R语言是一种十分流行的数据分析和统计建模语言，它提供了一个丰富的编程环境，包括数据分析、可视化以及数据挖掘等方面的工具和包。通过R语言，数据分析人员可以快速高效地处理数据，并且使用图表、统计方法和机器学习算法等方法来探索数据和构建模型。本文将重点介绍R语言在数据分析中使用的代码方法。
　　
　　全套分析代码模板：r.dyedus.top
　　
　　一、数据读取
　　
　　R语言有许多包可以读取各种格式的数据，例如csv、Excel、JSON等。其中最常用的是readr和readxl包，分别用于读取csv和Excel数据。
　　
　　对于csv文件，可以使用如下代码：
　　
　　 　　 　　library(readr) 　　 　　data <- read_csv("data.csv") 　　 　　
　　
　　对于Excel文件，可以使用如下代码：
　　
　　 　　 　　library(readxl) 　　 　　data <- read_excel("data.xlsx") 　　 　　
　　
　　二、数据清洗
　　
　　数据清洗是数据分析过程中非常重要的一步，它可以帮助我们识别数据中的异常值、空值以及重复值等问题，并对数据进行处理。
　　
　　删除空值：
　　
　　 　　 　　# 删除所有包含空值的行 　　 　　data <- na.omit(data) 　　 　　# 删除指定列中包含空值的行 　　 　　data <- data[complete.cases(data$列名), ] 　　 　　
　　
　　删除重复值：
　　
　　 　　 　　# 删除整个数据框中的所有重复行 　　 　　data <- unique(data) 　　 　　# 删除指定列中的重复行 　　 　　data[!duplicated(data$列名),] 　　 　　
　　
　　三、数据探索
　　
　　数据探索是数据分析的重要组成部分，它可以帮助我们了解数据的特征、分布以及变量之间的关系等信息。下面介绍几种常用的数据探索方法。
　　
　　1. 汇总信息
　　
　　汇总信息可以帮助我们了解数据的基本特征，例如平均值、中位数、标准差、最小值和最大值等。
　　
　　 　　 　　summary(data) 　　 　　
　　
　　2. 直方图
　　
　　直方图可以帮助我们了解数据的分布情况。
　　
　　 　　 　　hist(data$列名) 　　 　　
　　
　　3. 箱线图
　　
　　箱线图可以帮助我们了解数据的分布和异常值情况。
　　
　　 　　 　　boxplot(data$列名) 　　 　　
　　
　　四、数据可视化
　　
　　数据可视化是数据分析过程中非常重要的一步，它可以帮助我们直观地了解数据的特征和变量之间的关系。下面介绍几种常用的数据可视化方法。
　　
　　1. 散点图
　　
　　散点图可以帮助我们了解两个变量之间的关系。
　　
　　 　　 　　plot(data$列名1, data$列名2) 　　 　　
　　
　　2. 折线图
　　
　　折线图可以帮助我们了解变量随时间变化的趋势。
　　
　　 　　 　　plot(data$时间列名, data$数值列名, type="l") 　　 　　
　　
　　3. 条形图
　　
　　条形图可以帮助我们比较不同类别的数据之间的差异。
　　
　　 　　 　　barplot(data$数值列名, names.arg=data$类别列名) 　　 　　
　　
　　五、统计建模
　　
　　统计建模是数据分析过程中非常重要的一步，它可以帮助我们构建预测模型并进行预测。下面介绍几种常用的统计建模方法。
　　
　　1. 线性回归
　　
　　线性回归可以帮助我们了解变量之间的线性关系，并进行预测。
　　
　　 　　 　　model <- lm(目标列名 ~ 预测列名1 + 预测列名2, data=data) 　　 　　summary(model) 　　 　　
　　
　　2. 逻辑回归
　　
　　逻辑回归可以帮助我们对二元分类问题进行建模，例如判断一个人是否患有某种疾病。
　　
　　 　　 　　model <- glm(目标列名 ~ 预测列名1 + 预测列名2, data=data, family=binomial) 　　 　　summary(model) 　　 　　
　　
　　3. 决策树
　　
　　决策树是一种非常常用的分类算法，它可以帮助我们了解变量之间的关系，并进行预测。
　　
　　 　　 　　library(rpart) 　　 　　model <- rpart(目标列名 ~ 预测列名1 + 预测列名2, data=data) 　　 　　summary(model) 　　 　　
　　
　　六、数据导入
　　
　　在进行数据分析前，首先需要导入数据。R语言中有许多函数可以导入不同格式的数据，例如csv、txt、Excel、SPSS等。其中read.csv函数可以导入csv格式的数据，并将其转化为data frame的形式。以下是导入csv数据的代码：
　　
　　my_data <- read.csv("my_data.csv")
　　
　　其中，”my_data.csv”是文件的名称，my_data是导入的数据存储在R中的变量名。
　　
　　七、数据清洗
　　
　　数据清洗是数据分析的重要一环，旨在删除或纠正数据集中的任何错误、缺失、重复或无效值，以确保数据集的准确性和可靠性。以下是一些常用的数据清洗代码：
　　
　　1.删除缺失值
　　
　　如果数据集中有缺失值，可以使用na.omit函数删除这些值。以下是示例代码：
　　
　　my_data <- na.omit(my_data)
　　
　　2.删除重复值
　　
　　如果数据集中存在重复的行，则可以使用以下代码删除重复的值：
　　
　　my_data <- unique(my_data)
　　
　　3.更改变量类型
　　
　　在分析数据集之前，通常需要更改变量的类型。例如，若变量的类型是字符型，需要将其转化为数字型。以下是示例代码：
　　
　　my_data$age <- as.numeric(as.character(my_data$age))
　　
　　八、描述性统计
　　
　　描述性统计是一种用于概括和描述数据的技术，包括中心趋势、离散程度和分布等。以下是一些用于描述性统计的代码：
　　
　　1.均值计算
　　
　　可以使用mean函数计算变量的均值。以下是示例代码：
　　
　　mean(my_data$age)
　　
　　2.中位数计算
　　
　　可以使用median函数计算变量的中位数。以下是示例代码：
　　
　　median(my_data$age)
　　
　　3.标准差计算
　　
　　可以使用sd函数计算变量的标准差。以下是示例代码：
　　
　　sd(my_data$age)
　　
　　九、可视化
　　
　　数据可视化是一种重要的数据分析方法，它可以帮助我们更好地理解数据集的分布和变化。R语言提供了许多绘制图表的函数，以下是一些常见的绘图函数及其示例代码：
　　
　　1.散点图
　　
　　可以使用plot函数绘制散点图，并使用颜色、形状和大小等参数来区分不同的数据点。以下是示例代码：
　　
　　plot(my_data$age, my_data$income, col = "blue", pch = 19, cex = 0.8, main = "Scatterplot of Age and Income", xlab = "Age", ylab = "Income")
　　
　　其中，col是颜色参数，pch是形状参数，cex是大小参数，main是标题参数，xlab和ylab是x和y轴的标签。
　　
　　2.直方图
　　
　　可以使用hist函数绘制直方图，以显示变量的分布情况。以下是示例代码：
　　
　　hist(my_data$age, col = "green", main = "Histogram of Age", xlab = "Age", breaks = 20)
　　
　　其中，col是颜色参数，main是标题参数，xlab是x轴标签，breaks是直方图中的段数。
　　
　　3.箱线图
　　
　　可以使用boxplot函数绘制箱线图，以显示变量的中位数、四分位数、异常值等信息。以下是示例代码：
　　
　　boxplot(my_data$age, col = "orange", main = "Boxplot of Age", ylab = "Age")
　　
　　其中，col是颜色参数，main是标题参数，ylab是y轴标签。
　　
　　5.饼图
　　
　　可以使用pie函数绘制饼图，以显示变量在整个数据集中的比例。以下是示例代码：
　　
　　pie(table(my_data$gender), col = rainbow(2), main = "Pie Chart of Gender")
　　
　　其中，table函数将变量转化为表格形式，col是颜色参数，main是标题参数。
　　
　　总结：
　　
　　本文介绍了R语言在数据分析中的常用代码方法。数据分析是一个复杂的过程，需要不断探索和实践，希望本文能够帮助读者更好地掌握R语言在数据分析中的应用。

2023年7月4日，在工业和信息化部信息通信管理局的指导下，由中国信息通信研究院泰尔终端实验室联合电信终端产业协会（TAF）牵头发起《移动应用软件高API等级预置与分发自律公约（2023）》。小米、OPPO、vivo、三星、中兴、星纪魅族、奇虎、百度、腾讯、巨量引擎、快手等11家主流终端厂商及分发平台企业作为共同发起单位，联合签署了自律公约。公约声明APP开发者，将APP开发API等级提升至Android 11.0(API等级30)，即兼容性适配安卓11.0以上版本（targetSdkVersion>=30）。并要求移动应用软件预置与分发服务提供者，拒绝上架低API等级应用，共同维护用户权益。
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注意：需要是uniapp项目

安装

https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=15331
前往uniapp的插件市场导入插件，地址：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=15331

使用

1. 前往iconpark官网：https://iconpark.bytedance.com/复制vue代码

2.修改vue组件标签，增加''前缀

复制得到的vue组件：

<all-application theme="multi-color" size="24" :fill="['#333' ,'#2F88FF' ,'#FFF' ,'#43CCF8']"/>

增加''前缀，修改为：

<i-all-application theme="multi-color" size="24" :fill="['#333' ,'#2F88FF' ,'#FFF' ,'#43CCF8']"/>

''前缀是为了解决组件名冲突的问题

<all-application/> 改为 <i-all-application/>即可使用

3.组件名称列表

全部组件名称列表查看地址http://chenmeizhou.gitee.io/atom-css-doc/components/icon/icon.html

属性配置示例

线条outline

<ICamera></ICamera>  
<ICamera theme="outline"/>  
<ICamera theme="outline" fill="#2F88FF"/>

填充filled

<ICamera theme="filled" fill="#333"/>

双色two-tone

<ICamera theme="two-tone" :fill="['#333' ,'#2F88FF']"/>

多色multi-color

<ICamera theme="multi-color" :fill="['#333' ,'#2F88FF' ,'#FFF' ,'#43CCF8']"/>

线条粗细strokeWidth

<ICamera :strokeWidth="1"></ICamera>  
<ICamera :strokeWidth="2"></ICamera>  
<ICamera :strokeWidth="3"></ICamera>  
<ICamera :strokeWidth="4"></ICamera>

尺寸size

<ICamera :size="20"></ICamera>  
<ICamera size="20"></ICamera>  
<ICamera size="20px"></ICamera>  
<ICamera size="40rpx"></ICamera>  
<ICamera size="2em"></ICamera>

端点类型strokeLinecap

<ICamera ></ICamera>  
<camera strokeLinecap="round"/>  
<camera strokeLinecap="butt"/>  
<camera strokeLinecap="square"/>

拐点类型strokeLinejoin

<camera strokeLinejoin="round"/>  
<camera strokeLinejoin="miter"/>  
<camera strokeLinejoin="bevel"/>

由于机房临时停电检修，我们的iOS打包服务器将在2023年11月11日12时至16时期间暂停服务。在此期间，Android平台的打包服务将不受影响，可以正常进行。如果您需要提交iOS打包任务，请耐心等待我们的通知。我们将在服务恢复后尽快为您处理您的请求。

对于此次给您带来的不便，我们深感抱歉。如有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时与我们联系。感谢您的理解与支持！

更新，iOS打包已经恢复。

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例如：

uni.downloadFile({  
    url: test_xxx.domain.com  
})

这种会返回

{  
    "tempFilePath": "_doc/uniapp_temp_1699502244652/download/",  
    "statusCode": 400,  
    "errMsg": "downloadFile:ok"  
}

并且onProgressUpdate监听不到

	&

链接

• 插件地址：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=15241
• 仓库地址：https://github.com/zhetengbiji/copilot-for-hbuilderx
• 原文地址：https://zhetengbiji.com/p/2023/11/17/copilot-for-hbuilderx.html

关于

GitHub Copilot for HBuilderX

Your AI pair programmer

GitHub Copilot 使用 OpenAI Codex 从你的编辑器实时建议代码和整个函数。经过数十亿行公共代码的训练，GitHub Copilot 会启用自然语言提示，GitHub Copilot 可以将自然语言提示(包括注释和方法名)转换为数十种语言的编码建议。

本 HBuilderX 插件基于 GitHub Copilot 官方项目 Copilot.vim 开发。代码建议参考开源项目 CopilotForXcode、代码聊天参考开源项目 CopilotChat.nvim、插件配置参考 Visual Studio Code 官方插件 GitHub Copilot。

要了解更多 GitHub Copilot 信息，请访问 https://github.com/features/copilot.

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• 卸载或者升级失败，可以尝试重启 HBuilderX。
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交流

• QQ 群：697588509

unity 项目导出

file —— build settings，将平台切换为 android 平台，导出即可。

导出的工程目录结构如上，unityLibrary 目录下的工程可以 build 出一个 aar 的包。
launcher 目录下的工程依赖 unityLibrary 工程，可以用来 build 出来一个 apk 应用。

此后需要按照导出为含有源代码的 Android 项目工程方式将其导入 android studio 中，之后需要开展如下几个步骤的模块配置：

按照 Unity3d 官方例子，在安卓项目同级创建文件夹 UnityProject->androidBuild

将 Unity3d 导出的项目拷入 androidBuild 文件夹下。

安卓中嵌入该 Unity3d 项目，作为一个 module 进行调用

以上为项目目录

1）setting.gradle 文件添加 unityLibrary module(：HBuilder-Integrate-AS)

include ':unityLibrary'  

project(':unityLibrary').projectDir=new File('..\\UnityProject\\androidBuild\\unityLibrary')

2）选择 build.gradle 添加 dependencies(：simpleDemo)

dependencies {  
  implementation project(':unityLibrary')  
  implementation fileTree(dir: project(':unityLibrary').getProjectDir().toString() + ('\\libs'), include: ['*.jar'])  
}

3）选择 build.gradle(：HBuilder-Integrate-AS)

allprojects {  
    repositories {  
        google()  
        jcenter()  
        // Add Code  
        flatDir {  
            dirs "${project(':unityLibrary').projectDir}/libs"  
        }  
    }  

}

4）选择 src main res strings.xml 增加，点击 AS 的 sync project，可以看到已经多了一个 module (：simpleDemo)。

// 选择 NativeAndroidApp 的 strings.xml 添加，点击 AS 的 sync project，可以看到已经多了一个 module  
<resources>  
    <string name="app_name">NativeAndroidApp</string>  
    // Add Code  
    <string name="game_view_content_description">Game view</string>  
    // End  
</resources>

5）在主运行程序的 app(simpleDemo) 下的 main->assets->dcloud_uniplugin.json 添加依赖，其中 name 为插件名(：simpleDemo)

"plugins": [  
   {  
     "type": "module",  
     "name": "Unity",  
     "class": "com.unity3d.player.UnityPlayerActivity"  
  }

1）将 AndroidManifest.xml 中 intent-filter 节点注释掉（：unityLibrary）

2）.将除了 unity-classes.jar 包以外的包拷入 app 下的 lib 中，用于项目的引用包（这里的app就是我项目的simpleDemo）

3）将 build.gradle(unityLibrary)中相关包引用注释掉。

3.uniapp-Unity3d 应用在 android 中的交互

通过 uni-app 中点击按钮事件对 Unity3d 界面进行调用，另一方面 Unity3d 中设置返回按钮，进行 Unity3d 界面退出，返回安卓界面，最终实现 uniapp-Unity3d 在安卓中的交互。具体实现方法如下：

（1）uni-app 对 Unity3d 的调用：

    goActivity(){  
        var main = plus.android.runtimeMainActivity();  
        var Intent = plus.android.importClass("android.content.Intent");  
        var intent = new Intent(main.getIntent());  
        intent.setClassName(main, "com.unity3d.player.UnityPlayerActivity");  
        intent.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_CLEAR_TOP);  
        main.startActivity(intent);  
    },

（2）Unity3d 中返回按钮调用安卓端的实现

 AndroidJavaClass jc = new AndroidJavaClass("com.unity3d.player.UnityPlayer");  
 AndroidJavaObject jo = jc.GetStatic<AndroidJavaObject>("currentActivity");  
 jo.Call("onBackPressed");

（3）安卓端对 Unity3d 信息的接收，退出 Unity3d，返回安卓界面。

@Override  
    public void onBackPressed() {  
        runOnUiThread(new Runnable() {  
            @Override  
            public void run() {  
                mUnityPlayer.quit();  
            }  
        });  
        super.onBackPressed();  
    }

参考 1
参考 2