## 1. 数据输入 ##a$b # 数据框中的变量a = 15 # 赋值a <- 15 # 赋值a = c(1,2,3,4,5) # 数组(向量)b = a[1] # 数组下标,从1开始b = a[1:5] # 子数组b = a[-2] # 子数组:扣除第2个的子数组b = a[c(1,3)] # 子数组:访问第1,3个元素b = c(a0,a1,a2) # 连接多个数组a = rep(c(1,2,3,4),each=8) # 生成重复数列,支持每个重复和整个重复a = seq(from=1,

R语言常用函数 基本 一.数据管理vector:向量 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,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型nam

R语言基本语法 基本数据类型 数据类型 向量 vector 矩阵 matrix 数组 array 数据框 data frame 因子 factor 列表 list 向量 单个数值(标量)没有单独的数据类型,它只不过是向量的一种特例 向量的元素必须属于某种模式(mode),可以整型(integer).数值型(numeric).字符型(character).逻辑型(logical).复数型(complex) 循环补齐(recycle):在一定情况下自动延长向量 筛选:提取向量子集 向量化:对向量的每

R语言基本语法 我们将开始学习R语言编程,首先编写一个"你好,世界! 的程序. 根据需要,您可以在R语言命令提示符处编程,也可以使用R语言脚本文件编写程序. 让我们逐个体验不同之处. 命令提示符 如果你已经配置好R语言环境,那么你只需要按一下的命令便可轻易开启命令提示符 $ R 这将启动R语言解释器,你会得到一个提示 > 在那里你可以开始输入你的程序,具体如下. > myString <- "Hello, World!" > print ( myStr

学习一门新的语言,率先学习输出hello world.我们就从这里开始学习. 首先打开RStudio这个IDE,然后在左边输入: > mystr <- "hello world" > print(mystr) 如图所示,当我们在左边撸完之后,右边可以看到我们刚才的变量. 这里,关于R语言中的赋值语句是: 变量  <-  值,不同其他语言的=,但是也可以使用=赋值,但是不推荐.输出语句是print(值) 我们可以使用class()方法查看它的类型.如: 同时,在R

R语言是一门非常方便的数据分析语言,它内置了许多处理矩阵的方法.下面列出一些常用的矩阵操作方法示例. 矩阵的生成 > mat <- matrix(:, ncol = , nrow = , byrow=TRUE, dimnames=list(c(paste(:, sep = :, sep = ".")))) > mat y. y. y. y. x. x. x. x. 16# 矩阵的行列名还可以使用rownames或者colnames进行修改 > rownames(

在R语言进行数据分析时,经常需要找不同组间的相同和不同,那你应该掌握如下几个函数,让你事半功倍. 交集intersect两个向量的交集,集合可以是数字.字符串等 # 两个数值向量取交集intersect(x=1:4, y = 2:6)# [1] 2 3 4 # 两个字符向量取交集intersect(x=letters[1:4], y = letters[2:6])# [1] "b" "c" "d" # 混合向量intersect(x=c(&quo

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

1 取整运算 在编程实现的时候有时会碰到对数值取整的需求,而取整的方式却多种多样,依赖于具体问题,不过在R中已经配备了种类齐全的相关函数,主要包括以下五种: floor():向下取整: ceiling(): 向上取整: round(): 四舍五入取整: turnc(): 向0取整: signif(): 保留给定位数的精度. 2 浮点数 关于浮点数的问题几乎在每一本关于数值分析的书中都会在第一章中提及,而因为浮点数导致的计算精度问题也几乎在各式各样的数学和统计软件中碰到,不妨看一个比较简单的例子

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

转自:http://blog.csdn.net/zhaokaiqiang1992 这里只介绍最常用和最常见的功能,若想查看全部的语法,请移步http://wowubuntu.com/markdown/index.html (1)标题     标题使用不同数量的"#"来标识是什么层级,可以对应于HTML里面的H1-H6,下面是示例代码和效果         “========”风格的也可以,但是我不喜欢,赶不上"#"的好用   (2)图片     我们可以使用下面的语

常用包: ——数据处理:lubridata ,plyr ,reshape2,stringr,formatR,mcmc: ——机器学习:nnet,rpart,tree,party,lars,boost,e1071,BayesTree,gafit,arules: ——可视化包:ggplot2,lattice,googleVis: ——地图包:ggmap,RgoogleMaps,rworldmap: 金融包: ——时间序列:zoo,xts,chorn,its,timeDate: ——金融分析:quan

help.start()//打开帮助文档 q()//推出函数 ls()//返回处于现在名空间的对象名称 rm()//清楚对象:rm(list=ls())清除所有内存数据 gc()//垃圾回收数据 sqrt(x)//标准差 rnorm()函数 rnorm(n, mean = 0, sd = 1)   n 为产生随机值个数(长度),mean 是平均数, sd 是标准差,如果没有设置mean和sd的话,他们的默认值分别为0和1 . 使用该函数的时候后,一般要赋予它 3个值.rnorm() 函数会随机正

语言的数学运算和一些简单的函数整理如下: 向量可以进行那些常规的算术运算,不同长度的向量可以相加,这种情况下最短的向量将被循环使用.   > x <- 1:4 > a <- 10 > x * a [1] 10 20 30 40   > x + a [1] 11 12 13 14   > sum(x)        #对x中的元素求和 [1] 10   > prod(x)       #对x中的元素求连乘积 [1] 24   > prod(2:8)   

1.变量的重命名 (1)交互式编辑器修改变量名 若要修改数据集x中的变量名,键入fix(x)即可打开交互式编辑器的界面.若数据集为矩阵或数据框,单击交互式编辑器界面中对应要修改的变量名,可手动输入新的变量名:若数据集为列表,则交互式编辑界面为一个记事本,只要修改“.Names”之后对应的变量名,即可修改变量名. (2)rename()函数修改变量名 可用于修改数据框和列表的变量名,但不能用于修改矩阵的变量名  格式:dataframe<-rename(dataframe,c(oldname=&quo

seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),     length.out = NULL, along.with = NULL, ...) 举例----------Examples---------- seq(0, 1, length.out=11) seq(stats::rnorm(20)) #  seq(1, 9, by = 2)     #  seq(1, 9, by = pi)    #  seq(1, 6, by

data.frame 动态确定列名称 var <- "mpg" #Doesn't work mtcars$var #These both work, but note that what they return is different # the first is a vector, the second is a data.frame mtcars[[var]] mtcars[var] data.frame 列命名 Use the colnames() function: R

一.注释 1.选中要注释的内容,快捷键Ctrl+Shift+C(取消注释方法相同) 2.在需注释内容前输入# #需注释的内容 3.利用if语句,将判断条件设置为false则可跳过if语句中的内容,相当于实现了内容的注释 if(false) { x = y <- } 二.工作成果保存.数据删除及加载 1..首先创建两文件夹,分别命名为Rsourse和Data,用于保存工程文件(.r)和数据文件(.rda) 2.相关函数: (1).获取当前工作路径:getwd() (2).设置工作路径:setwd(

统计: mean:平均数sd:Standard Deviation 标准差var:方差median:中位数cov:协方差cor:相关系数 #环境ls/objectsrmhelp() library() #查看可用packagelibrary(help="base")search() #查看已装载package #查看属性length()mode()storage.mode()typeof()unclass attr(x,"go")<-c(1,2,3) #给对象

data() 列出当前已安装包中所有可用的实例数据集 help("name") 查看帮助文档  summary()