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Comme vous le savez sûrement, janvier c'est le mois du blanc par excellence! Après le nouvel an, notre intérieur et notre chambre en particulier réclament leur lot de nouveautés. Pour repartir du bon pied en cette nouvelle année, à défaut de changer sa literie entièrement, on renouvelle peu à peu son linge de lit. Coton, satin, lin: quelle matière pour ma housse de couette? Housse de couette coton bicolore TERTIO® - Bleu Indigo / Blanc - Housse de couette Pas Cher. Pour rappel, le linge de lit ( housse de couette, drap, taie d'oreiller) détermine le style de la chambre et contribue à instaurer une atmosphère singulière et confortable, parfaite pour décompresser le soir venu. Niveau confort, il y a différentes écoles en matière de linge de lit. Certains préfèrent le chic de la soie, d'autres le rapport qualité/prix du coton, et d'autres ne jurent que par le lin. Niveau déco, le linge de lit n'est plus aussi uniforme qu'avant, on peut dépareiller la housse de couette, des taies d'oreiller ou du drap housse. Désormais, on craque de plus en plus pour un camaïeu de couleurs, et on mixe les tons: un bleu nuit pour le drap, un bleu canard pour la housse de couette et un mix des deux sur les coussins et les taies d'oreiller pour harmoniser le tout.
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Référence CF/C4C31F -0291 Déclinaisons: Coloris: Dimension: 79, 00 € TTC HT Quantité: Matière: Percale 100% coton Disponible Commandez aujourd'hui pour un départ le 02/06/2022 Vous ne trouvez pas votre produit dans les dimensions proposées ci-dessus, nous vous offrons le privilège d'une confection sur mesure Renseigner les dimensions souhaitées dans le formulaire ci-dessous. Attention, toute dimension saisie sera arrondie aux 5 centimètres supérieurs. Housse de couette bleu et blanche. (Exemple: largeur 112 deviendra largeur 115. Longueur 207 deviendra longueur 210. ) Largeur: (en cm) Longueur: (en cm)
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- 100% percale de coton - Uni, passepoil et broderie logo - Qualité: percale de coton - Composition: 100% coton - Toucher soyeux. Prélavé pour éviter le risque de rétrécissement - Tissé au Portugal ENTRETIEN: Lavage à 60 degrés en machine La marque L'Officiel Interiors Design furniture selected for the happy few. De Paris à New-York, L'Officiel Interiors imaginé par les stylistes de L'Officiel de la Mode a sélectionné une gamme unique d'assises ultra-chics. Entre inspirations de designs intemporels et tendances hyper-pointues, tout l'univers de la mode s'invite dans votre maison. Housse de couette pour adulte : notre sélection de nouveautés - Marie Claire. Les équipes de direction artistique de L'Officiel ont choisi des assises aux looks iconiques conçus en Europe par les meilleurs artisans. Bois massif, matériaux supérieurs et revêtements premiums ont été précieusement sélectionnés par nos équipes. Entre savoir-faire traditionnel et technique d'avant-garde, la sélection est élaborée dans un esprit ultra-respectueux de l'environnement. Éclectique, néo-classique ou branché la marque puise son inspiration entre Paris et toutes les capitales Tous les produits L'Officiel Interiors Promotion * Réduction par rapport au prix public conseillé par le fournisseur, valable du 01/05/2022 au 31/05/2022 inclus jusqu'à épuisement des stocks (actuellement 5 en stock).
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Ces fonctions lapply, sapply, tapply et lapply permettent d' appliquer une fonction ( mean, par exemple, pour calculer une moyenne) sur des données, de façon itérative. Autrement dit, elles font la même chose qu'une boucle for(), tout en ayant une syntaxe concise, puisque ça se passe en une ligne de commande, et en étant plus rapide. Lapply sous r rambaud. Néanmoins, de mon côté, j'ai toujours eu des difficultés à les employer parce que je ne me souviens jamais laquelle utiliser selon: la structure de mes données d'entrées (data frame, vecteur, liste), ce que je veux faire (appliquer une fonction par sous-groupe de données, appliquer une fonction sur les marges (sur chaque ligne ou chaque colonne) d'un data frame), ce que je souhaite obtenir en sortie (un vecteur, une liste). Savoir utiliser ces fonctions peut cependant s'avérer très utile. Alors, j'ai fini par me faire un petit mémo, que je vous partage ici. Elle réalise une boucle sur une structure de type liste, en appliquant une fonction sur chaque élément de cette liste.
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Dans l'exemple que tu a pris c'est déjà une utilisation plus complexe de sapply puisqu'il est imbriqué dans une fonction. IL y a plus simple pour comprendre le fonctionnement. Par exemple, crée toi une liste de vecteur et tu pourras tenter la commande: ou encore sur un tableau de donnée (un est une liste) si tu fais la même commande qu'au dessus tu auras la moyenne par colonne. Je ne vois pas quoi te dire de plus pour le moment. :) jean lobry Messages: 722 Enregistré le: 17 Jan 2008, 20:00 Contact: Message par jean lobry » 13 Oct 2008, 16:05 Bonjour, la fonction sapply() fait en fait appel à la fonction lapply() et essaye de simplifier le résultat en, typiquement, un vecteur. Comment faire pour obtenir les listes avec la fonction lapply en R - Para Dummies. Donc le plus simple pour comprendre sapply() c'est de commencer à jouer avec lapply() qui va appliquer une même fonction à une liste. Comme les objets de la classe sont aussi des listes, on peut faire par exemple: Code: Tout sélectionner data(rock) lapply(rock, mean) colMeans(rock) sapply(rock, mean) Amicalement, Jean Retourner vers « Questions en cours » Qui est en ligne Utilisateurs parcourant ce forum: Aucun utilisateur enregistré et 0 invité
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La fonction apply() permet d'appliquer une fonction (par exemple une moyenne, une somme) à chaque ligne ou chaque colonne d'un tableau de données. Cette fonction prend 3 arguments dans l'ordre suivant: nom du tableau de données un nombre pour dire si la fonction doit s'appliquer aux lignes (1), aux colonnes (2) ou aux deux (c(1, 2)) le nom de la fonction à appliquer Voici un exemple. L'objectif est de calculer la somme de chaque ligne ou de chaque colonne d'un tableau: # On crée d'abord une matrice avec 2 lignes et 3 colonnes data<-matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow=2) # On donne un nom aux lignes et aux colonnes colnames(data)=c("C1", "C2", "C3") rownames(data)=c("L1", "L2") # On utilise la fonction apply() pour faire la somme de chaque ligne apply(data, 1, sum) # Pour faire la somme de chaque colonne, on remplace 1 par 2 apply(data, 2, sum)
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Aymeric Inpong" Bonjour Claire, Je profite régulièrement de vos articles pour améliorer ma programmation en R (plutôt artisanale) d'analyses multivariées. J'utilise des boucles, doubles ou triples, ce qui entraîne de long calculs.
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936 ## iris$Species: virginica ## [1] 6. 588 On peut aussi employer cette syntaxe: with(iris, tapply(, Species, mean)) ## 5. 588 Et comme précédemment, si la fonction employée nécessite des arguments supplémentaires, on les ajoute après la virgule: res <- with(iris, tapply(, Species, quantile, probs=c(0. 75))) ## $setosa ## 4. 8 5. 2 ## $versicolor ## 5. 6 6. Titre d'un graphique appelé par fonction et lapply - Groupe des utilisateurs du logiciel R. 3 ## $virginica ## 6. 225 6. 900 ## [1] "array" La fonction apply permet d'appliquer une fonction sur toutes les lignes ou toutes les colonnes d'un data frame (ou une matrice). Si on souhaite appliquer la fonction sur les lignes, on va spécifier l'argument MARGIN=1 (en pratique, on utilise que le 1 en second argument de la fonction). De la même manière, si on souhaite appliquer la fonction sur les colonnes, on va spécifier l'argument MARGIN=2 (là encore, en pratique, on utilise que le 2 en second argument de la fonction) Par exemple ici, si on souhaite faire la moyenne des 4 premières variables du jeu de données iris, sur les 10 premières lignes: res <- apply(iris[1:10, 1:4], 1, mean, ) ## 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ## 2.
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5444656 5. 5000000 0. 5156045 unlist(lapply(maliste, quantile, probs=c(0. 75))) ## E1. 25% E1. 75% E2. 25% E2. 75% E3. 25% E3. 75% ## -1. 5197191 3. 2500000 7. 7500000 0. 8437486 Et il est aussi possible d'utiliser un vecteur en entrée, plutôt qu'une liste: nom <- names(iris) nom ## [1] "" "" "" "" "Species" class(nom) ## [1] "character" NOM <- unlist(lapply(nom, toupper)) NOM ## [1] "" "" "" "" "SPECIES" Donc, si on résume: lapply permet d'appliquer une fonction sur tous les éléments d'une liste, et fournit les résultats sous forme de liste. Lapply sous r kelly. MAIS …, on peut facilement transformer la liste de sortie en vecteur, grâce à la fonction unlist(). Et, on peut aussi donner en entrée un vecteur d'éléments! Ce n'est donc pas pour rien que j'ai toujours eu du mal à m'y retrouver! Le s est pour simplify ( de la sortie)! Après ce qu'on vient de voir, on se dit forcément que c'est une bonne idée! Allez, on regarde de plus près comment ça fonctionne: maliste <- list(E1=rnorm(10), E2=1:10, E3=runif(10)) res <- sapply(maliste, mean) res ## -0.