向量是一维的,只有行这一个维度,没有其他维度.R可以创建更高维度的数据对象,例如,矩阵.数据框.数组,索引高维度的对象时,需要使用元素的下标.这些对象的下标都使用中括号[]和索引,第一个维度是row,第二个维度是column,维度依次增加,索引的格式是:var[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array)

在定义函数的时候,如果函数的参数有默认值,有两种类型的参数,一种是整数,字符串这种不可变类型,另一种是列表这种可变类型,对于第一种情况没有什么特殊的地方,但是对于可变类型,有一个微妙的小陷阱. 可变类型以及小陷阱: # coding=utf-8 def append_item(item, list1=[]): list1.append(item) return list1 print(append_item((1))) # [1] print(append_item((2))) # [1, 2]

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发.R是基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行.R的语法是来自Scheme. R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux).

R语言中样本平衡的几种方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性.在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测.因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上.不平衡分类是一种有监督学习,但它处理的对象中有一个类所占的比例远远大于其余类.比起多分类,这一问题在二分类中更为常见.不平衡一词指代数据中响应变量(被解释变量)的分布不均衡,如果一个数据集的响应变量在不同类上的分布差别较大我们

转载:http://blog.csdn.net/duqi_yc/article/details/9817243 目录 Table of Contents 1 正则表达式简介 2 字符数统计和字符翻译 2.1 nchar和length 2.2 tolower,toupper和chartr 3 字符串连接 3.1 paste函数 4 字符串拆分 4.1 strsplit函数 5 字符串查询: 5.1 grep和grepl函数: 5.2 regexpr.gregexpr和regexec 6 字符串替换

问]在php中定义常量时,const与define的区别?  [答]使用const使得代码简单易读,const本身就是一个语言结构,而define是一个函数.另外const在编译时要比define快很多. (1).const用于类成员变量的定义,一经定义,不可修改.define不可用于类成员变量的定义,可用于全局常量.(2).const可在类中使用,define不能.(3).const不能在条件语句中定义常量.例如:    if (...){        const FOO = 'BAR'; 

R语言还是有点古老感觉,数据结构没有Python中那么好用.以下简单总结一下R语言中经常使用的几个数据结构. 向量: R中的向量能够理解为一维的数组,每一个元素的mode必须同样,能够用c(x:y)进行创建.如x <- c(1:9). 矩阵: R中的矩阵能够理解为二维数组,每个元素必需要有同样的mode,使用matrix进行创建.matrix的形式为: matrix(vector, nrow=number_of_rows, ncol=number_of_columns, byrow=logica

可变参数宏定义 C99编译器标准允许你可以定义可变参数宏(variadic macros),这样你就可以使用拥有可以变化的参数表的宏.可变参数宏就像下面这个样子: #define dbgprint(...) printf(__VA_ARGS__) 缺省号代表一个可以变化的参数表.使用保留名 __VA_ARGS__ 把参数传递给宏.当宏的调用展开时,实际的参数就传递给 printf()了. 可变参数宏不被ANSI/ISO C++ 所正式支持.因此,你应当检查你的编译器,看它是否支持这项技术. 用G

R语言中的线性判别分析_r语言 线性判别分析 在R语言中,线性判别分析(Liner Discriminant Analysis,简称LDA),依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现.该函数有三种调用格式: 1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,-) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,-,subnet,na.ac

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

作者:達聞西链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 5.2.4 函数.生成器和类 还是从几个例子看起: def say_hello(): print('Hello!') def greetings(x='Good morning!'): print(x) say_hello() # Hello! greetings() # Good morning! greetings("Wh

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y

R语言中的横向数据合并merge及纵向数据合并rbind的使用 我们经常会遇到两个数据框拥有相同的时间或观测值,但这些列却不尽相同.处理的办法就是使用merge(x, y ,by.x = ,by.y = ,all = ) 函数. #合并ID<-c(1,2,3,4)name<-c("A","B","C","D")score<-c(60,70,80,90)student1<-data.frame(ID,na

关于JavaScript中定义变量时有无var声明的区别 var a=5; //正确 a=5; //正确 在javascript中,以上两种方法都是定义变量的正确方法.微软的Script56.CHM中是这样解释的: 尽管并不安全,但声明语句中忽略 var 关键字是合法的JS语法.这时,JS 解释器给予变量全局范围的可见度.当在过程级中声明一个变量时,它不能用于全局范围,这种情况下,变量声明必须用 var 关键字. 从上面的描述看来,对待这两种定义方法要区分以下两种情况: 1.在一个过程级中(即位

R语言中的数据处理包dplyr.tidyr笔记   dplyr包是Hadley Wickham的新作,主要用于数据清洗和整理,该包专注dataframe数据格式,从而大幅提高了数据处理速度,并且提供了与其它数据库的接口:tidyr包的作者是Hadley Wickham, 该包用于“tidy”你的数据,这个包常跟dplyr结合使用. 本文将介绍dplyr包的下述五个函数用法: 筛选: filter() 排列: arrange() 选择: select() 变形: mutate() 汇总: summ

R语言中提供了四类有关统计分布的函数(密度函数,累计分布函数,分位函数,随机数函数).分别在代表该分布的R函数前加上相应前缀获得(d,p,q,r).如: 1)正态分布的函数是norm,命令dnorm(0)就可以获得正态分布的密度函数在0处的值(0.3989)(默认为标准正态分布). 2)同理,pnorm(0)是0.5就是正态分布的累计密度函数在0处的值. 3)而qnorm(0.5)则得到的是0,即标准正态分布在0.5处的分位数是0(在来个比较常用的:qnorm(0.975)就是那个估计中经常用到

R语言中的机器学习包   Machine Learning & Statistical Learning (机器学习 & 统计学习)  网址:http://cran.r-project.org/web/views/MachineLearning.html维护人员:Torsten Hothorn  版本:2008-02-18 18:19:21  翻译:R-fox, 2008-03-18 机器学习是计算机科学和统计学的边缘交叉领域,R关于机器学习的包主要包括以下几个方面:   1)神经网络(N

R语言中的字符处理 (2011-07-10 22:29:48) 转载▼ 标签: r语言 字符处理 字符串 连接 分割 分类: R R的字符串处理能力还是很强大的,具体有base包的几个函数和stringr包. 1.计算字符串的字符数 nchar()  2. 字符串连接 paste(..., sep = " ", collapse = NULL),其中collpase参数可将多个字符串连接成一个. ===================================== > pa

基本数据类型 6种 numaric  如 12, 12.4 integer  如 2L,0L complex  包含实数和虚数 如 3+2i character  要用双引号或者单引号包括起来 如 "a","good" logical  如 TRUE,FALSE raw  是计算机能够直接识别的类型,是二进制的形式保存的数据 NULL  表示空值 NA  表示缺失值 高级数据类型 主要有6种 vector   向量 matrix   矩阵 array    数组 d

R语言中的几种数据结构 一  R中对象的5种基本类型 字符(character) 整数 (integer) 复数(complex) 逻辑(logical:True/False) 数值(numeric:real numbers) 查看对象类型的命令:class(x) 二 R语言中有如下几种数据结构: 向量 vector()     组内元素必须类型一致,否则将会被强制转换. (1) 创建向量的三种方式: x <- vector("numeric", length = 10)