#检测一个字符串中,是否包含某个子串,是返回T,否返回Frequire(stringr) require(stringr) test <- c("这里有天气热敏感冒","好天气","感冒了,也要加油","感?冒","","不是","感冒?不是!") str_detect(test,"感冒") num_dec <- 0;loops <

在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. 向量元素必须是同类型的. 由于向量是最简单的数据结构,因此本章中以向量为例子来解释各个概念. 矩阵:二维的同类型元素的集合. 矩阵由函数matrix创建. 矩阵需要输入行数,列数. 矩阵是二维的,引用元素可通过双下标做索引. 矩阵在物理实现时,是向量附加行列数属性来实现的,因此也可以通过向量的方式引

#Vector 向量的三种创建方法,两个参数:类型,长度 > x <- vector("character",length=10)> x1 <- 1:4> x2 <- c(1,2,3,4)> x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型> x4 <- c("a","b","c",&q

以下为在RStudio中输入 #为注释符,其后内容程序不执行 > #向量是用于储存数值型.字符型或者逻辑型数据的一维数组.执行组合功能的函数c()可用来创建向量.示例如下: > a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)#数值型向量 > b<-c("one","two","three")#字符型向量 > c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)#逻辑型向量 > d&l

group = sample(seq(1,10),size = 20,replace = T) #这20个组分别属于1,...,10 v = rnorm(length(unique(group)),0,1) 对组1,...,10分别分别赋值 vj = v[group] 把值分配到每个组

R语言主要用于统计,因此引入了向量这个概念将更好地进行统计计算,在其他无法引入向量的语言当中则会使用循环来计算一些大规模的数据,在R语言当中则不需要,下面我们来看看R语言当中向量的具体用法吧! 首先,如果我们把x作为一个向量,将其赋值为拥有五个元素的向量,代码如下: > x <- c(1,2,3,4,5) > x [1] 1 2 3 4 5 > 我们可以看到x的值已经变成了1,2,3,4,5,其中进行向量赋值的时候,我们使用的是C()函数进行的向量化.当然,向量里面并不会像数学一样

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

数据对象 创建向量相关的方法 R语言的向量用法非常像python, 就比如这个seq(0,10,2), 从0到10, 步长为2, 涉及到的元素作为向量里的内容进行创建. 这里的用法非常像Matlab, 可以直接对向量进行科学计算. (我记得在python里类似这样的乘法是"重复"的作用, 也就是(1,2,3)会变成(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) rep方法, 例子如下, 创建一个向量, 连续5个100, 然后是连续2个200, 然后是连续3个300 runif方法会取n个随机

R中的帮助文档非常有用,其中有四种类型的帮助 help(functionname) 对已经加载包所含的函数显示其帮助文档,用?号也是一样的. help.search('keyword') 对已经安装的包搜索关键词,用??号功能一样. help(package='packagename') 显示已经安装的包的描述和函数说明 RSiteSearch('keyword') 在官方网站上联网搜索 R语言的启动 R语言启动后会首先查找有无.Rprofile文档,用户可通过编辑.Rprofile文档来自定义

R语言,一种自由软件编程语言与操作环境,主要用于统计分析.绘图.数据挖掘.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发(也因此称为R),现在由“R开发核心团队”负责开发.R是基于S语言的一个GNU计划项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行.R的语法是来自Scheme. R的源代码可自由下载使用,亦有已编译的可执行文件版本可以下载,可在多种平台下运行,包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux).

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60141207 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12567789.html 4. [三维+]:数组(Array) R语言中数组可以看做是矩阵的扩展,它将矩阵扩展到2维以上.如果给定的数组是1维的则相当于向量,2维的相当于矩阵.R语言中的数组元素的类型也是单一的,可以是数值型,逻辑型,字符型或复数型等. R语言中数组的使用 4.1 数组的创建 语法:array

使用冒号运算带有数值数据(数值的增加为1) # Creating a sequence from 5 to 13. v <- 5:13 print(v) # Creating a sequence from 6.6 to 12.6. v <- 6.6:12.6 print(v) # If the final element specified does not belong to the sequence then it is discarded. v <- 3.8:11.4 print

R语言基础:向量  心无咎 2012-04-02 13:37:00 向量(vector)1.seq():产生有规律的数列,间距省略时默认值为1.        例1:seq(10, 20, 0.5)        例2:seq(0, by = 0.03, length = 15) 2.rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次.        例1:rep(1:3, 1:3)        例2:rep(1:3, rep(2, 3))        例3:rep(1:3, length

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

向量是R语言最基本的数据类型. 单个数值(标量)其实没有单独的数据类型,它只不过是只有一个元素的向量. x <- c(1, 2, 4, 9) x <- c(x[1:3], 88, x[4])   #在最后一个数前面插入一个数值88,可以看到用x[4]可以取出第4个元素,用x[1:3]可以取出前3个元素 typeof(x)    #查看向量里的元素的类型,注意默认是double.[1] "double" mode(x)    #r语言中变量类型称为模式(mode).[1] &

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

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

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

向量之间的加减乘除运算: > x <- 1 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > x=x+1 > x [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > x = 1:10 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > y = seq(1,100, length.out = 10) > y [1] 1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 > x*y [1] 1 24 69 136 22

这节的内容是建立在之前我们对R语言最基本向量赋值的基础之上的,笔者本人学完R当中向量的索引感觉异常舒适,因为这个比Python的索引爽多了,是什么值开始索引就从哪里开始索引,到哪里结束就在哪里结束,而不会像Python一样有的时候输入0实际上是从1开始计数,有的时候到99为止实际上你要索引到100,给人一种难以弄清的感觉.学了简洁的R心里大为开朗. 一.得到向量当中某个数值的值 首先我们先生成一个从1到100数值的向量: > x <- c(1:100) > x [1] 1 2 3 4 5

对于大多数需要来说,当我们需要计算两个向量相加时,我们需要分别对这两个向量的元素进行遍历,所以写起来非常的麻烦.下面看看R语言是如何实现的. 首先,将1:5赋予一个名为x的向量 > X<- : > X [] 然后,我们用这个向量加上另一个向量 例如:让x加上6:10,可以如下执行: > x + : [] 就是这么简单,这是因为R语言是向量化的语言,它可以在一个步骤中同时执行多个操作,这是其他非向量化编程语言所不具备的.