1.1 方法简介 描述性统计包含多种基本描述统计量,让用户对于数据结构可以有一个初步的认识.在此所提供之统计量包含: 基本信息:样本数.总和 集中趋势:均值.中位数.众数 离散趋势:方差(标准差).变异系数.全距(最小值.最大值).内四分位距(25%分位数.75%分位数) 分布描述:峰度系数.偏度系数 用户可选择多个变量同时进行计算,亦可选择分组变量进行多组别的统计量计算. 1.2 详细介绍 1.2.1 样本数和总和 1. R语言涉及的方法:length(x) 1.2.2 均值(Mean) 1.

有关install.packages()函数的详见:R包 package 的安装(install.packages函数详解) R的包(package)通常有两种:1 binary package:这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖与平台,即Win和Linux平台下不同.2 Source package: 此类包可以跨平台使用,但用之前需要处理或者编译(compiled). 以下一些常用的包相关的函数:.libPaths():查看包的安装目录library():查看已经安装

R语言包 R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的

  #查看已安装的包,查看已载入的包,查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) plot(w)#概况,数据的可视化可以让我们看的更轻松 summary(w) #求均值 w.mean<-mean(w); w.mean w[2]#选取特定位置的数字 #控制异常值,trim表示去掉异常值的比例

[在实际工作中,每个数据科学项目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程.具体如下]   [下面列出每个步骤最有用的一些R包] 1.数据导入以下R包主要用于数据导入和保存数据:feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用readr:实现表格数据的快速导入readxl:读取Microsoft Excel电子表格数据openxlsx:读取Microsoft Excel电子表格数据googlesheets:读取google电子表格数据haven:读取SAS,SPSS和Stata

张铁军,陈兴栋等 著 R语言基础绘图系统 基础绘图包之高级绘图函数--par函数 基础绘图包并非指单独某个包,而是由几个R包联合起来的一个联盟,比如graphics.grDevices等. 掌握par函数(作为20个主要统计图形函数之一)的主要参数.?par adj 微调图中字符位置.adj=c(x,y),相对左下角坐标点,一般不超过1. bg 绘图区域背景色.par(bg="green") bty 设置图形边框样式.包含o, l , 7, c, u, ]可选. bty <- c

R是开源的软件工具,很多R语言用户和爱好者都会扩展R的功能模块,我们把这些模块称为包.我们可以通过下载安装这些已经写好的包来完成我们需要的任务工作. 包下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/ 包是R函数.数据.预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合.计算机上存储包的目录称为库(library),函数.library()显示库的位置.R自己有一些默认的包,其他的需要我们自己下载安装,安装完成后必须加载到当前会话中才能被使用.可以使用命令sear

pheatmap包的安装 1: 首先R语言的安装路径里面最好不要有中文路径 2: 在安装其他依存的scales和colorspace包时候要关闭防火墙 错误提示: 试开URL'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/contrib/3.3/ggplot2_2.2.1.zip'Content type 'application/zip' length 2760467 bytes (2.6 MB)downloaded 2.6 MB

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~ --------------------------- 笔者寄语:apply族功能强大,实用,可以代替很多循环语句,R语言中不要轻易使用循环语句. 函数名 功能 特点 apply 按行.列运算均值.求和.众数等 简单运算 tapply=table apply 在apply之上加入table功能,可以分组汇总 table结合,可以分组汇总 lapply=list apply 都需要数据框格式,可以与l

使用devtools安装github中的R源代码时,经常会出各种错误,索性搜了一下怎么在Windows下直接打包,网上的资料也是参差不齐,以下是自己验证通过的. 一.下载Rtools 下载地址:https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 根据自己安装的R版本,下载兼容的Rtools即可,我下载的是Rtools35.exe 二.安装Rtools Windows下的安装都是傻瓜式的,一步步点确定即可,有两个地方需要注意: 2.1 安装路径 第一次安装

> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) > t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-test data: X t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257

R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--内置颜色. 1.内置颜色选取 功能657种内置颜色.colors() 调色板函数:palette(), rgb(), rainbow(). palette默认8种颜色. #重新配置调色板 palette(rainbow(7)) #恢复默认的调色板 palette('default') rgb(red,green,blue)函数,分别加入多少红绿蓝成分,取值0-1. hsv函数(hue色调,saturation饱和度,value纯度)构造颜色. hc

R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--定义坐标轴.图例.文本 低级绘图函数:本身不具备图形绘制能力,只是在已有图形基础上添加元素. 函数 功能 arrows 添加箭头 axis 坐标轴 box 图形边框 abline 添加直线 clip 修剪图形 locator 识别图中点的坐标 layout 切分画布 legend 添加图例 lines 添加线条 segments 添加线段 rug 添加小地毯 polygon 构建多边形 points 添加散点 titles 添加标题 text 添加

R语言基础绘图系统 基础绘图包之低级绘图函数--气泡图.一页多图.背景网格.添加线条和散点.数学表达式 4.气泡图 symbols是高级绘图函数,可在图上添加标记,标记的形状包括:circles,squares,rectangles,stars,thermometers,boxplots. 默认标记圆圈,可用于绘制气泡图 op <- palette(rainbow(5,end = 0.9)) with(trees,{ symbols(Height,Volume,circles = Girth/1

现在有一个人,如何对这个人怎么识别这个人?那么就对其存在的特征进行提取,比如,提取其身高,其相貌,其年龄,分析这些特征,从而确定了,这个人就是这个人,我们绝不会认错. 同理,对数据进行分析,也是提取出数据的特征,对其特征进行分析,从而确定这些数据所呈现的信息状况,从而确定了这些数据的独特性和唯一性,因为他呈现的信息是唯一的,绝不与别的是相同的. 那么这些特征是什么呢?拥有哪些特征呢?似乎应该是经过无数科学家的总结,终于发现了几个重要的特征,包括数字特征和分布特征,这个数字特征,包括集中位置,分散

R的包(package)通常有两种:1 binary package:这种包属于即得即用型(ready-to-use),但是依赖与平台,即Win和Linux平台下不同.2 Source package: 此类包可以跨平台使用,但用之前需要处理或者编译(compiled)..libPaths():查看包的安装目录library():查看已经安装的包目录installed.packages():查看已安装包信息library(mypackage):载入mypackage包getOption("def

R语言基础绘图系统 基础图形--饼图.克利夫兰点图.条件图 6.饼图 pie(rep(1,26),col=rainbow(26), labels = LETTERS[1:26], #标签 radius = 1) #半径 library(RColorBrewer) pie.myData <- c(5.8,27,0.2,21.1,12.8,33.1) diseasetypes <- c('上感','中风','外伤','昏厥','食物中毒','其他') names(pie.myData) <-

R语言基础绘图系统 基础图形--直方图.金字塔图 3.直方图 参数设置及比较. op <- par(mfrow=c(2,3)) data <- rnorm(100,10,5) hist(data,col = 'light green') #默认分组 hist(data,col = 'sky blue',breaks = 15) #分成15组 hist(data,col = 'orange',breaks = seq(-5,25,1)) #自定义组距 hist(data,col = 'pink'

R语言基础绘图系统 基础图形--条形图.误差图 3.条形图 barplot接收的数据是矩阵而非数据框. data <- sample(c(50:80),5) barplot(data,col=heat.colors(5)) my_matrix <- matrix(data=sample(10:40,9), nrow = 3, dimnames = list(c('A',"B",'C'), paste('dose',1:3))) barplot(t(my_matrix), b

R语言基础绘图系统 基础图形--散点图.盒形图 plot是一个泛型函数(generic method),对于不同的数据绘制不同的图形. par函数的大部分参数在plot中通用. 1.散点图 plot绘制散点图类型,type有6种,即p, b, l, s, o, n. type=c('p','b','l','s','o','n') par(mfrow=c(2,3)) for(i in 1:6){ plot(1:10,type = type[i], main = paste('type is: ',

ggplot2绘图系统--扩展包ggrepel.ggsci.gganimate.ggpubr等 部分扩展包可在CRAN直接下载,有些需借助devtools包从Github下载. 1. ggrepel包 用来在图上添加文字和标签,相比geom_text和geom_label函数,能将重叠的标签分开,并添加指示短横线. library(ggrepel) ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+geom_point(color='red')+ geom_text_repel(aes(la