我们经常会需要生成这样一类的变量,比如a1,a2,a3...... 这时候我们需要用到这两个函数:get()和assign() get()用法 get()函数只是在环境中搜索该变量名的变量,如果该变量不存在则返回异常 a2 = 1 get(paste0("a","2")) ls()[grep("a2", ls())] assign()用法 assign()功能就是对变量进行赋值:assign(x, value, ...)  # x为变量名,val

目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会多个变量的分析流程 通过探索diamonds数据集来探索多个变量 通过酸奶数据集探索多变量数据 知识点: 散点图 dplyr汇总数据 比例图 第三个变量加入到图形中 简介: 如果在探索多变量的时候,我们通常会把额外的变量用多维的图形来进行展示,例如性别,年份等 案例分析: 一:facebook数据集分析 思路:根据性别进行划分数据集,x轴为年龄,y轴为好友数,然后根据中位数进行绘制 或根据数据进行划分来进行绘制 1.分析男性,女

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

目的: 通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会两个变量的分析流程 知识点: 1.ggplot语法 2.如何做散点图 3.如何优化散点图 4.条件均值 5.变量的相关性 6.子集散点图 7.平滑化 简介: 如果在探索单一变量时,使用直方图来表示该值和整体的关系,那么在探索两个变量的时候,使用散点图会更适合来探索两个变量之间的关系 案例分析: 1.根据年龄和好友数作出散点图 #导入ggplot2绘图包library(ggplot2) setwd('D:/Udacity/数据分析

假设概率密度函数为: 思路: 首先产生-1到1之间的均匀分布随机数x,和0到1之间的均匀分布随机数y. 如果y<f(x),则x是符合该概率密度的随机数,否则,重复上述操作. 用r语言生成100个随机数程序如下: > for(i in 1:100)+ {x[i]=runif(1,-1,1)+ y[i]=runif(1,0,1)+     while(y[i]>(1-abs(x[i])))+     {x[i]=runif(1,-1,1)+     y[i]=runif(1,0,1)+  

for (i in 1:10) { print("Hello world") } 以上这条命令执行完之后,变量i会被保存下来!并且,i的值将是10. 程序中有多处循环的时候要非常注意小心!!!

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

ps 帮人学习R语言代码: 定义变量 alldata<-c(32.56,1.4072,28.94,0.231,11.005,2.48713,40.33,1.5334,34.79,0.288,18.235,1.50838,41.50,1.5275,34.53,0.297,20.971,1.4819,44,1.5524,35.58,0.305,23.239,2.80099,46.33,1.6671,40.02,0.335,30.785,1.38399,48.23,1.7316,42.25,0.339

R语言是如何将变量值和变量绑定的 在r语言中,当前的 workspace就是global enviroment,当输入变量名时,首先会在global enviroment中搜索该变量,如有,则将它显示出来. 第二步,如在global enviroment中没有找到该变量民,则搜索search list中的各个包,search list 中的内容可以用search()得到 如果用户使用library()load了一个package ,则这个package将在search list中处于第二的位置

  当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回

环境设置函数为options(),用options()命令可以设置一些环境变量,使用help(options)可以查看详细的参数信息. 1. 数字位数的设置,options(digits=n),n一般默认情况下是7位,但实际上的范围是1~22,可以随意设置位数. #这个命令,可以把R的整数表示能力设为10位. options(digits=10) 2. 扩展包的安装,使用下面的命令,可以联网安装扩展包. options(CRAN="http://cran.r-project.org")

R语言系列:生成数据 (2014-05-04 17:41:57) 转载▼ 标签: r语言 教育 分类: 生物信息 生成规则数据1.使用“:“,如x=1:10,注意该方法既可以递增也可以递减,如y=10:12.seq,有两种用法:①seq(起点,终点,步长); ②seq(length=9, from=1, to=5)    seq还有一种简写:seq(x)    #相当于1:length(x),但当length(x)为0时,返回integer(0)3.c(1,2,8)4.使用scan(),可以等待

当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标准化的方法是对sample 的 A变量和B变量进行loess回归,拟合变量A关于变量B的函数 f(b),f(b)则表示在B的影响下A的理论取值,A-f(B)(A对f(b)残差)就可以去掉B变量对A变量的影响,此时残差值就可以作为标准化的A值在不同sample之间进行比较. Loess局部加权多项式回归

R是向量化的语言,最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句,它会自动地应用于向量的每一个元素.对象是R中存储数据的数据结构,存储在内存中,通过名称或符号访问.对象的名称由大小写字母.数字0-9.点号和下划线组成,名称是区分大小写的,并且不能以数字开头,特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称,注意,点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符. R语言非常灵活,例如: R语言区分大小写,不管是变量名和函数名,都是大小写敏感的. 直接给变量赋值,R中不能显式声明变量和类型:

R语言:变量名称和字符串的转换 2014-06-23 14:45:27         在R语言中,经常会遇到变量名称和字符串相互转换的问题.比如说,进行1000次循环运算,并将运算结果存储在1000个变量中,如x_1, x_2, ... , x_1000.这时候可以使用assign()函数,示例如下: > a错误: 找不到对象'a'> assign('a', 1)> a[1] 1 上面的例子将字符'a'转变为变量a,并将其赋值为1 . 相反,如果我们想遍历一个变量序列,并对其中的每一个

R语言变量 变量为我们提供了我们的程序可以操作的命名存储. R语言中的变量可以存储原子向量,原子向量组或许多Robject的组合. 有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成. 变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 变量名 合法性 原因 var_name2. 有效 有字母,数字,点和下划线 VAR_NAME% 无效 有字符'%'.只有点(.)和下划线允许的. 2var_name 无效 以数字开头 .var_name, var.name 有效 可以用一个点(.),但启动点(.),不应该后跟一个

在高维数据分析过程中,为了筛选出与目标结局相关的变量,通常会用到回归分析,但是因为自变量较多,往往要进行多次回归.这就是统计编程语言发挥作用的时候了 有些大神们认为超过3次的复制粘贴就可以考虑使用循环了,当然个人“承受能力较强”,在分析过程中还是经常会用复制粘贴来解决相当一部分的问题.但是当变量太多需要多次复制粘贴,并且还要对不同的过程设置不同的编号真的太麻烦了.比如有100个X,就要命名100个模型,从fit1到fit100,显然可操作性太差了. 所以循环必须派上用场,接下来将总结一下在R中使

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语