Это каждый раз новый спамер?

Да, жизнь у них однообразная и короткая

О, зобанили

Eqd

О как

скорее самые счастливые люди выбирают R

а то звучит так, будто каузальность в другую сторону, лол

Всё проще.

Там же в процентном соотношении? R-щиков мало. Значит достаточно даже одной улыбающейся фотки.

За счёт моей и выиграли=)

Не, там вроде процент улыбающихся от общего ква прогеров на конкретном языке

А что с джавистами не так, о чем грустят

Дык я о том же.
У нас условно 1 000 человек, у питонистов  10 000.
10 наших = 1%.
99 питонистов = 0,99%

R для жизнеRадостных :)

А можно ссыль на источник?

Средний процент улыбчивости

А вообще в этом что-то есть, я в свое время делал короткую заметку http://forum.ht-line.ru/threads/pochemu-russkie-ne-ulybajutsja-nauchnoe-objasnenie.1704/

Точку с запятой потеряли)

Друзья, помогите справиться с PCA. Я рисую биплот при помощи autoplot() (левый график) и при помощи базового ggplot2 (правый график). Однако у меня получается почему-то какая-то разница в шкалировании, хотя я ожидал одно и то же. В чем может быть дело?

library(tidyverse)
iris %>% 
  select(-Species) %>%
  prcomp(scale. = TRUE) ->
  pca

library(ggfortify)
pca %>% 
  autoplot(loadings = TRUE,
           loadings.label = TRUE)

pca$rotation %>% 
  as_tibble() %>% 
  mutate(variables = rownames(pca$rotation)) ->
  rotation

pca %>% 
  broom::augment(iris) %>% 
  ggplot(aes(.fittedPC1, .fittedPC2))+
  geom_point()+
  geom_segment(data = rotation, 
               aes(xend = PC1, yend = PC2), x = 0, y = 0,
               color = "red", arrow = arrow(length = unit(3, "mm")))+
  geom_text(data = rotation, 
            aes(x = PC1, y = PC2, label = variables), color = "red")