1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

数组是一个可以在两个以上的维度存储数据的R数据对象.例如 - 如果创建尺寸(2,3,4)的数组,那么创建4个矩形矩阵每2行3列.数组只能存储数据类型. 使用 array()函数创建数组.它需要向量作为输入,并使用 dim 参数的值,以创建一个数组. 示例 例子下面将创建的每两个3×3矩阵的数组,具有3行3列. # Create two vectors of different lengths. vector1 <- c(5,9,3) vector2 <- c(10,11,12,13,14,15

数据结构 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

通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));

R语言入门,弄懂了几个简单的函数,分享一下:R语言排序有几个基本函数: sort():rank():order()sort()是对向量进行从小到大的排序rank()返回的是对向量中每个数值对应的秩order()返回的值表示位置,依次对应的是向量的最小值.次小值.第三小值......最大值举例> data=c(5,6,8,2,4,9)> sort(data)[1] 2 4 5 6 8 9> rank(data)[1] 3 4 5 1 2 6> order(data)[1] 4 5 1

//数组做函数参数退化为指针的技术推演 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> //一维数组做函数参数退化为指针的技术推演 ]); //计算机中,数组都是线性存储,二维数组元素也是一个个的排列的 //例如: 1,2,3,4,5,6,7,8,9 像这组数据 我们可以认为是一维数组 int a[9]={1,2,3,4,5,6,7,8,9}; //也可以认为是二维数组 int b[3][3]={1,2,3

虽然R语言有类型很丰富的数据结构,但是很多时候数据结构比较复杂,那么基本就会用到list这种结构的数据类型.但是list对象很难以文本的形式导出,因此需要一个函数能快速将复杂的list结构扁平化成dataframe.这里要介绍的就是do.call函数. 这里是do.call 函数的官方文档: do.call {base} R Documentation Execute a Function Call Description do.call constructs and executes a fu

1. 首先就是plot(x,y,...) 参数: x: 所绘图形横坐标构成的对象 y: 所绘图形纵坐标构成的对象 type: 指定所绘图形类型 pch: 指定绘制点时使用的符号 cex: 指定符号的大小.cex是一个数值,表示绘图符号相对于默认大小的缩放倍数. 默认大小为1, 1.5表示放大为默认值的1.5倍, 0.5表示缩小为默认值的50%等. cex.axis: 坐标轴刻度文字的缩放倍数. 类似于cex cex.lab: 坐标轴标签(名称)的缩放倍数,类似于cex cex.main: 标题的

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素.尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处.我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵. 使用 matrix()函数创建一个矩阵. 语法 R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol - 要被创建的列的数目. byrow -

列表是R语言中的对象,它包含不同类型的元素,比如 - 数字,字符串,向量和另一个列表等.一个列表还可以包含一个矩阵或一个函数作为它的元素.使用list()函数创建列表. 创建一个列表 下面是一个例子来创建一个包含字符串,数字,向量和逻辑值的列表 # Create a list containing strings, numbers, vectors and a logical values. list_data <- list("Red", "Green",

学习R语言半年多了,以前比较注重统计方法上的学习,但是最近感觉一些基础知识也很重要.去年的参考资料是<R语言实战>,今年主要是看视频.推荐网易云课堂里的教程,很多资料都是很良心的~ 目前学习的是:R语言数据分析挖掘实战,讲的很全,从基础知识到R语言机器学习的应用. (我是先从后面机器学习开始学的,发现老师在里面用到很多自定义函数.循环,以前在书上看到这些也没有实际操作过,所以赶紧看前面的视频补补课) 今天的例子都很简单啦... 1.while循环 s<-1 i<-0 while(i

1.C语言中不允许函数的嵌套定义,但可以使用函数的嵌套调用. 例1:输入4个整数,找出其中最大的数. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int max1(int a,int b) { if(a>=b) return a; else return b; } int max2(int a,int b,int c,int d) { int m; m=max1(a,b); m=max1(m,c); m=max1(m,d); return m

C语言的数组和函数部分的知识,在语法上和Java语法是有所相似的,这里只通过实例总结一些自己感觉需要理解的部分知识. 1.数组 数组中的元素具有相同的数据类型:数组一旦创建,不能被改变:数组中元素在内存中是连续依次存在的:使用时需要随时注意下标越界的问题. 例1:输入数量不确定的[0,9]范围内的整数,统计每个数字出现的次数,输入-1时结束程序. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int i; ]={}; sca

//数组做函数参数不传数组个数的遍历方法 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> void PrintfAK(char **pin){ ; //关键点:pin[i]!=NULL为终止条件 ; pin[i]!=NULL; i++) { printf("%s\n", pin[i]); } } void main(){ //赋值数组最后一个元素是0 //经过实际检测 NULL,0,'\

数组可以作为函数的参数使用,进行数据传送. 数组用作函数参数有两种形式,一种是把数组元素(下标变量)作为实参使用:另一种是把数组名作为函数的形参和实参使用. 数组元素作函数实参 数组元素就是下标变量,它与普通变量并无区别. 因此它作为函数实参使用与普通变量是完全相同的,在发生函数调用时,把作为实参的数组元素的值传送给形参,实现单向的值传送.[例5-4]说明了这种情况. [例8-7]判别一个整数数组中各元素的值,若大于0 则输出该值,若小于等于0则输出0值.编程如下: 复制纯文本新窗口   #in

1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值. 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3 那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即:-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差,即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差. 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3,其均值为3,其标准差为1.87 那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3

一.函数构造器 每一个R函数都包括三个部分:函数名,程序主体以及参数集合,在编写自定义R函数时,需要将三个部分各自储存在一个R对象中.这里需要使用function函数,形如: my_function<-function(){} function函数可以将大括号内的代码内容构建成一个函数,例如: roll<-function(){ dice<-sample(1:6,2,replace = T)#可重复抽样 sum(dice) } roll() 函数将返回最后一行的运行输出结果,如果最后一行

文章出自个人博客https://knightyun.github.io/2018/04/25/c-rand-number,转载请申明. 在程序设计中,难免会使用到随机值函数,其原理与语法大多类似,接下来以C语言为例介绍其随机值函数 rand() 用法. 原理 引用百度百科,首先,需要包含头文件: #include <stdlib.h> rand()函数是按指定的顺序来产生整数,因此每次执行上面的语句都打印相同的两个值,所以说C语言的随机并不是真正意义上的随机,有时候也叫伪随机数,使用 rand

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.read.table:可以读TXT也可以读CSV (1)file:文件名 (2)header:是否包含表头 (3)sep:分隔符,如果不设定默认是空格 (4)dec:标志小数点符号,有些国家的小数点是逗号 (5)quote:字符串中间如果有引号的处理 (6)row.names:行名,行名不能重复.row.names=1,表示将第一列设置为行号 (7)col.names:列名 函数 read.table 是读取矩形格子状数据最为便利的方式.因为实际可能 遇到的情况比较多,所以预设了一些函数.这

看了几个帖子,说得不是特别清楚,特重新描述如下: set.seed()函数是为了保证你随机生成的随机数前后一致,看效果 首先,不设置该种子函数. x=rnorm(10) plot(x)绘出的图如下: 重新运行一遍这两行,就是另外的图x=rnorm(10)plot(x) 为了在下次运行时,产生一样的随机数,就得使用set.seed()函数了,如下set.seed(1)x=rnorm(10)plot(x)画图如下: 那么此时,我们重复运行上面的代码set.seed(1)x=rnorm(10)plot