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

C语言自定义函数 --1-- 自定义函数定义 1.1 无参无返回值函数 1.2 无参有返回值函数 1.3 有参无返回值函数 1.4 有参有返回值函数 --2-- 函数的参数 2.1 形式参数介绍和使用 2.2 实际参数介绍和使用 2.3 函数的参数传递过程 --3-- 函数的声明及调用 3.1 函数的声明 3.2 函数的调用 ----------------------------- [写在开头:] 『 函数是一段可以重复使用的代码,用来独立地完成某个功能,它可以接收用户传递的数据,也可以不接收

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table()函数比较有用,两个示例尤其是混淆矩阵这个案例比较有用: 例子一:统计频次 z<-c(1,2,2,4,2,7,1,1);z1<-table(z);summary(z1); z1#实现z中各数据频次的统计z1 2 4 7 3 3 1 1 names(z1)#居然是有名字的[1] "1" "2" "4" "7"例子二:实现混淆矩阵 t=table(c(1,0,1,1,1,0,0,1),c(0,0,1,

R语言封装函数 原帖见豆瓣:https://www.douban.com/note/279077707/ 一个完整的R函数,需要包括函数名称,函数声明,函数参数以及函数体几部分. 1. 函数名称,即要编写的函数名称,这一名称就作为将来调用R函数的依据.2. 函数声明,函数名称 <- function, 即声明该对象的类型为函数.3. 函数参数,这里是输入的数据,函数参数是一个虚拟出来的一个对象.函数参数所等于的数据,就是在函数体内部将要处理的值,或者对应的数据类型. 函数体内部的程序语句进行数据

自定义函数 你可以输出一段代码,创建一个你自己定义的函数 蛋是如果你两个自定义函数的名字重复的话,后面的会把前面的替换掉 举个栗子: hanshu1 <- function(x)  sqrt(var) hanshu1 <- function(x ) sqrt(abs)  #如果你的函数只有一个函数 就不用加大括号 这两个函数名字重复了 后面的会把前面的替换掉 1.你可以设置参数也可以不设置参数,先看不设置参数的. welcome <- function() print ("we

在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是: Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vector.array.list. 简单的说,apply函数经常用来计算矩阵中行或列的均值.和值

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> void singing(); int main() { singing(); system("pause"); } void singing() { printf("after party~after party~我已然赶不上地铁\n"); } 上述代码段是一个C语言函数的声明过程,首先要声明一个函数(第三行),然后定义函数(第10行),第6行调用这个函数 带参数

有时候会用R语言写一下简单的脚本处理函数,加入需要调试的话可以按照下面的步骤进行: fun <- function(x , y){ x + y x - y x * y x / y } debug(fun) 先创建一个简单的函数,然后用debug() 函数对创建的fun()函数进行debug.这时控制台没有任何变化,但是当再次运行创建函数时会进入debug状态: fun( + ) debugging + ) debug at #: { x + y x - y x * y x/y } Browse[

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

模板语言自带的一些处理函数:通过管道符来处理 帮助方法:{{ item.event_start|date:"Y-m-d H:i:s"}}  转换成日期时间型{{ bio|truncatewords:"30" }} 只取前30个字符{{ my_list|first|upper }} 将第一个字母大写{{ name|lower }} 全转换小写 有时我们须要自定义函数: @register.simple_tag    a.在app中创建templatetags模块 b.

Pvalue 计算 项目设计pvalue计算,但是由于.net 没有类似的公式或者函数,最终决定使用.net 调用R语言 采用.net 调用r语言的公用函数 需要安装 r语言环境 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 前端调用api 发现需要ajax 同步调用 public string GetPValue(double[] data1, double[] data2) { REngine.SetEnvironmentVariables(); RE

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e

在之前的博客中 https://www.cnblogs.com/mmtinfo/p/13036039.html 读取一行的getline()函数是GNU 的扩展函数. 这里用自定义函数实现这个功能,从文件中读取整行,不论一行多长,动态分配内存. 1 #include <stdlib.h> 2 #include <stdio.h> 3 #include <string.h> 4 5 char *readLine(FILE *file){ 6 if(file == NULL

曲线拟合:(线性回归方法:lm) 1.x排序 2.求线性回归方程并赋予一个新变量     z=lm(y~x+I(x^2)+...) 3.plot(x,y)    #做y对x的散点图 4.lines(x,fitted(z))    #添加拟合值对x的散点图并连线   曲线拟合:(nls) lm是将曲线直线化再做回归,nls是直接拟合曲线. 需要三个条件:曲线方程.数据位置.系数的估计值. 如果曲线方程比较复杂,可以先命名一个自定义函数. 例:     f=function(x1, x2, a, b

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.compl

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子 2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.comp

利用R自带数据集 通过data()函数可以查看R自带数据集. > data() 返回以下结果,每一条记录都是一个数据,键入相应的数据名称可以查看具体信息. Data sets in package ¡®datasets¡¯: AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers - BJsales Sales Data with Leading Indicator BJsales.lead (BJsales) Sales Data with Leadin

该函数和excel中的&一样,可以将不同类型的数据放在一起. paste(....,sep="",collapse=NULL) ...表示要加在一起的数据类型,e.g ​p<-paste("b",1:5) "b 1" "b 2" "b 3" "b 4" "b 5" 注意这里每一项中间有空格隔开,如果不想要空格,需要使用sep参数 p<-paste(