Category: လမ်းညွှန်

Floats ၏ NumPy array ကို ကိန်းပြည့် array တစ်ခုသို့ ပြောင်းလဲရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်း 1- Floats များကို ကိန်းပြည့်အဖြစ်သို့ ပြောင်းပါ (အောက်သို့အဆင်း) rounded_down_integer_array = float_array. astype (int) နည်းလမ်း 2- float များကို ကိန်းပြည့်အဖြစ်သို့ ပြောင်းပါ (အနီးဆုံးကိန်းပြည့်သို့ ပတ်ထားသည်) rounded_integer_array = (np. rint (some_floats)). astype (int) နည်းလမ်း 3- Floats...

အကွက်ကွက်ကွက် သည် ဂဏန်းငါးလုံးအကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြသည့် ကွက်ကွက်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းပါဝင်သည်- အနိမ့်ဆုံးတန်ဖိုး ပထမ quartile (၂၅ ခုမြောက် ရာခိုင်နှုန်း) ပျမ်းမျှတန်ဖိုး တတိယ ကွာတား (၇၅ ခုမြောက် ရာခိုင်နှုန်း)၊ အများဆုံးတန်ဖိုး အကွက်ကွက်ကွက်တစ်ခုပြုလုပ်ရန် ပထမအကြိမ်မှ တတိယမြောက် လေးပုံးတစ်ကွက်ကို ဦးစွာဆွဲပါ။ ထို့နောက် အလယ်ဗဟိုတွင် ဒေါင်လိုက်မျဉ်းတစ်ခုဆွဲပါ။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အနိမ့်ဆုံးနှင့် အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးအထိ quartiles များ၏ “ ပါးသိုင်းမွှေးများ” ကို ဆွဲပါသည်။ စာရင်းအင်းဆော့ဖ်ဝဲအများစုတွင်၊ အောက်ပါလိုအပ်ချက်နှစ်ခုအနက်မှတစ်ခုနှင့်ကိုက်ညီပါက စောင့်ကြည့်မှုတစ်ခုကို အကြမ်းဖျင်းအဖြစ်...

စာရင်းဇယားများတွင်၊ ဘက်စုံစကေးချဲ့ခြင်းသည် စိတ္တဇ Cartesian space (များသောအားဖြင့် 2D အာကာသ) ရှိ ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ စူးစမ်းလေ့လာမှုများ၏ တူညီမှုကို မြင်သာစေရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ R တွင် multidimensional scaling ကိုလုပ်ဆောင်ရန် အလွယ်ဆုံးနည်းလမ်းမှာ အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုထားသည့် built-in cmdscale() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်။ cmdscale(d၊ eig = FALSE၊ k = 2၊ …) ရွှေ- d : dist() လုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် ယေဘုယျအားဖြင့်...

R ရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ ကော်လံတစ်ခုတည်းကို အမည်ပြောင်းရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ နည်းလမ်း 1- Base R ကို အသုံးပြု၍ ကော်လံတစ်ခုတည်းကို အမည်ပြောင်းပါ။ #rename column by name colnames(df)[colnames(df) == ' old_name '] <- ' new_name ' #rename column by position #colnames(df)[ 2 ] <- ' new_name ' နည်းလမ်း 2-...

စာရင်းဇယားများတွင်၊ odds ratio သည် ကုသမှုအုပ်စုတစ်ခုတွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခု၏ မသာမယာအချိုးအစားကို ထိန်းချုပ်သည့်အုပ်စုတွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့် အဖြစ်အပျက်တစ်ခု၏ မသာမယာများကို ပြောပြသည်။ အောက်ပါဖော်မတ်ကိုယူသည့် ဇယား 2 နှင့် 2 တွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဆောင်သည့်အခါ အချိုးမညီမှုအချိုးကို ကျွန်ုပ်တို့ တွက်ချက်လေ့ရှိသည်- R တွင် odds အချိုးကို တွက်ချက်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် epitools package မှ oddsratio() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် ဤ syntax ကို လက်တွေ့တွင်...

ပေးထားသောကွက်တစ်ခု၏ y-ဝင်ရိုးကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် ggplot2 ရှိ scale_y_continuous() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- p+ scale_y_continuous(breaks, n.breaks, labels, limits, ...) ရွှေ- breaks : y ဝင်ရိုးပေါ်ရှိ breaks များအတွက် ကိန်းဂဏာန်း vector တစ်ခု n.breaks : y ဝင်ရိုးပေါ်ရှိ breaks စုစုပေါင်းအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်သည့် ကိန်းပြည့် vector တစ်ခု တံဆိပ်များ – y...

ပေးထားသောကွက်တစ်ခု၏ x-axis ကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် ggplot2 ရှိ scale_x_continuous() လုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်- p+ scale_x_continuous(breaks, n.breaks, labels, limits, ...) ရွှေ- breaks : x-axis ပေါ်ရှိ breaks များအတွက် ကိန်းဂဏာန်း vector တစ်ခု n.breaks : x-axis ပေါ်ရှိ စုစုပေါင်း breaks အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်သည့် ကိန်းပြည့် vector တစ်ခု labels...

စာရင်းဇယားများတွင်၊ Cohen’s Kappa သည် အကြောင်းအရာတစ်ခုစီကို သီးသန့်အမျိုးအစားများအဖြစ် ခွဲခြားပေးသည့် အဆင့်သတ်မှတ်သူ သို့မဟုတ် တရားသူကြီးနှစ်ဦးကြား သဘောတူညီချက်အဆင့်ကို တိုင်းတာရန် အသုံးပြုသည်။ Cohen ၏ kappa ဖော်မြူလာကို အောက်ပါအတိုင်း တွက်ချက်ပါသည်။ k = (p o – p e ) / (1 – p e ) ရွှေ- p o : အကဲဖြတ်သူများကြားတွင် ဆက်စပ်သဘောတူချက် p e...

dplyr ရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ တန်ဖိုးများ၏ စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ နည်းလမ်း 1- ကိန်းရှင်တစ်ခု၏ စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ပါ။ library (dplyr) df %>% summarise(sd_var1 = sd(var1, na. rm = TRUE )) နည်းလမ်း 2- ကိန်းရှင်များစွာ၏ စံသွေဖည်မှုကို တွက်ချက်ပါ။ library (dplyr) df %>% summarize(sd_var1 = sd(var1, na. rm = TRUE...

R ရှိ ကော်လံနှစ်ခု၏ တန်ဖိုးများအကြား အချိုးကို တွက်ချက်ရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်သည်- နည်းလမ်း 1- Base R ကိုသုံးပါ။ #calculate ratio between variable1 and variable2 df$ratio <- df$variable1/df$variable1 #calculate ratio between variable1 and variable2, rounded to 2 decimal places df$ratio <- round(df$variable1/df$variable2, 2 ) နည်းလမ်း 2: dplyr...