R语言变量的内容作为名称

R语言：变量名称和字符串的转换

R语言:变量名称和字符串的转换 2014-06-23 14:45:27 在R语言中,经常会遇到变量名称和字符串相互转换的问题.比如说,进行1000次循环运算,并将运算结果存储在1000个变量中,如x_1, x_2, ... , x_1000.这时候可以使用assign()函数,示例如下: > a错误: 找不到对象'a'> assign('a', 1)> a[1] 1 上面的例子将字符'a'转变为变量a,并将其赋值为1 . 相反,如果我们想遍历一个变量序列,并对其中的每一个

R语言变量

R语言变量变量为我们提供了我们的程序可以操作的命名存储. R语言中的变量可以存储原子向量,原子向量组或许多Robject的组合. 有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成. 变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 变量名合法性原因 var_name2. 有效有字母,数字,点和下划线 VAR_NAME% 无效有字符'%'.只有点(.)和下划线允许的. 2var_name 无效以数字开头 .var_name, var.name 有效可以用一个点(.),但启动点(.),不应该后跟一个

R+tmcn笔记︱tmcn包的基本内容以及李舰老师R语言大会展示内容摘录

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- tmcn包目前托管在在R-forge 上开发和发布.下载方式以及Rforge相关链接: install.packages("tmcn", repos = "http://R-Forge.R-project.org") tmcn 包是一个进行中文文本挖掘的R包.包含了中文编码处理.文字操作. 文本挖掘模型和算法的一些

R语言一套内容从入门到放弃

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure --enable-R-shlib -

R语言变量赋值

变量可以使用向左,向右且等于操作符来分配值.可以使用 print() 或 cat() 函数打印变量的值.cat() 函数将多个项目并成连续并打印输出. # Assignment using equal operator. var.1 = c(0,1,2,3) # Assignment using leftward operator. var.2 <- c("learn","R") # Assignment using rightward operator. c

R语言-变量命名规则

1.大原则:只有字母(区分大小写).数字.“_”(下划线).“.”(英文句号)可以出现. 2.数字.下划线不能开头. 3.英文句号开头不能紧接数字. 就这么简单!

【R笔记】R语言进阶之4：数据整形（reshape）

R语言进阶之4:数据整形(reshape) 2013-05-31 10:15 xxx 网易博客字号:T | T 从不同途径得到的数据的组织方式是多种多样的,很多数据都要经过整理才能进行有效的分析,数据整形不仅仅是为了改善数据的外观,也是进行一些统计分析和作图前必要的步骤.数据整形和数据凝练/汇总往往密不可分,这是门学问,是R语言数据处理的内容之一. AD:51CTO技术沙龙 | 赋予APP不同凡响的交互和体验>> 来源: http://developer.51cto.com/art/2013

《数据挖掘：R语言实战》

<数据挖掘:R语言实战> 基本信息作者: 黄文王正林丛书名: 大数据时代的R语言出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121231223 上架时间:2014-6-6 出版日期:2014 年6月开本:16开页码:292 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 综合 > 高级程序语言设计更多关于>>><数据挖掘:R语言实战> 内容简介书籍计算机书籍数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术,其应用领域及前景

R语言学习笔记（六）：列表及数据框的访问

List R语言中各组件的名称叫做标签(tags),访问列表有3种方法: j$salary 通过标签名字访问,只要不引起歧义,可以只写出前几个字母. j[['sal']] 夹在两个中括号时引号里的标签名字要写全. j[[2]] 亦可以通过在列表中的位置访问. 这三种方法得到的都是对应组件内容的类型. 如果只加一个中括号,得到的是组件,类型为向量. 需要注意的是 [ ] 可以提取多个组件,但 [[ ]] 一次只能提取列表的一个组件内容. > j <- list(name = 'Joe', sal

R语言环境变量的设置环境设置函数为options()

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

R语言学习笔记-变量的作用域

R语言是如何将变量值和变量绑定的在r语言中,当前的 workspace就是global enviroment,当输入变量名时,首先会在global enviroment中搜索该变量,如有,则将它显示出来. 第二步,如在global enviroment中没有找到该变量民,则搜索search list中的各个包,search list 中的内容可以用search()得到如果用户使用library()load了一个package ,则这个package将在search list中处于第二的位置

R语言学习第一篇：变量和向量

R是向量化的语言,最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句,它会自动地应用于向量的每一个元素.对象是R中存储数据的数据结构,存储在内存中,通过名称或符号访问.对象的名称由大小写字母.数字0-9.点号和下划线组成,名称是区分大小写的,并且不能以数字开头,特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称,注意,点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符. R语言非常灵活,例如: R语言区分大小写,不管是变量名和函数名,都是大小写敏感的. 直接给变量赋值,R中不能显式声明变量和类型:

【R语言入门】R语言中的变量与基本数据类型

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

R语言通过loess去除某个变量对数据的影响

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

R语言通过loess去除某个变量对数据的影响--CNV分析

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

Django 模板语言变量名称

Django 模板语言变量名称模板语言中已变量形式显示 # view 文件内 def func(request): return render(request,"index.html",{'current_user':"alex"}) # html 文件内 <html> .. <body> <div>{{current_user}}</div> <body> </html> 其他变量 # 标

R 再也不用愁变量太多跑回归太麻烦！R语言循环常用方法总结

在高维数据分析过程中,为了筛选出与目标结局相关的变量,通常会用到回归分析,但是因为自变量较多,往往要进行多次回归.这就是统计编程语言发挥作用的时候了有些大神们认为超过3次的复制粘贴就可以考虑使用循环了,当然个人“承受能力较强”,在分析过程中还是经常会用复制粘贴来解决相当一部分的问题.但是当变量太多需要多次复制粘贴,并且还要对不同的过程设置不同的编号真的太麻烦了.比如有100个X,就要命名100个模型,从fit1到fit100,显然可操作性太差了. 所以循环必须派上用场,接下来将总结一下在R中使

R语言实战（二）数据管理

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

R语言实战（一）介绍、数据集与图形初阶

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章 R语言介绍获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

R语言基础：数组&列表&向量&矩阵&因子&数据框

R语言基础:数组和列表数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组 2.dim()函数可

R语言变量的内容作为名称

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