教程:常用运算函数.对一般数据进行运算的常用函数: 1.round() #四舍五入 例:x <- c(3.1416, 15.377, 269.7) round(x, 0) #保留整数位 round(x, 2) #保留两位小数 round(x, -1) #保留到十位   2.signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思) 例:略   3.trunc() #取整    floor() #向下取整    ceiling() #向上取整 例:xx <- c(3.60, 12.47, -…

前言 本章介绍了 R 语言的基础知识 界面: 使用命令 “ R “进行命令行的实时编译 对象 定义: 用于储存数据的,设定一个名称 格式: a <- 1:6 命名规则: 规则1:不能以数字开头规则2:不能使用!,-,*,/等符号 查看对象 命令:ls() 运算 运算方式 R语言以 element-wise execution (按元素)的方式进行计算.举例: 对一个数字集进行运算,对其中每一个元素进行运算 对两个向量的运算,将其排成列进行各自的运算(若为整数倍,则进行循环的补足,然后再进行运算)…

写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:https://www.cnblogs.com/acm-icpcer/p/11203182.html 这几天参加了学院组织的生物信息培训活动,有一个部分讲R语言入门,个人觉得受益良多,特将一些听课心得记录在此. Introduction R语言本质上和python.matlab一样是解释型语言,与编译型…

学习计算机技术,C语言可以说是必备的,他已经成为现在计算机行业人学习必备的,而且应用也是十分的广泛,今天就来看看拥有几年c语言工作经验的大神整理的C语言入门基础知识,没有学不会,只有不肯学. 结构化程序设计方法: (1)自顶向下;(2)逐步细化;(3)模块化设计;(4)结构化编码. 最常见的数据类型,这是你必须要知道的: 常量:常量包括字面常量.直接常量和符号常量; 变量:C语言规定标志符只能由字母.数字和下划线三种字符组成,且第一个字符必须是字母或者下划线;必须压迫先定义后使用;每一个变量被定…

R语言语法基础二 重塑数据 增加行和列 # 创建向量 city = c("Tampa","Seattle","Hartford","Denver") state = c("FL","WA","CT","CO") zipcode = c(33602, 98104, 06161, 80294) # 组合向量成数据帧 address1 = cbind(c…

R语言语法基础一 Hello world #这里是注释 myString = "hello world" print(myString) [1] "hello world" 基本数据类型 print(class(TRUE)) #logical print(class(5)) #Numeric print(class(2L)) #Integer print(class(2+5i)) #Complex print(class("hello")) #C…

第一篇——用几分钟了解R语言入门知识 第二篇——用几分钟了解R语言入门知识(续) 关于数据分析学习笔记的计划(以及目录)…

R语言入门1:安装R和RStudio 曹务强 中科院遗传学博士研究生 9 人赞同了该文章 1. Windows安装R 在Windows系统上,安装R语言比较简单,直接从R的官方网站下载,按照正常的软件安装流程点下一步即可. 2. Windows安装RStudio R语言自带的工作窗口界面非常不美观,用起来也非常不方便.于是有人发明了RStudio: RStudio是R语言的一种集成开发环境,它是免费自由软件.RStudio同时有桌面版和服务器版.RStudio基于C++开发,它的图形用户界面基于…

慢慢才意识到概率统计的重要性,当时学的时候只知道很重要,是机器学习基础啥的,但是却没有真正意识到( ╯□╰ ).我现在的理解是,统计学习可以从大数据中挖掘出规律(其实和数据挖掘还是很相关的),在科研工作和生活中都可以帮助和指导我们.生活中,我们可以通过分析数据,“透过现象看本质” (learning from data),参考大概率发生的事件,帮助我们少走一些弯路,做出正确的决策. 最开始的概率思维来自大一的近现代史老师,老师说 “为什么公司要区分985,211等学位?”,其实我当时也不是很理解…

这节教程简单描述了R语言中常用的数据类型, 向量,字符串,矩阵,列表,数据框,以及附带了一个小例子 对于这节课所附带的例子需要做下列补充: 1.这个例子面向于对整列的数据进行预测 2.如果你需要求单行单列的预测值,你可以这样做 我们求第1行中的预测值 lma <- lm(sale_sum[1,1]~sale_sum[1,2]) 3.这个例子中没有用到第三列的数据,在这里第三列只是作为参考 相信这份教程可以帮助你学习R语言 此虽为免费教程,但请不要在未经允许的情况下转发在其他的任何地方,谢谢! 下…