nam) amostra<-sample(populacao,tam) SD[i]=sd(amostra) media[i]<-mean(amostra) X[i,] <- c(mean(SD), mean(media)) } print(cbind(mean(SD),mean(media)) print(X) plot.ts(SD, pch=19, type = "p", xlab="Número de folhas amostrada", ylab="Estimativa da Variabiliade", lty=2,xaxp=c(0,150,10)) plot.ts(media, pch=19, type = "p", xlab="Número de folhas amostrada", ylab="Estimativa da média", lty=2,xaxp=c(0,150,10)) } amostragem(populacao, 150, 50000) ########################################################################################### obg

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[Wordcloud] Problema com Encoding
by Max 28 Set '17

28 Set '17

Pessoal, boa noite! Com base em um exemplo pego na internet, tentei fazer uma nuvem de palavras de um arquivo notepad (peguei uma pequena matéria na internet e salvei, em .txt, com o nome SaoBento). O código tem funcionado quase corretamente. O problema é que eu não tenho tido sucesso em corrigir o *encoding* do texto. - Tentei usar encoding = "UTF-8" na linha do readlines, mas sem sucesso. - Também tentei usar enc2native() na última linha do passo 7, mas ocorre erro argument is not a character vector. - Salvei o arquivo SaoBento.txt no Notepad++, usando UTF-8 e, também, a nuvem final acusou problemas de *encoding*. - Deixei o arquivo SaoBento.txt salvo sozinho em uma pasta e, também, não tive sucesso em acertar o *encoding*. Sendo assim, gostaria de saber se alguém poderia fornecer uma dica de como posso driblar esse problema. Agradeço pela atenção. Saudações, -Max Lara PS: A variável "AQUI_ERRO" é onde leio o texto "distorcido". #============================================== # WORDCLOUD #============================================== *#1) INSTALL REQUIRED PACKAGES* install.packages("tm") #for text mining install.packages("SnowballC") #for text stemming install.packages("wordcloud") #wordcloud generator install.packages("RColorBrewer") #color palletes *#2) LOAD REQUIRED PACKAGES* library("tm") library("SnowballC") library("wordcloud") library("RColorBrewer") *#3) TEXT MINING* #LOAD THE TEXT (SAVED LOCALLY) text <- readLines(file.choose()) *#4) LOAD THE DATA AS A CORPUS* docs <- Corpus(VectorSource(text)) #VectorSource() function creates a corpus of character vectors docs <- tm_map(docs, PlainTextDocument) *#5) TEXT TRANSFORMATION* #tm_map() function (to replace, for instance, special characters from the text). #Replacing "/", "@" and "|" with space: toSpace <- content_transformer(function (x , pattern ) gsub(pattern, " ", x)) docs <- tm_map(docs, toSpace, "/") docs <- tm_map(docs, toSpace, "@") docs <- tm_map(docs, toSpace, "\\|") *#6) TEXT CLEANING* #tm_map() (remove unnecessary white space, to convert the text to lower case) #Removing common stopwords docs <- tm_map(docs, content_transformer(tolower)) #Convert the text to lower case docs <- tm_map(docs, removeNumbers) #Remove numbers docs <- tm_map(docs, removeWords, stopwords("portuguese")) #Remove Portuguese common stopwords docs <- tm_map(docs, removePunctuation) #Remove punctuations docs <- tm_map(docs, stripWhitespace) #Eliminate extra white spaces docs <- tm_map(docs, stemDocument) #Text stemming *#7) BUILD A TERM-DOCUMENT MATRIX (TDM)* #TDM is a table containing the frequency of the words. #Column names are words #Rown names are documents dtm <- TermDocumentMatrix(docs) terms(dtm) m <- as.matrix(dtm) v <- sort(rowSums(m),decreasing=TRUE) d <- data.frame(word = names(v),freq=v) head(d, 10) AQUI_ERRO <- d$word *#8) GENERATE THE WORD CLOUD* wordcloud( words = AQUI_ERRO, freq = d$freq, min.freq = 1, max.words=200, random.order=FALSE, rot.per=0.35, colors=brewer.pal(8, "Dark2"))

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