yuugit

# -*- coding: utf-8 -*-

import csv
import numpy as np


def cbind(*dfseq):
    u"""行数が同じである複数のデータフレームを渡された順番に結合した
    1つのデータフレームにして返す。
    """

yuugit

# -*- coding: utf-8 -*-

def main():
    (options, args) = parse_options()


def parse_options():
    import optparse

    parser = optparse.OptionParser()

yuugit

def adj_iter(network, x):
    u"""network のノード x に隣接するエッジのイテレータを返す。
    素の edges_iter は存在しないノードに対してエラーを吐き面倒なので
    このジェネレータ関数で回避する。
    """

    if network.has_node(x):
        for t in network.edges_iter(x):
            yield t
    else:

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initial.mandel <- function(input) {
  x <- seq(input$xmin, input$xmax, length.out=input$xresol)
  y <- seq(input$ymin, input$ymax, length.out=input$yresol)
  outer(x, y, function(x, y) complex(real=x, imaginary=y))
}

calc.mandel <- function(c) {
  z <- list(c)                            # z_1 = c の計算(？)
  for (i in 1:input$niter) {
    z[[i+1]] <- z[[i]]^2 + c             # z_{i+1} = z_i^2 + c の計算

yuugit

expected.x <- function(d, a, h) {
  sum(sapply(0:h, function(y) prob.justy(d, a, h, y)) * 0:h)
}
prob.xormore <- function(d, a, h, x) {
  if (d >= h && min(a, h) >= x)
    sum(prob.justy.nocheck(d, a, h, x:min(a, h)))
  else {
    0
  }
}

yuugit

library(shiny)

# Define server logic for random distribution application
shinyServer(function(input, output) {

  # Reactive expression to generate the requested distribution. This is 
  # called whenever the inputs change. The renderers defined 
  # below then all use the value computed from this expression
  data <- reactive({  
    dist <- switch(input$dist,