转自:http://www.dataguru.cn/article-2217-1.html R语言中经常进行矩阵(表格)数据的处理,在纷繁复杂的数据中,为其行列定义一个名字变得尤为重要.在处理巨量数据时,批量命名将是一个不错的操作方法,下面我们通过一些具体的例子演示怎样在R语言中为矩阵的行列进行批量的命名. > x <- matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) 初始化一个矩阵,先行后列的顺序进行填充 > x 查看矩阵x   [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

例如我们需要将一下数据的第二列从and处拆分为两列: before = data.frame(attr = c(1,30,4,6), type=c('foo_and_bar','foo_and_bar_2')) attr type 1 1 foo_and_bar 2 30 foo_and_bar_2 3 4 foo_and_bar 4 6 foo_and_bar_2 ==> attr type_1 type_2 1 1 foo bar 2 30 foo bar_2 3 4 foo bar 4 6

[plain] view plaincopy a <- c(5,4,3,2,1) b <- c(1,2,3,4,5) c <- cbind(a,b) [plain] view plaincopy c[order(c[,1]),] #按第一列递增排序

在Rstdio使用的是3.5.1的64位R版本中遇到问题:The Perl script 'WriteXLS.pl' failed to run successfully. 首先使用 Sys.which("perl")  输出空串,表明未安装perl. perl "" 安装上perl之后,运行又出现了: Error in as.vector(x) : no method for coercing this S4 class to a vector 但是代码里并没有出

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 说明:本文曾经在15年11月在CSDN发过,但是由于CSDN不支持为知笔记的发布为博客的API功能,所以,自今天起,转移到博客园(幸好原来的CSDN也就五六篇哈~).   ############################################### 总结: mode:表示对象在内存中的存储类型 基本数据类型'atomic' mode: numeric(Integer/double), complex, chara

Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换. 讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法: print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 另一个

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

转自:https://www.douban.com/note/511740050/ 1.数据管理 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character:字符型向量list:列表 data.frame:数据框 c:连接为向量或列表 √length:求长度subset:求子集  √seq,from:to,sequence:等差序列   √rep:重复  NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序  unlist:展平列表  attr,att

xzcfightingup   python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工具箱,函数查询.调用.变量查询等非常方便,或许以后用久了python也会感觉很好用.与python相比,最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执

简介 Stringr中包含3个主要的函数族 字符操作 空格处理 模式匹配 常用函数 在平常的数据分析工作中,经常要用到如下的函数 函数 操作 str_length() 获取字符串长度 str_sub() 截取字符串 str_dup() 复制字符串 str_pad() 空格填充 str_trunc() 截取字符串 str_trim() 去除空格 str_split(str, "[:,]") 拆分 str_c() str_c() 拼接 str_detect() 检测模式是否存在 str_s

目录 R 中的设计模式 不动点算法 包装器模式 接口模式 柯里化(Currying) 闭包(Closures) 缓存模式 计数器模式 R 中的设计模式 本文翻译自 Design Patterns in R(By Sebastian Warnholz). 本文的灵感来源于: Stuart Sierra 的演讲,关于函数式编程中的设计模式:以及 我从 F# for fun an profit 想到的想法:以及 我在使用 R 的过程中用不同方法解决问题获得的反馈. 设计模式似乎是一个很大的词,特别是因

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

R中的数据结构主要面向<线性代数>中的一些概念,如向量.矩阵等.值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型.逻辑型.字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量.比如: > b=5 > length(b) [1] 1 > typeof(b) [1] "double" > mode(b) [1] "numeric" R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix). 向量由一系列类型相同的有序元素构成:矩阵是数组

一.apply族函数 1.apply  应用于矩阵和数组 # apply # 1代表行,2代表列 # create a matrix of 10 rows x 2 columns m <- matrix(c(1:10, 11:20), nrow = 10, ncol = 2) # mean of the rows apply(m, 1, mean) [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # mean of the columns apply(m, 2, mean) [1]

1.R中NA,NaN,Inf代表什么? NA:缺失数据 NaN:无意义的数,比如sqrt(-2) Inf:正无穷大 -Inf:负无穷大 2.确定一个数值型vector的第一个最值(最大/最小)的下标: which.min(x) which.max(x) x numeric (logical, integer or double) vector or an R object for which the internal coercion to double works whose min or m

在获取数据,并且完成数据的清洗之后,首要的事就是对整个数据集进行探索性的研究,这个过程中会利用到各种描述性统计量和推断性统计量来初探变量间和变量内部的基本关系,本篇笔者便基于R,对一些常用的数据探索方法进行总结: 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值.最大值.四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻辑型向量的频数统计: > #挂载鸢尾花数据 > data(iris) > #计算鸢尾花各变量的基本描述统计量 &

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向