cat("the total number is:",3+5,"\n") print(x, ...) ?print?cat?format ?write

1.sink()在代码开始前加一行:sink(“output.txt”),就会自动把结果全部输出到工作文件夹下的output.txt文本文档.这时在R控制台的输出窗口中是看不到输出结果的.代码结束时用sink()切换回来. 示例: sink("a.txt") x<-rnorm(100,0,1) mean(x) sink() 注:此处输出为mean(x). 2.stargazer() library(stargazer) #导入数据 mydata <- read.csv(&q

int n; scanf("%d",&n); while(n>0) { printf("%d",n%10); n/=10;  //其实就是n的自除,即n=n/10; }

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. 这次的主题是论R与excel的结合,又称 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理 分为: 1. xlsx包安装及注意事项 2.用vba实现xlsx批量转化csv 以及,这个的对象,针对跟我一样那些从R开始接触编程的,一直以来都是用excel做数据分析的人……编程大牛请轻拍 之所以要研究这个,是因为最近

R语言在人工智能,统计学,机器学习,量化投资,以及生物信息学方面有着十分广泛的运用.也是我大学的必修课,因此这里梳理一些有关R语言的知识点,做做记录. 首先我们需要知道R语言的工作区域,R语言默认的工作区域是在“C:/Users/lenovo/Documents”目录下,然而一般这样就会导致电脑的运行速度减慢,尤其是之后我们在使用R语言进行大数据的处理时,C盘因为大小不够,就会使计算机崩溃,因此我们可以调整R语言的输出目录,查看R语言工作目录的命令是: getwd() 得到: "C:/Users

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/move

自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/movers-and-shakers/digital-text/ 新品榜: http://www.amazon.cn/gp

R语言通过支持Cairo矢量图形处理的类库,可以创建高质量的矢量图形(PDF,PostScript,SVG) 和 位图(PNG,JPEG, TIFF),同时支持在后台程序中高质量渲染.在ggplot2中,图片输出经过Cairo包处理后,输出个效果更好,可以输出成PDF格式,PDF格式体积小,同时可以储存为其他任何格式,随后再将PDF储存为eps格式并在Photoshop中打开做最终的调整,例如调整比例.色彩空间和dpi(一般杂志和出版社要求dpi=300以上)等.额外需要注意的是ggplot2中

参考:http://rdotnet.codeplex.com/documentation   REngine.SetEnvironmentVariables(); REngine engine = REngine.GetInstance(); engine.Initialize();  engine.Evaluate("source('test.r')");  engine.Dispose();     R语言: 输出图片: setwd("c://") jpeg(f

R语言计算出一个N个属性的相关矩阵(),然后再将相关矩阵输出到CSV文件. 读入的数据文件格式如下图所示: R程序采用如下语句: data<-read.csv("I:\\SB\landuse1986\\copy-number-sb2074.landuse.1986.class.csv")//括号内为读入的csv数据文件的绝对地址,其中的斜杠采用向左的双斜杠 write.csv(cor(data,method="spearman"),file="I:\

c语言实现数字的倒序输出, 例如: 输入数值:1234倒序输出: 4321 #include <stdio.h> int main(int argc, char *argv[]) { int a; printf("请输入数值:"); scanf("%d",&a); printf("原数据为:%d\n",a); printf("倒序输出为:"); printf(,a%); printf(%); printf(

//字符串,数组 /* ================================================================== 题目: 输入一行字符,将辅音字母按反序输出(去掉元音字母),并存放在还有一字符串! ================================================================== */ #include<stdio.h> #include<string.h> #define N 256 v

Action() { //实现一个3位数的倒序输出(123输出321) int n; int m=321; n=fun_mod(m,n); lr_output_message("%d",n); return 0; } int fun_mod(int m,int n){ while(m){ n=n*10+m%10; m/=10; lr_output_message("%d,%d",n,m); } return n; }

方法1: Action(){//倒序输出 char *src="abcdefgh123"; char *desc; desc=(char *)malloc(100*sizeof(char)); fun_reverse(src,desc);//调用 lr_output_message ("%s",desc); return 0;} //封装char fun_reverse(char *str,char *desc){ int len=strlen(str); str=

目的:读入序列文件(fasta格式),返回一个数据框,内容包括--存储ID.注释行(anno).长度(len).序列内容(content) 一.问题思考: 1. 如何识别注释行和序列内容行 2. 如何快速定位序列内容所在位置 二.你可能需要的知识--基本的R语言基础 1. R语言基本数据类型 2. 会使用帮助(help,?)及网络资源 3. 其他的部分可能需要你针对自己看到的问题自己想办法解决或者留言 ##--构建函数--## seq_import <- function( file ){ se

#r语言(二)笔记 #早复习 #概述:R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境 #对象: #数据类型--统称为对象 #向量(vector):用于存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组. #定义向量: v<-1 v1<-c(1,2,3) 或者 assign('v1',c(1,2,3)) v<-1:10 #1~10 is.vector(v) #向量的输出: v 或者 print(v1) #向量的操作函数: #排序:sort(v1) 倒序: rev(v1) #最大值 最小值 平均值 max(v

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html Tuesday, March 31, 2015 之前用rvest帮人写了一个定期抓取amazon价格库存,并与之前价格比较的小程序,算是近期写过的第一个完整的程序了.里面涉及了一些报错的处理. 这里主要参考了stackoverflow上的以下问答: How to skip an error in a loop skip to next value of loop upon error in R

R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言.这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R代码更容易阅读.分享和检查.以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括号独占一行 赋值符号: 使用 <-, 而非 = 分

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

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

来自 Google 的 R 语言编码风格指南R 语言是一门主要用于统计计算和绘图的高级编程语言. 这份 R 语言编码风格指南旨在让我们的 R 代码更容易阅读.分享和检查. 以下规则系与 Google 的 R 用户群体协同设计而成. 概要: R编码风格约定 文件命名: 以 .R (大写) 结尾 标识符命名: variable.name, FunctionName, kConstantName 单行长度: 不超过 80 个字符 缩进: 两个空格, 不使用制表符 空白 花括号: 前括号不折行写, 后括