rpy

腾讯课堂 | Python网络爬虫与文本分析 我的施工之路 1 我的施工计划 2 数字专题 3 字符串专题 4 列表专题 5 流程控制专题 6 编程风格专题 7 函数使用 8 面向对象编程(上篇) 9 面向对象编程(下篇) 10 十大数据结构 11 包和模块使用总结 12 Python正则专题总结 13 设计模式 14 Python时间模块总结 15 Python 装饰器 16 Python 迭代器 17 Python 生成器 Python 绘图入门 这是施工系列第18篇，同时也进入到一个新的阶段：Python绘图篇。作为绘图模块的第一篇，与大家一起过过最基本的Python绘图原理。 掌握基本的绘图原理很有必要，各个常用绘图库的原理基本都是相通的。所以了解它们后，使用库里的API函数将会更加得心应手，并且熟练其中一个库后，便能迅速上手其他的绘图库。 1 绘图组成要素 一般绘图要素的基本组成部分包括：画布(Canvas)，坐标系(Axes)，轴(Axis)，标题(Title)，标签(Label)，刻度(Tick)，图例(Legend)，网格(Grid)，数据域(Data)，如下图所示： 2 画布 画布 Canvas 是绘制图像的地方，一个画布可以包括多个坐标系，如下图所示，一个Canvas上包括2个坐标系(Axes)： 对应在实际绘图中，如下所示，画布上共包括3个坐标系

R语言知识： https://www.w3cschool.cn/r/r_lists.html 1. 安装库rpy2 1. 下载与本地对应python版本模块，pip install rpy2是安装不上的 下载地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ # rpy2 这是python下包的专用地址 需要下载版本和平台都相对应的whl包，我下的是rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win32.whl pip install rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win32.whl安装即可。 如果还不行，参考： https://www.cnblogs.com/caiyishuai/p/9520214.html 2. 安装broom --》R语言的一个库--》与R脚本有关，可以忽略 install.packages( ' broom ' ) 3. 写R脚本 library(broom) test <- function() { # x <- c(1:1200000) # y <- c(1:1200000) x <- c(151, 174, 138, 186, 128, 136, 179, 163, 152, 131 ) y <- c(63, 81, 56, 91, 47, 57, 76, 72, 62, 48 )

ROS导出的urdf模型在gazebo中搭建模型轮子凹陷在地面里解决方法 问题描述 在gazebo仿真时，一侧的轮子直接凹陷下去了，在我把主动轮删除之后四个轮子都会凹陷下去。 #如图所示 问题解决 开始以为是坐标系设置出现问题，于是修改wheel的参数，当我把wheel半径设置的足够小时（0.01），解决了如上情况，但是在通过键盘操控机器人模型时，完全不会发生运动，此方法不可取。后来发现是wheel的rpy设置上出现了问题，在wheel_link的rpy设置的是rpy=" M P I / 2 00 " ； 而 在 碰 撞 属 性 设 置 的 r p y = " 000 " ； 设 置 应 保 持 一 样 ， 都 选 取 为 r p y = " {M_PI/2} 0 0"；而在碰撞属性设置的rpy="0 0 0"；设置应保持一样，都选取为rpy=" M P ​ I / 2 0 0 " ； 而 在 碰 撞 属 性 设 置 的 r p y = " 0 0 0 " ； 设 置 应 保 持 一 样 ， 都 选 取 为 r p y = " {M_PI/2} 0 0"。 代码如下所示（仅wheel） <xacro:macro name="wheel" params="prefix reflect reflect1"> <joint name="${prefix}_wheel_joint"

【编者按】 如果你正想构建一个机器学习项目，但却纠结于如何选择编程语言，这篇文章将是你所需要的。 这篇文章不仅帮助你理解Python和R这两种语言的区别，还有助于你了解各个语言多方面的优势。那就不再浪费时间了，我们直接进入主题吧！ 作者 | Manav Jain 译者 | Joe，责编 | 夕颜 出品 | CSDN（ID:CSDNnews） 以下为译文： R和Python有着相同的编程特性，同时都是数据科学家常用的工具。在机器学习领域，大约有69%的开发者使用Python，另外24%的开发者使用R。这两种语言都是开源的，因此都是免费的。但是，Python是被设计成一种广泛适用的编程语言，但R是被用于统计分析。 人工智能和数学分析是开源工具创新的两大热门领域。Python和R都营造了很好的开源生态环境，这有利各个水平的数据科学家更有效地完成科学工作。 机器学习和数据分析之间的区别随着时间的推移都是相对变化，但是，其主要的区别是机器学习偏向模型解释，而数据分析侧重解释和事实推测。在不断增长的质疑声中，Python在机器学习领域获得了一席之地。R则作为一门用于事实推断和统计推断的语言在数据分析领域享有盛誉。 这并不意味着必须把这两个语言划分到不同的领域 ——python也足以被用来作为数据分析的工具，R也具备充分的适应性可以完成机器学习中的重要工作