parse()函数能将字符串转换为表达式expression:eval()函数能对表达式求解 A <- : B <- 'print(A)' class(B) C <- parse(text = B) D <- eval(C) 输出: 如果将这两个函数与apply系列函数配合,将起到循环的效果.

eval() 's first argument is an expression. So if you only provide one argument, it will evaluate the expression in the current environment. 假设环境中存在变量 x=10 eval(quote(x), list(x=30)) 相当于 首先, quote(x) 得到x 之后, list(x=30) x 于是得到30 如果是eval(x, list(x=30)),

这里用到 eval() 和 parse() 函数.首先使用 parse() 函数将字符串转化为表达式(expression),而后使用 eval() 函数对表达式求解.x <- 1:10a <- "print(x)"class (a)eval(parse(text = a))R语言如何将字符串转变为命令执行

0)查看帮助 library(help="ballgown") #查看包帮助 getwd() #查看当前工作目录 setwd('C:/Users/djx/Desktop/信号肽系统/ballgown') #设置工作目录 1)R语言将字符串转变为命令执行: 需用eval() 和 parse() 函数. 首先使用 parse() 函数将字符串转化为表达式(expression),而后使用 eval() 函数对表达式解析. x <- 1:10              #   1  2

1.清屏 Ctrl + L 2.退出 q() 3.设置工作空间 getwd() setwd('D:\\Program Files\\RStudio\\workspace') 4.显档当前工作目录下的文件列表 list.files() choose.dir() dir("D:\\Program Files\\RStudio\\workspace", full.names=T, all.files=T, recursive=T) 5.安装包 install.packages("g

get_range <- function(data_name , row_name){ library(stringr) load(data_name) data_str <- str_replace(a,".Rdata" ,"") data <- eval(parse(text = data_str)) data_set <- as.numeric(data[[row_name]]) max_num <- max(data_set)

首先指定 load结果为一个对象 然后此对象的值 即为 str的 数据表名 然后使用  eval(parse(text = l)) 两个函数 将字符串 转可执行对象 即可完成重新赋值 > l <- load("D:\\work\\task\\task_data\\02_12306\\get_inflection_point\\data_ip_pv.Rdata")> head(l)[1] "data_ip_pv"> l[1] "dat

[怪毛匠子整理] 1.下载 wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz 2.解压: tar -zxvf R-3.0.1.tar.gz cd R-3.0.1 3.安装 yum install readline-devel yum install libXt-devel ./configure 如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib ./configure  --enable-R-shlib -

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

Rmarkdown用法与R语言动态报告数据分析用R语言非常便捷,因为R语言的社区强大,并且在不断更新和完善,提供了各种分析利器.Knitr和Rmarkdown包则是数据分析中的动态报告利器. 下面是一份输出HTML文档的Rmd文件.备忘--- # 一级标题(#+空格+文字) ## 二级标题(##+空格+文字) ....... ....... ##### 五级标题 ### 无序列表 运动: - 篮球 - 足球 ### 有序列表排名: 1. 第一名 2. 第二名 3. 第三名 ## 嵌入代码 把r换

现在对R感兴趣的人越来越多,很多人都想快速的掌握R语言,然而,由于目前大部分高校都没有开设R语言课程,这就导致很多人不知道如何着手学习R语言. 对于初学R语言的人,最常见的方式是:遇到不会的地方,就跑到论坛上吼一嗓子,然后欣然or悲伤的离去,一直到遇到下一个问题再回来.当然,这不是最好的学习方式,最好的方式是——看书.目前,市面上介绍R语言的书籍很多,中文英文都有.那么,众多书籍中,一个生手应该从哪一本着手呢?入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢?相信这是很多人心中的疑问.有这种疑问的人

1 简介 R是统计计算的强大工具,而JAVA是做应用系统的主流语言,两者天然具有整合的需要.关于整合,一方面,R中可以创建JAVA对象调用JAVA方法,另一方面,JAVA中可以转换R的数据类型调用R的函数,互相取长补短.现在也有一个项目JGR,用JAVA做R的图形界面,可以实现高亮显示自动补全等,还能让JAVA和R互相调用. 关于R中调用JAVA,我想主要是为了利用其面向对象的特性,毕竟R语言近来很致力于向面向对象发展,有个很好的项目rJava可以实现,在www.rforge.net/rJava

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

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

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先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文