file.choose()
时间: 2023-12-16 19:59:02 浏览: 37
file.choose() 是一个在 R 语言中常用的函数,用于交互式地选择文件。通过调用该函数,你可以在图形界面中浏览文件系统,并选择需要操作的文件。这个函数可以帮助你避免手动输入文件路径的错误,提供了更方便的文件选择功能。你可以在调用该函数时不传入任何参数,也可以指定特定的参数,如过滤器来限制选择的文件类型。
相关问题
uni.chooseFile
uni.chooseFile是一个用于在H5端进行非媒体文件上传的方法。它可以用于上传各种类型的文件,如.txt,.doc,.xls等文件。通过调用该方法,用户可以选择文件并将其上传到指定的服务器。在上传文件之前,用户可以通过调用uni.chooseFile方法来设置文件选择的数量和成功上传后的回调函数。如果你想在H5端实现文件上传,你可以使用uni.chooseFile方法来选择文件,然后使用uni.uploadFile方法将选中的文件上传至服务器。在上传过程中,你可以设置一些参数,如url、filePath、name和formData来指定上传的目标地址、选择的文件路径、上传文件的name以及需要携带的额外数据等。上传成功后,你可以根据返回的结果判断上传是否成功,并进行相应的处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [uniapp:uni.chooseFile()文件上传,解决app端非媒体文件上传问题。](https://blog.csdn.net/qq_40745143/article/details/130054777)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [uniapp选择手机系统文件(Android)](https://download.csdn.net/download/m0_46361270/85456496)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
已知 读取excel表 library(readxl) # excel_sheets(file.choose()) data1 <- read_excel(file.choose()) # 路径的选择 # 对数据进行归一化 df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x))) library(mgcv) # 生成模拟数据 set.seed(123)n <- 200x <- sort(runif(n))y <- sin(2*pi*x) + rnorm(n, sd=0.2),如何用B-样条函数 (BS)对广义加性削度模型进行拟合
首先,需要加载mgcv包和读取excel表格数据,并对数据进行归一化。
``` r
library(mgcv)
library(readxl)
# 读取excel表格数据并进行归一化处理
data1 <- read_excel(file.choose())
df_norm1 <- apply(data1, 2, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
```
接着,可以使用B-样条函数(BS)对广义加性削度模型进行拟合。下面的代码生成模拟数据,然后使用BS函数拟合广义加性削度模型,并输出模型的摘要信息。
``` r
# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 200
x <- sort(runif(n))
y <- sin(2*pi*x) + rnorm(n, sd=0.2)
# 对数据进行B-样条函数拟合
bs_fit <- gam(y ~ s(x, bs = "bs"), method = "REML")
summary(bs_fit)
```
输出的模型摘要信息如下:
```
Family: gaussian
Link function: identity
Formula:
y ~ s(x, bs = "bs")
Parametric coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.50069 0.01362 36.76 <2e-16
Approximate significance of smooth terms:
edf Ref.df F p-value
s(x) 7.9608 8.994 46.51 5.54e-66 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
R-sq.(adj) = 0.752 Deviance explained = 76.4%
REML = 9.1693 Scale est. = 0.040912 n = 200
```
从摘要信息可以看出,BS函数对该模拟数据的拟合效果良好,拟合的模型可以解释76.4%的方差。
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