在R的faraway包中有一个名为worldcup的数据集，该数据集是2010年世界杯球员的数据，利用dplyr包的函数按Team统计Shots、Passes、Tackles、Saves的总和

好的，我知道你的问题了。以下是利用dplyr包的函数按Team统计Shots、Passes、Tackles、Saves的总和的代码：

library(faraway)
library(dplyr)

worldcup %>% 
  group_by(Team) %>% 
  summarise(
    Shots = sum(Shots),
    Passes = sum(Passes),
    Tackles = sum(Tackles),
    Saves = sum(Saves)
  )

这段代码首先加载了faraway包和dplyr包，然后使用管道运算符`%>%`将worldcup数据集按Team进行分组，再使用summarise()函数统计Shots、Passes、Tackles、Saves的总和。最后得到的结果是一个按Team分组的数据框，其中包含了每个Team的Shots、Passes、Tackles、Saves的总和。

相关问题

在R的faraway包中有一个名为worldcup的数据集，该数据集是2010年世界杯球员的数据，利用dplyr包的函数完成如下操作： （1）选择Team、Position、Shots变量数据，赋值给worldcup1； （2）将worldcup1按照Team升序排列，并赋值给worldcup2； （3）筛选巴西队（Team为Brazil）所有球员数据，赋值给worldcup3； （4）按Team统计Shots、Passes、Tackles、Saves的总和。

好的，我会为您解答这个问题。

首先，需要加载所需的包和数据集：

library(dplyr)
library(faraway)
data(worldcup)

然后，按照题目要求进行操作：

1. 选择Team、Position、Shots变量数据，赋值给worldcup1：

worldcup1 <- select(worldcup, Team, Position, Shots)

2. 将worldcup1按照Team升序排列，并赋值给worldcup2：

worldcup2 <- arrange(worldcup1, Team)

3. 筛选巴西队（Team为Brazil）所有球员数据，赋值给worldcup3：

worldcup3 <- filter(worldcup, Team == "Brazil")

4. 按Team统计Shots、Passes、Tackles、Saves的总和：

worldcup4 <- group_by(worldcup, Team) %>%
  summarize(Shots = sum(Shots), Passes = sum(Passes),
            Tackles = sum(Tackles), Saves = sum(Saves))

这样，worldcup4就是统计得到的结果，包含了所有球队的Shots、Passes、Tackles、Saves的总和。

请帮我写一个代码，是关于行人检测，评测标准包括ap和moda，要求利用python来写，数据集是mot17det

好的，关于行人检测的评测代码，我可以提供以下示例代码。这里是基于COCO API的代码，实现了对行人检测结果的AP和mAP计算：

from pycocotools.coco import COCO
from pycocotools.cocoeval import COCOeval

# 加载数据集
annFile = 'path/to/annotations.json'
cocoGt = COCO(annFile)

# 加载检测结果
resFile = 'path/to/results.json'
cocoDt = cocoGt.loadRes(resFile)

# 初始化评测器
cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox')

# 设置评测参数
cocoEval.params.imgIds = sorted(cocoGt.getImgIds())
cocoEval.params.catIds = [1]  # 表示类别为行人

# 进行评测
cocoEval.evaluate()
cocoEval.accumulate()
cocoEval.summarize()

# 输出AP和mAP等指标
print('AP: {:.4f}'.format(cocoEval.stats[0]))
print('mAP: {:.4f}'.format(cocoEval.stats[1]))

关于MODA的计算，由于其涉及到多目标跟踪的匹配和精度等问题，相对比较复杂，这里仅提供一个大致的实现思路：

# 加载数据集和跟踪结果
annFile = 'path/to/annotations.json'
cocoGt = COCO(annFile)
trackFile = 'path/to/tracks.json'
cocoTrack = COCO(trackFile)

# 初始化评测器
cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoTrack, 'bbox')

# 设置评测参数
cocoEval.params.imgIds = sorted(cocoGt.getImgIds())
cocoEval.params.catIds = [1]  # 表示类别为行人

# 进行评测
cocoEval.evaluate()
cocoEval.accumulate()

# 计算MODA指标
MODA = 0
for t in range(cocoEval.params.maxDets[2]):
    MT = cocoEval.eval['MTR'][t]
    ML = cocoEval.eval['MLR'][t]
    FP = cocoEval.eval['FAR'][t]
    MODA += min(MT, ML, FP)

MODA /= cocoEval.params.maxDets[2]

# 输出MODA指标
print('MODA: {:.4f}'.format(MODA))

需要注意的是，这里的MODA计算仅是一种简单的实现方法，实际情况可能需要更加复杂的匹配算法和精度计算等。