Buenos dias a todos esos sabios. Tengo esta tabla año mes puerto origen arte pesomues. peso.desem 1 2007 1 Santander Divisiones VIIIab BACA 48.5 113.7 3 2007 2 Santander Divisiones VIIIab BACA 61.3 189.1 6 2007 3 Santander Divisiones VIIIab BACA 95.8 185.4 9 2007 4 Santander Divisiones VIIIab BACA 70.1 120.9 12 2007 5 Santander Divisiones VIIIab BACA 24.4 27.6 15 2007 6 Santander Divisiones VIIIab BACA 52.3 131.3 Estoy rompiendome la cabeza para hacer lo siguiente: un barplot (o similar) donde vengan representadas en la misma grafica el peso muestra y el peso desembarcado, todo esto en funcion del año, mes y puerto [[alternative HTML version deleted]]
Hola, He probado de dos formas y para ello he ampliado el data.frame con nuevos casos para que puedas ver las diferencias de acabado. ###### El código es este: #### #dir.dat es la variable que incluye el directorio donde tienes los datos #file.dat es la variable que incluye el nombre del fichero de datos "puerto.dat". pue.dat<-read.table(paste(dir.dat,file.dat,sep=""),header=T) pue.dat$añomes<-paste(pue.dat$año,"_",pue.dat$mes,sep="") library(lattice) xyplot( pesomues ~ peso.desem | puerto * factor(añomes), data=pue.dat ) dotplot( pesomues ~ peso.desem | factor(añomes), groups=puerto, data=pue.dat, key = simpleKey(levels(pue.dat$puerto), space = "right") ) ############# Y estos son los datos modificados ############ id año mes puerto origen arte pesomues peso.desem 1 2007 1 Santander Divisiones BACA 48.5 113.7 3 2007 2 Santander Divisiones BACA 61.3 189.1 6 2007 3 Santander Divisiones BACA 95.8 185.4 9 2007 4 Valencia Divisiones BACA 70.1 120.9 12 2007 5 Valencia Divisiones BACA 24.4 27.6 15 2007 6 Valencia Divisiones BACA 52.3 131.3 1 2007 1 Valencia Divisiones BACA 40.5 103.7 3 2007 2 Valencia Divisiones BACA 65.3 159.1 6 2007 3 Valencia Divisiones BACA 98.5 115.4 9 2007 4 Santander Divisiones BACA 90.1 140.9 12 2007 5 Santander Divisiones BACA 54.4 77.6 15 2007 6 Santander Divisiones BACA 82.3 181. ###################### Las mejoras (layout, tamaños de etiquetas, nombres de etiquetas, etc) sobre tanto xyplot como dotplot las puedes consultar en la ayuda de las dos funciones. Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es www.datanalytics.com/blog 2011/1/25 jose cebrian <pepeceb@yahoo.es>> Buenos dias a todos esos sabios. > Tengo esta tabla > > año mes puerto origen arte pesomues. > peso.desem > 1 2007 1 Santander Divisiones VIIIab BACA 48.5 113.7 > 3 2007 2 Santander Divisiones VIIIab BACA 61.3 189.1 > 6 2007 3 Santander Divisiones VIIIab BACA 95.8 185.4 > 9 2007 4 Santander Divisiones VIIIab BACA 70.1 120.9 > 12 2007 5 Santander Divisiones VIIIab BACA 24.4 27.6 > 15 2007 6 Santander Divisiones VIIIab BACA 52.3 131.3 > > Estoy rompiendome la cabeza para hacer lo siguiente: un barplot (o similar) > donde vengan representadas en la misma grafica el peso muestra y el peso > desembarcado, todo esto en funcion del año, mes y puerto > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >[[alternative HTML version deleted]]
Hola a todos, Estoy utilizando la libreria e1071 para clasificar unos datos con svm. y me da el siguiente error: Error en table(pred, true.y) : all arguments must have the same length Os adjunto unos txt con los datos de entrenamiento y de test por si quereis echarles un vistazo. El código que uso es el siguiente: library(e1071) library(class) memory.limit(size=4000) #leyendo el archivo con el test test<-read.table("test.txt", header=TRUE) #convirtiendo a valores categoricos test$classes<-as.factor(test$classes) # leyendo los datos de entrenamiento calibrate<-read.table("calibration.txt", header=TRUE) calibrate$calibration<-as.factor(calibrate$calibration) # calibracion del modelo svm calibrate.rf<-tune.svm(calibration~B14+B15+B16+B17+B18+B19+B24+B25+B26, data=calibrate, validation.x = test, type = "C-classification", cachesize =4000, kernel="polynomial", degree=1, gamma = seq(0.05, 0.1, by=0.05), cost = seq(0.1, 0.2, by=0.1), tunecontrol = tune.control(sampling = "fix", fix = 1, best.model = TRUE, performances = FALSE)) Muchas gracias y saludos Víctor. ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20110222/21ff793d/attachment-0001.html> ------------ próxima parte ------------ An embedded and charset-unspecified text was scrubbed... Name: test.txt URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20110222/21ff793d/attachment-0002.txt> ------------ próxima parte ------------ An embedded and charset-unspecified text was scrubbed... Name: calibration.txt URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20110222/21ff793d/attachment-0003.txt>