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R語言之書：編程與統計

為了解決顏色代碼的問題，作者（紐西蘭）蒂爾曼·M.戴維斯 這樣論述：

本書由淺入深、全面系統地介紹了R語言的編程和統計知識，為讀者了解現代數據科學的計算方法奠定了比較堅實的基礎。 本書包括語言、編程、統計學和概率、統計檢驗和建模、繪圖共5個部分，基本涵蓋了國外大學一、二年級的統計學課程。在講授知識的同時，本書注重學以致用，每章穿插了許多練習，方便讀者動手操作；每章結尾提供了本章講述的代碼匯總，方便讀者快速查閱。通過對本書循序漸進的學習，讀者可以逐步構建自己的知識體系，同時培養程序員的思維方式。本書適合R語言初學者從頭開始學習，有編程經驗的讀者也可以挑選自己感興趣的內容閱讀。 本書既可以用作R語言編程的社會培訓教材、自學教材，也可以用作高校師生，特別是統計學專

業師生的輔導教材。 蒂爾曼·M. 戴維斯，是紐西蘭奧塔哥大學的講師，教授統計數據課程。他使用R語言編程已經有10年之久，並在他的所有課程上教授R語言編程。蒂爾曼·M. 戴維斯因對空間點模式建模的研究，被授予紐西蘭統計協會的Worsley獎。紐西蘭huang家學會授予他Marsden Fast-Start獎，表彰他解決了相關的問題。他組織了一個為期3天的R語言講習班，這鼓勵他寫出這本面向R語言初學者的使用指南。 第一部分 語言 第1章 新手入門3 1.1從CRAN獲取並安裝R3 1.2打開R之初體驗3 1.2.1控制台和編輯窗格4 1.2.2注釋5 1

.2.3工作路徑6 1.2.4安裝和載入R包6 1.2.5説明檔和函數文檔7 1.2.6協力廠商編輯器9 1.3保存工作和退出R9 1.3.1工作空間9 1.3.2腳本10 1.4約定10 1.4.1編碼11 1.4.2引用數學函數和等式11 1.4.3練習12 第2章 數值、運算、賦值和向量13 2.1R在基礎數學上的應用13 2.1.1運算13 2.1.2對數和指數14 2.1.3科學計數法15 2.2分配對象16 2.3向量17 2.3.1創建向量17 2.3.2序列、重複、排序和長度18 2.3.3子集和元素的提取21 2.3.4面向向量的操作25 第3章 矩陣和陣列30 3.1定

義一個矩陣30 3.1.1填充方式31 3.1.2合併行和列31 3.1.3矩陣的維度32 3.2構造子集32 3.2.1按行、列和對角線提取元素33 3.2.2省略和改寫34 3.3矩陣運算和線性代數36 3.3.1矩陣的轉置37 3.3.2單位矩陣37 3.3.3矩陣的數乘38 3.3.4矩陣的加減法38 3.3.5矩陣的乘法39 3.3.6逆矩陣40 3.4多維陣列41 3.4.1定義42 3.4.2子集、提取和替換43 第4章 非數值型資料47 4.1邏輯值47 4.1.1TRUE還是FALSE47 4.1.2邏輯值的輸出：關係運算子48 4.1.3多重比較：邏輯運算子51 4.1.

4邏輯值也是數值53 4.1.5利用邏輯值提取子集54 4.2字元58 4.2.1創建一個字串58 4.2.2連接59 4.2.3轉義序列61 4.2.4子集與匹配62 4.3因數63 4.3.1識別類別63 4.3.2水準的定義與排序65 4.3.3組合與分割66 第5章 清單和數據框70 5.1清單對象70 5.1.1創建清單和訪問組件70 5.1.2命名72 5.1.3嵌套73 5.2數據框75 5.2.1創建資料框75 5.2.2添加資料列併合並資料框77 5.2.3利用邏輯值提取記錄的子集79 第6章 特殊值、類型和轉換82 6.1特殊值82 6.1.1無窮數82 6.1.2Na

N84 6.1.3NA86 6.1.4NULL88 6.2類型、類別和轉換91 6.2.1屬性91 6.2.2物件類別93 6.2.3檢查物件函數is.95 6.2.4轉換函數as.96 第7章 基本繪圖102 7.1使用plot調整座標向量102 7.2圖形化參數103 7.2.1自動繪圖類型104 7.2.2標題和坐標軸標籤104 7.2.3顏色105 7.2.4點和線的外觀106 7.2.5繪圖區域限制107 7.3在已有圖中添加點、線和文本107 7.4ggplot2包113 7.4.1使用qplot進行快速繪圖113 7.4.2用geoms設置外觀常量114 7.4.3geoms的

美學映射116 第8章 讀寫文件119 8.1R內置資料集119 8.1.1內置資料集119 8.1.2貢獻資料集120 8.2讀入外部資料檔案121 8.2.1表格格式121 8.2.2試算表工作簿124 8.2.3基於網頁的文件125 8.2.4其他檔案格式126 8.3寫出資料檔案和圖形126 8.3.1資料集126 8.3.2圖像和圖形檔127 8.4特殊物件的讀/寫操作130 第二部分 程式設計 第9章 調用函數135 9.1作用域135 9.1.1環境135 9.1.2搜索路徑137 9.1.3名稱的保留和保護139 9.2參數匹配140 9.2.1準確性140 9.2.2局

部匹配141 9.2.3位置142 9.2.4混合142 9.2.5省略號的用法143 第10章 條件和迴圈145 10.1if語句145 10.1.1獨立語句145 10.1.2else語句148 10.1.3基於元素水準使用ifelse149 10.1.4嵌套和堆疊語句150 10.1.5轉換函數153 10.2迴圈代碼156 10.2.1for迴圈156 10.2.2while迴圈162 10.2.3使用apply的隱式迴圈165 10.3其他控制流程機制169 10.3.1break或next聲明169 10.3.2repeat語句171 第11章 編寫函數175 11.1函數命令

175 11.1.1創建函數175 11.1.2使用返回178 11.2參數180 11.2.1惰性計算180 11.2.2設置預設值183 11.2.3檢查缺失參數184 11.2.4省略號的處理185 11.3特殊函數189 11.3.1説明函數190 11.3.2一次性函數191 11.3.3遞迴函數192 第12章 異常值、計時和可見性196 12.1異常值處理196 12.1.1正式聲明：錯誤和警告196 12.1.2使用try命令來捕獲錯誤198 12.2進度和計時202 12.2.1文本進度條：執行到哪裡了202 12.2.2測量完成時間：執行需要多長時間203 12.3隱藏2

04 12.3.1函數與物件的區別205 12.3.2區分資料框變數207 第三部分統計學與概率 第13章 初級統計學213 13.1描述原始資料213 13.1.1數值型變數213 13.1.2分類變數214 13.1.3單變數和多變數資料215 13.1.4參數和統計量216 13.2統計概要216 13.2.1集中趨勢：均值、中位數、眾數217 13.2.2計數、百分比和比例220 13.2.3四分位數、百分位數和五分位數概括法222 13.2.4離散程度：方差、標準差和四分位差223 13.2.5協方差和相關係數226 13.2.6異常值230 第14章 資料視覺化基礎233 1

4.1橫條圖和圓形圖233 14.1.1繪製橫條圖233 14.1.2圓形圖簡介236 14.2長條圖237 14.3箱線圖239 14.3.1獨立箱線圖239 14.3.2並列箱線圖240 14.4散點圖241 14.4.1單一散點圖242 14.4.2散點圖矩陣243 第15章 概率248 15.1什麼是概率248 15.1.1事件和概率248 15.1.2條件概率249 15.1.3交集249 15.1.4並集250 15.1.5補集250 15.2隨機變數和概率分佈251 15.2.1觀察值251 15.2.2離散隨機變數252 15.2.3連續隨機變數254 15.2.4形狀、偏態

和峰態260 第16章 常見的概率分佈263 16.1常見的概率品質函數263 16.1.1伯努利分佈263 16.1.2二項分佈264 16.1.3泊松分佈268 16.1.4其他品質函數271 16.2常見的概率密度函數271 16.2.1均勻分佈271 16.2.2正態分佈275 16.2.3學生t分佈282 16.2.4指數分佈284 16.2.5其他密度函數286 第四部分 統計檢驗與建模 第17章 抽樣分佈和置信度291 17.1抽樣分佈291 17.1.1樣本均值的分佈292 17.1.2樣品比例的分佈295 17.1.3其他統計的抽樣分佈298 17.2置信區間298 1

7.2.1平均值的置信區間299 17.2.2比例的置信區間301 17.2.3其他置信區間301 17.2.4對CI解釋的評論302 第18章 假設檢驗304 18.1假設檢驗的組件304 18.1.1假設305 18.1.2檢驗統計量305 18.1.3p值305 18.1.4顯著性水準305 18.1.5假設檢驗的拒絕域306 18.2檢驗均值306 18.2.1單個均值306 18.2.2兩個均值309 18.3檢驗比例316 18.3.1單個比例316 18.3.2兩個比例318 18.4檢驗分類變數322 18.4.1單個分類變數322 18.4.2兩個分類變數325 18.5錯

誤與功效329 18.5.1假設檢驗錯誤329 18.5.2第Ⅰ類錯誤330 18.5.3第Ⅱ類錯誤332 18.5.4統計功效335 第19章 方差分析340 19.1單因素方差分析340 19.1.1假設和診斷檢驗340 19.1.2單因素方差分析表343 19.1.3用aov函數創建方差分析表344 19.2雙因素方差分析345 19.2.1一系列假設346 19.2.2主效應和交互作用347 19.3Kruskal-Wallis檢驗349 第20章 簡單線性回歸352 20.1線性關係的一個示例352 20.2一般概念353 20.2.1模型的定義354 20.2.2估計截距和斜率

的參數354 20.2.3用lm擬合線性模型355 20.2.4對殘差的說明356 20.3統計推斷357 20.3.1匯總擬合模型357 20.3.2回歸係數的顯著性檢驗358 20.3.3可決係數359 20.3.4其他匯總輸出359 20.4預測360 20.4.1置信區間還是預測區間360 20.4.2解釋區間361 20.4.3繪製區間362 20.4.4插值與外推364 20.5分類解釋變數365 20.5.1二元變數：k = 2365 20.5.2多元變數：k > 2368 20.5.3改變參考水準372 20.5.4將分類變數視為數位372 20.5.5單因素方差分析的等價37

5 第21章 多元線性回歸377 21.1相關術語377 21.2理論378 21.2.1將簡單模型擴展為多元模型378 21.2.2矩陣形式的估計378 21.2.3一個基礎例子379 21.3在R中的實現和解釋380 21.3.1其他解釋變數381 21.3.2解釋邊際效應383 21.3.3視覺化多元線性模型383 21.3.4查找置信區間385 21.3.5綜合的F檢驗385 21.3.6對多元線性模型進行預測387 21.4轉換數值變數389 21.4.1多項式390 21.4.2對數395 21.4.3其他變換397 21.5交互項398 21.5.1概念和動機399 21.5.

2分類變數和連續變數399 21.5.3兩個分類403 21.5.4兩個連續404 21.5.5高階交互項406 第22章 線性模型選擇和診斷409 22.1擬合優度和複雜度409 22.1.1簡約原則409 22.1.2一般原則409 22.2模型選擇演算法410 22.2.1嵌套比較：部分F檢驗410 22.2.2向前選擇413 22.2.3向後選擇417 22.2.4逐步AIC選擇420 22.2.5其他選擇演算法425 22.3殘差診斷425 22.3.1檢查和解釋殘差426 22.3.2評估正態性429 22.3.3離群值、杠杆和影響430 22.3.4計算杠杆433 22.3.5

庫克距離434 22.3.6以圖形方式組合殘差、杠杆和庫克距離437 22.4共線性441 22.4.1潛在警告標誌441 22.4.2相關預測442 第五部分高級繪圖 第23章 自訂高級繪圖447 23.1掌握圖形設備447 23.1.1手動打開新設備448 23.1.2在設備之間切換448 23.1.3關閉一個設備449 23.1.4一個設備中多個圖形449 23.2繪製區域和邊距452 23.2.1默認間距452 23.2.2自訂間距453 23.2.3剪切454 23.3點擊式座標互動456 23.3.1獲取座標456 23.3.2視覺化所選座標456 23.3.3專用注釋457

23.4自訂傳統R圖形460 23.4.1樣式和禁止的圖形參數460 23.4.2自訂邊框461 23.4.3自訂坐標軸462 23.5專用文本和標籤符號464 23.5.1字體464 23.5.2希臘符號465 23.5.3數學運算式466 23.6完全注釋的散點圖468 第24章 進一步瞭解圖形474 24.1是使用ggplot還是qplot474 24.2平滑和陰影475 24.2.1添加LOESS趨勢475 24.2.2構建平滑密度估計477 24.3多個圖形和變數的分面479 24.3.1獨立圖形479 24.3.2一個分類變數的分面繪圖481 24.4ggvis包裡的互動式工具4

84 第25章 在更高維上定義顏色和圖形490 25.1顏色的表示和使用490 25.1.1紅—綠—藍十六進位顏色 代碼490 25.1.2內置調色板493 25.1.3自訂調色盤494 25.1.4使用調色板索引連續區495 25.1.5顏色圖例498 25.1.6不透明度499 25.1.7RGB的替代和更多功能501 25.23D散點圖503 25.2.1基本語法504 25.2.2增強視覺504 25.3用於繪圖的曲面507 25.3.1構造估計網格507 25.3.2構造z矩陣508 25.3.3概念化的z矩陣509 25.4輪廓圖510 25.4.1畫輪廓線510 25.4.2彩

色填充輪廓515 25.5圖元圖像518 25.5.1一個網格點 = 一個圖元518 25.5.2曲面截斷和空圖元521 25.6透視圖527 25.6.1基本圖和角度調整527 25.6.2為平面著色530 25.6.3迴圈旋轉532 第26章 互動式3D圖形537 26.1點雲537 26.1.1基本3D雲537 26.1.2增強視覺和圖例538 26.1.3添加其他3D組件539 26.2雙變數曲面543 26.2.1基本透視曲面543 26.2.2附加組件544 26.2.3根據z座標值著色546 26.2.4設置長寬比547 26.3三變數曲面550 26.3.1三維估計座標551

26.3.2等值面552 26.3.3實例：非參數三元密度556 26.4參數方程560 26.4.1簡單向量圖560 26.4.2數學抽象圖形563 附錄A安裝R和貢獻包571 A.1下載和安裝R571 A.2使用包572 A.2.1基礎包573 A.2.2擴展包573 A.2.3貢獻包573 A.3更新R和已安裝的包578 A.4使用其他鏡像和存儲庫579 A.4.1切換CRAN鏡像579 A.4.2其他包庫579 A.5引用和寫作包580 A.5.1引用R和幫助包580 A.5.2編寫我們自己的包581 附錄B使用RStudio582 B.1基本佈局和用法582 B.1.1編輯器和

外觀選項583 B.1.2自訂窗格584 B.2輔助工具585 B.2.1項目585 B.2.2包安裝程式和更新程式586 B.2.3支持調試587 B.2.4標記、文檔和圖形工具587 譯後記590

顏色代碼進入發燒排行的影片

無人搬運車之無線網路通訊系統整合與測試及其路徑規劃研究

為了解決顏色代碼的問題，作者蔡昀恩 這樣論述：

本文主要為研究無人搬運車(AGV)在工作場域路徑建構、通訊系統架構、通訊協議等問題並提出解決方案，場域路徑建構為達降低成本符合台灣現階段工業環境，透過易貼且易拆之膠帶做為AGV路徑，並具備可彈性更改其路徑之優點，規劃路徑考量轉彎角度與半徑，設計直線與弧線計算方式，並建立路徑資料庫儲存路徑資訊供離線使用，其特點為可儲存非單環封閉路徑並實現資料庫最小化之目的，減少資料空間有效利用設備儲存空間。無線網路通訊為AGV之系統通訊架構，運用UDP與TCP通訊自動初始化各AGV與行控中心之無線網路通訊連線，整合行控中心與AGV系統，同時可即時監控及彈性修改相關資料，該方法可供隨時加入AGV之使用，藉由無線

網路通訊之適切的資料通訊協議，達成行控中心與AGV間通訊，並提高通訊效率及穩定性，裨益行控中心掌握各AGV工作狀態及行駛路徑，使AGVS架設成本降低，提高作業效率與安全性。文中測試了AGV與系統間的通訊效率，1與2 AGV平均通訊延遲分別為1.99 ms與2.01 ms，3 與4 AGV分別為2.03 ms和2.06 ms，而5 AGV為2.09 ms，6至10 AGV為2.13至2.33 ms，這些結果可提供無人搬運車系統估算無人搬運車數量。

我想當程序員

為了解決顏色代碼的問題，作者（英）肖恩·麥克馬納斯 這樣論述：

你瞭解程式師這個職業嗎？他們可以編寫複雜的程式來控制各類機器人的活動，其中最眩酷的要數無人駕駛汽車了，還能將太空人送入太空……加入電腦學院並順利畢業，你也就邁出了成為程式師的第一步。在電腦學院中，你將會接受各種技能培訓，學習製作音樂、電子遊戲、動畫和簡單的網頁。你將瞭解電腦的思維方式，理解如何向它們發出指令，學習如何使用Scratch程式設計工具，如何使用HTML創建網頁，以及其他諸多技能。現在，請你打開電腦，準備學習吧！ 歡迎加入電腦學院！ 能與電腦交流的程式師 2 跟程式師們打個招呼吧！ 4 逐漸瞭解代碼 編碼是什麼？ 6 像程式師一樣思考問題 8 二進位基礎知識 1

0 電腦語言 12 從學習Scratch開始 14 繪圖座標 16 代碼座標 18 循序漸進 20 讓角色跳舞 22 變數 24 流程圖 26 做出決定 28 使用廣播 30 電腦藝術設計與動畫 設計角色 32 新建角色 34 製作角色動畫 36 編寫角色代碼 38 音樂 設計曲調 40 編寫曲調代碼 42 設計樂器 44 編寫樂器代碼 46 網站 HTML是什麼？ 48 設計網頁 50 創建網頁 52 顏色代碼 54 修飾網頁 56 程式師的百寶箱 60

基於YOLOv5物件偵測模型之交通號誌即時偵測與辨識系統

為了解決顏色代碼的問題，作者趙加民 這樣論述：

紅綠燈-交通號誌燈號的偵測與辨識，一直以來是先進駕駛輔助系統(ADAS)在自動駕駛輔助是最基本功能，也是最重要的路況即時偵測。近幾年，因深度學習在視覺應用識別物體方面越受歡迎，如YOLO(You only look once)因為它具有高效能分類速度和高準確率mAP。在本篇研究中，基於YOLOv5物件偵測模型之深度學習的交通號誌燈偵測與辨識系統，我們設計了交通號誌紅綠燈號的直覺式顯示樣式比其他國家有更佳的直觀顯示及最多紅綠燈號和方向指示箭頭識別最多達12種類和31類別交通燈號狀態組合及超參數與知識蒸餾優化。能讓駕駛人更加直覺式辨識交通號誌燈號及提供一個能快速掌握即時交通狀況的近距離安全提醒預

警輔助功能，讓駕駛人有更加安全的駕駛環境。