If you love something,
Set it free…
If it comes back, it’s yours,
If it doesn’t, it never was yours….
If you love somebody,
Set her free …
If she ever comes back, she’s yours,
If she doesn’t, well, as expected, she never was.
If you love somebody,
Set her free …
Don’t worry, she will come back.
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | plot.tri <- function(n = 1000, col ="blue", ani=FALSE, cex=1.2){ p <- runif(n); X <- rbind(rep(0, n), rep(0, n)) B <- cbind(c(0,0),c(0.25,0.433),c(0.5,0)) if(ani) plot(0,0,xlim=c(0,1),ylim=c(0,0.85),type="n",xlab="",ylab="") for(i in 2:n){ pp <- p[i]; ind <- rank(c(c(1/3,2/3,1), pp), ties.method="min")[4] X[,i] <- 0.5*X[,i-1] + B[,ind] if(ani) points(X[1,i], X[2,i],pch = ".", cex = 1, col = col) } if(!ani) plot(X[1,], X[2,],pch = ".", cex = cex, col = col, xlab="", ylab="") } plot.tri(100000, ani=TRUE) |
1 2 3 4 5 6 | n=50000; r=0.7;r_e=(1-r*r)^.5; X=rnorm(n); Y=X*r+r_e*rnorm(n); Y=ifelse(X>0,Y,-Y); plot(X,Y,col="pink") |
本福特定律，也称为本福德法则，说明一堆从实际生活得出的数据中，以1为首位数字的数的出现机率约为总数的三成，接近期望值1/9的3倍。推广来说，越大的数，以它为首几位的数出现的机率就越低。它可用于检查各种数据是否有造假。
一组平均增长的数据开始时，增长得较慢，由最初的数字a增长到另一个数字a + 1起首的数的时间，必然比a + 1起首的数增长到a + 2，需要更多时间，所以出现率就更高了。
从数数目来说，顺序从1开始数，1,2,3,…,9，从这点终结的话，所有数起首的机会似乎相同，但9之后的两位数10至19，以1起首的数又大大抛离了其他数了。而下一堆9起首的数出现之前，必然会经过一堆以2,3,4,…,8起首的数。若果这样数法有个终结点，以1起首的数的出现率一般都比9大。
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序：看完《古城荆棘王》，莫名其妙得想到了《古剑奇谭》；也许两者都是建立在“一个强大的信念、一个无情的悲剧”基础之上的吧。而其中的姐姐和妹妹的关系又和《云之遥》中兰茵的分身术有几分相像……整个电影正叙与插叙、倒叙相混杂，现实与梦境、童话相交织，看完一遍很难明白到底是怎么一回事；所以在此处转载一下完全按事件发展的时间顺序来讲述的完整剧情。
此片剧情实为诡异，最后半小时尤为神棍……打破电影的顺序，按照故事的时间发展顺序，剧情应该是这样的：
几年前，一颗陨石撞击地球，陨石上附带的石化病（早在人类出现前就存在在宇宙中）也就因而开始在人类中传播。在陨石撞击的地方（俄罗斯某 村），村里的人都因为感染石化病而死去，除了一个叫爱丽丝的小萝莉。一位俄罗斯军官（维加）负责调查这个村子里的人突然全部死亡的原因，却发现伴随着石化病的出 现，村里同时也出现另外一个现象——有一个奇异的非自然进化出来的生物总是袭击、杀死人类。俄罗斯军官让手下射死了这个怪物，却发现了那个活下来的小萝莉。在进一步调查中，军官发现原来这个怪物是从小女孩的空想中产生的。后来军官认识到，小萝莉也感染了石化病而她没有死，反而因此获得了直接将想象转化成 现实的能力（当精神高度集中时），而且寿命是半永久的。
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前两天看到了邱怡轩写的统计词话（一）。受其启发，决定利用自己的编程及统计分析能力，对《全唐诗》和《全宋词》进行一个较为全面的统计分析与比较。于是便有了你现在看到的这篇文章。
此处使用到的原始数据、程序脚本及结果图表等均可以在文末找到下载链接。
《全唐诗》及《全宋词》的原始数据均来自于网络。
通过基本的编码转换以及“简单”的过滤筛选之后，就得到了用于后续统计分析的数据。
系统平台：Linux（Ubuntu 10.10，AMD64）。
Shell命令行：转换编码（iconv）与换行符（fromdos）。
Perl（v5.10.1）：用来过滤、筛选原始数据，得到可以用于后续分析的格式化数据。
R（v2.12.2）：统计分析及图表绘制。
其他：Vim（v7.2.330），TimeForScience。
补充：只考虑诗或词的主体内容的话，《全唐诗》共使用了7513种（个）汉字，而《全宋词》则使用了5750种（个）汉字。
此处的统计数据仅为约数，与其他的数据有一定的出入。主要原因在于原始数据的质量以及数据处理过程中的过滤筛选等。
相关的参考数据：
百度百科：《全唐诗》共收录唐代诗人2529人，诗作42863首。
玄烨为《全唐诗》所作的序中的说法：诗48900余首，2200余人。
日本学者平冈武夫的统计结果：《全唐诗》共收诗49403首，句1555条，作者2873人。
维基百科：《全宋词》收录宋代词人1330家，词作21116首。
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悭臾虽弱小，却坚信自己与别不同，终有一日将修炼成通天彻地之应龙。它与太子长琴相约：若成应龙，定要太子长琴坐于龙角旁，带其上天入地、乘奔御风，往来山川之间。……【阅读全文】
朕与先生解战袍，芙蓉帐暖度春宵，但使龙城飞将在，从此君王不早朝！
少小离家老大回，安能辨我是雄雌。
红酥手，黄藤酒，两个黄鹂鸣翠柳。长亭外，古道边，一行白鹭上青天。
夜深忽梦少年事，惟梦闲人不梦君。
借问酒家何处有，姑苏城外寒山寺。
洛阳亲友如相问，轻舟已过万重山。
爷娘闻女来，举身赴清池；阿姊闻妹来，自挂东南枝。小弟闻姊来，琵琶声停欲语迟。
在天愿作比翼鸟，大难临头各自飞。
美人卷珠帘，万径人踪灭。两岸猿声啼不住，惊起蛙声一片。
劝君更尽一杯酒，从此萧郎是路人。
一朝被蛇咬，处处闻啼鸟。
遥想公谨当年，小乔初嫁了，使我不得开心颜！
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