# Chinese translations for R package # Copyright (C) 2005 The R Foundation # This file is distributed under the same license as the PACKAGE package. # 陈斐 <feic@normipaiva.com>, 2006. # 邓小冬 DENG Xiaodong <xd_deng@hotmail.com>, 2015. # msgid &qu

上节我们讲到R语言中的基本数据类型,包括数值型,复数型,字符型,逻辑型以及对应的操作和不同数值类型之间的转换.众所周知,R语言的优势在于进行数据挖掘,大数据处理等方面,因此单个的数据并不能满足我们的需要,于是向量,矩阵,数组,数据框等变量类型应运而生. 向量:与我们在数学里面所学到的向量不同,R语言中的向量类似于我们在C语言中学习的数组,表示一个同种数据类型的数据集. 向量的创建:在R语言中使用c( )命令就创建了一个向量,任何类型的数据都可以组成向量,但一个向量里面的数据最好类型一致,不然会发

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] &

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

1.python 中的 range() 函数生成整数序列,常用于 for 循环的迭代. 示例: 2.R 语言中的 range() 函数返回一个数值向量中的最小值和最大中,常用于求极差. 示例: 按语: R 语言中的 range 函数 python 中相当于 min(x), max(x)

假设我们现在有CC,CG,GG三种基因型及三种基因型对应的表型,我们现在想要画出不同的基因型对应表型的棒状图及误差棒.整个命令最重要的就是最后一句了,用arrows函数画误差棒.用到的R语言如下: data<-read.csv("E:/model/data.csv",sep=" ",header=T)#导入数据data mean_CC<-mean(data[,1])#计算CC基因型对应的表型的平均值 mean_GG<-mean(data[,2])

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~ --------------------------- R语言·文本挖掘︱Rwordseg/rJava两包的安装 笔者:文本挖掘中这两个包可谓是"老顽固",做文本挖掘必须要过的关卡,今天倒腾了一天,桌面下了一堆东西,终于弄出来了.故此,赶紧记录下来,以后可用: 关于这两个包的安装问题,有很多很多教程,很多方法,我就不一一介绍,如果我介绍的方法你安装不了,那你就得去下面的参考链接找找其他的方

[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 -

内容概览   尽管R是一门以数值向量和矩阵为核心的统计语言,但字符串有时候也会在数据分析中占到相当大的份量.   R语言是一个擅长处理数据的语言,但是也不可避免的需要处理一些字符串(文本数据).如何高效地处理文本数据,将看似杂乱无章的数据整理成可以进行统计分析的规则数据,是『数据玩家』必备的一项重要技能.   在编程语言里,文本处理绝对是一大热门,作为数据统计分析最热门的R语言,虽然处理方法没有其他的文本的编程语言丰富,但其处理文本的能力也是非常实用的.特别是在文本数据挖掘日趋重要的背景下,在数

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

本文对应<R语言编程艺术> 第7章:R语言编程结构: 第9章:面向对象的编程: 第13章:调试 ========================================================================= R语言编程结构 控制语句: 循环: for (n in x) { } while (condition) { } repeat { } 另外break也可以用在另两种形式的循环语句中.注意repeat没有跳出循环的判断条件,因此使用break(或者类似r

前言 人类总是在生活中摸索规律,把规律总结为经验,再把经验传给后人,让后人发现更多的规规律,每一次知识的传递都是一次进化的过程,最终会形成了人类的智慧.自然界规律,让人类适者生存地活了下来,聪明的科学家又把生物进化的规律,总结成遗传算法,扩展到了更广的领域中. 本文将带你走进遗传算法的世界. 目录 遗传算法介绍 遗传算法原理 遗传算法R语言实现 1. 遗传算法介绍 遗传算法是一种解决最优化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说,从生物进化的一些现象发展起

R 语言实战(第二版) part 5-1 技能拓展 ----------第19章 使用ggplot2进行高级绘图------------------------- #R的四种图形系统: #①base:基础图形系统 #②grid图形系统: grid包,灵活,无完整绘图函数,适用开发者 #③lattice包:适用网格图形,即多变量/水平关系.基于grid包 #④ggplot2包:数据可视化利器 #前三者在基础安装中已包含,后三者使用时需显示加载 #1.以一个例子介绍ggplot2 library(g

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

最近遇到一个很头疼的事,就是 R语言读写中文编码方式.在网上找到了一篇博文,谢谢博主的精彩分享,让我很快解决了问题,在此也分享一下 R语言读写数据的方法很多,这里主要是我在使用read.csv/read.table和write.csv/write.table时遇到的一些中文格式编码的问题.常见的中文编码方式两种:GBK(GB2312)和UTF-8.     Windows系统下: read.csv()和read.table()方法不指定文件格式时,默认读取的文件是GBK格式.Rstudio里面有

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

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

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

操作系统:centos 6.4 64bit R语言可以使用RMySQL来连接Mysql数据库,直接使用数据库里面的数据生成图像. 这个是RMYSQL的说明: http://cran.r-project.org/web/packages/RMySQL/index.html RMYSQL的依赖: Depends:R (≥ 2.8.0), methods, DBI (≥ 0.2-2), utils 当然了,你得安装好mysql,至少安装mysqlclient,这个在本文就不描述了,网上很多. 根据前面

#使用数据:UFO数据 #读入数据,该文件以制表符分隔,因此使用read.delim,参数sep设置分隔符为\t #所有的read函数都把string读成factor类型,这个类型用于表示分类变量,因此将stringsAsFactors设置为False #header=F表示文件中并没有表头 #na.string='',表示把空元素设置为R中的特殊值NA,即将所有空元素读成NA ufo<-read.delim('ufo_awesome.tsv',sep='\t',stringsAsFactors