1 向量 1.1 定义向量 向量使用c来赋值,向量中不能混合不同类型的数据 x<-c(2,3,7,6,8)  数值型num y<-("one","two","three")  字符型chr z<-c(TRUE,TRUE,FALSE)  逻辑型logi 查看变量的类型:class(x) 1.2 访问向量 访问中的元素,使用中括号(R语言区分大小写),R语言索引从1开始 访问第二个元素:x[2] 访问第1和第3个元素:x[c(1,3

转自:http://blog.fens.me/r-apply/ 前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapp

前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等. 目录

对于初学者来说,R语言中的factor有些难以理解.如果直译factor为“因子”,使得其更加难以理解.我倾向于不要翻译,就称其为factor,然后从几个例子中理解: <span style="font-size:12px;">data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1) data </span> 显示结果: <span style="font-size:12px;"> [1] 1 2 2 3 1

R语言中,针对MySQL数据库的操作执行其实也有很多中方式.本人觉得,熟练掌握一种便可,下面主要就个人的学习使用情况,总结其中一种情况-----使用RMySQL操作数据库. 1.下载DBI和RMySQL包 install.packages(c("DBI","RMySQL")) 2.载入DBI和RMySQL包 library(DBI) library(RMySQL) 3.创建连接和设置字符集获取编码格式 # 创建数据库连接 con <- dbConnect(My

C语言中: 一.register变量 关键字regiter请求编译器尽可能的将变量存在CPU的寄存器中.有以下几点注意的地方. register变量必须是能被CPU寄存器所接受的类型,这通常意味着register变量必须是一个单个的值,并且其长度应小于或等于整型的长度.但是,有些机器的寄存器也能存放浮点数. register变量可能不存放在内存中,所以不能用取址符运算符“ & ”. 只有局部变量和形参可以作为register变量,全局变量不行. 静态变量不能定义为register.

最近很多 Javascript初学者朋友总在问: Javascript 的this 关键字的用法.我在这里索性总结一下 this关键字的用法. this 关键字是面向对象编程语言中的一个重要概念!在JAVA,C,C#,C++等语言中,this 总是指向当前的运行对象.但是在 Javascript ,由于javascript的动态性以及词法作用域特性,this的指向在运行时才确定. this 关键字的用法其实比较复杂,不过你只要牢记一句话就可以: “this 变量:永远指向函数运行时所在的对象,而

最近编写了Fisher判别的相关代码时,需要与已有软件比照结果以确定自己代码的正确性,于是找到了安装方便且免费的R.这里把R中进行Fisher判别的方法记录下来. 1. 判别分析与Fisher判别 不严谨但是通俗的说法,判别分析(Discriminant Analysis)是一种多元(多个变量)统计分析方法,它根据样本的多个已知变量的值对样本进行分类的方法.一般来说,判别分析由两个阶段构成——学习(训练)和判别.在学习阶段,给定一批已经被分类好的样本,根据它们的分类情况和样本的多个变量的值来学习

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

参考资料:http://www.cnblogs.com/xianghang123/archive/2012/06/06/2538274.html read.table(file, header = FALSE, sep = "", quote = "\"'", dec = ".", numerals = c("allow.loss", "warn.loss", "no.loss"

logical(0) 不等于 numeric(0).两者都不等于NULL值,即is.null(logical(0))和is.null(numeric(0))返还值都是FALSE.这很有意思,说明长度为零的值有时却不会别算为空值,但空值的定义却是函数中没有被赋值的参数,特征就是没有值.如何区分NULL和NA?很简单,后者的logical length是1,而前者的logical length是0,意思是假如用is.logical判断NA的逻辑值,得到的结果是TRUE.NA可以为正无穷或负无穷,但N

dnorm,pnorm,qnorm,rnorm的表达式: 其中x和q是由数值型变量构成的向量,p是由概率构成的向量,n是随机产生的个数 mean是要计算正态分布的均值,缺省值为0,sd是计算正态分布的标准差, 缺省值为1 其中dnorm返回值是正态分布的概率密度函数 其中pnorm返回的是正态分布的分布函数 其中qnorm返回的是给定概率p后的下分位点 其中rnorm返回的是由n个正态分布随机数构成的向量

fitted是拟合值,predict是预测值.模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合.在新样本上做预测就是预测. 你可以找一组数据试试,结果如何. fit<-lm(weight~height,data=women) fitted(fit) predict(fit,newdata=data.frame(height=90))##将90代入看结果如何 这是R in action中的例子

int i; for(i=0; i<1000; i++){ // Some Code } 为了解决这个问题,可以将使用频繁的变量放在CPU的通用寄存器中,这样使用该变量时就不必访问内存,直接从寄存器中读取,大大提高程序的运行效率. 为了加深对 register 变量的理解,这里有必要讲一下CPU寄存器. 寄存器是最贴近CPU的,而且CPU只在寄存器中进行存取.寄存的意思是暂时存放数据,不用每次都从内存中取,它是一个临时 的存放数据的空间. 那么为什么还需要缓存呢?因为如果频繁地操作内存中同一地址

1.下载Matrix和arules包 install.packages(c("Matrix","arules")) 2.载入引入Matrix和arules包 # 引入Matrix和arules包 library(Matrix) library(arules) 3.读取数据 # 读入数据 dataset <- mysql_find(sql) 4.数据转换 # 将数据框转为矩阵 dataset2 <- as.matrix(dataset) # 转换为交易流数

面对的是这样一个问题,不断读入一行一行数据,append到data frame上,如果用dataframe,  rbind() ,可以发现数据大的时候效率明显变低. 原因是 每次bind 都是一次重新整个数据集的重新拷贝 这个链接有人测试了各种方案,似乎给出了最优方案 http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) d

在r中取sample时候,经常会有set.seed(某数),经常看见取值很大,其实这里无论括号里取值是多少,想要上下两次取值一样,都需要在每次取值前输入同样的set.seed(某数),才能保证两次取值相同,从而保证让样本可重复. > set.seed(100) > x <- rnorm(5) > y <- rnorm(5) > x==y [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > set.seed(1000) > x <-

调用前加上以下代码,即可解决 Sys.setlocale("LC_TIME", "C");

结构  1 :  if()  xx  else    yy    一行: 结构  2:   if()  {xx} else  {yy} 或者   if(){ xx }else    #此处不能两行写 yy 结构3:  { if else } 结构三括号中  可以任意写

函数lines()其作用是在已有图上加线,命令为lines(x,y),其功能相当于plot(x,y,type="1")函数abline()可以在图上加直线,其使用方法有四种格式.(1)abline(a,b)表示画一条y=a+bx的直线(2)abline(h=y)表示画出一条过所有点得水平直线(3)abline(v=x)表示画出一条过所有点的竖直直线(4)abline(lm.obj)表示绘出线性模型得到的线性方程

下图表示A.B.C.D.E各点相互之间的距离 一.Single link结果: 1.找A.B.C.D.E各点之间距离最短的 A和B为4,即AB连在一起(之后把它俩看成一个整体): 2.找除(第一步)以外的A.B.C.D.E各点之间距离最短的 D和E为8,即即DE连在一起(之后把它俩看成一个整体): 3.找除(第一.二步)以外的A.B.C.D.E各点之间距离最短的 B和C为8.1,即AB和C连在一起(之后把它三个看成一个整体): 4.最后把ABC和DE连在一起 二.Complete-link 1.