感觉GIS中矢量相关内容还是挺庞杂的,并且由于版本迭代的关系,使用GDAL/OGR读写矢量的资料也有点不太一样.这里总结了一个读写矢量的示例,实现代码如下: #include <iostream> #include <gdal/ogrsf_frmts.h> using namespace std; bool ReadDXF(string filePath, vector<vector<OGRPoint>>& vertexPoint) { GDALDa

以下是我关于如何在R语言中读取.csv文件及一些需要注意的细节的总结,希望能帮助到大家~

主要学习如何把几种常用的数据格式导入到R中进行处理,并简单介绍如何把R中的数据保存为R数据格式和csv文件. 1.保存和加载R的数据(与R.data的交互:save()函数和load()函数)a <- 1:10save(a, file = "data/dumData.Rdata") # data文件为当前工作目录下的文件,必须存在rm(a)load("data/dumData.Rdata")print(a) 2.导入和加载.csv文件(write.csv()函

输入数据 使用键盘输入数据 只能处理小样本,很少使用 在创建 data.txt 字符串之后,用函数 read.table() 创建数据框 data.1.这种方法可以让我们把数据嵌入到R代码中,此处切记,read.table() 使我们最为常用的读取外部数据的函数. 下面的方法是用函数 fix() 创建了一个和data.1一样的数据框 data.2,函数 edit() 也有同样的效果. 从文本文件导入数据 read.table() 函数 read.table() 更加常用的是从带有分隔符的文本文件

加载rJava的同时,要下载JAVA的JRE并且配置环境变量JAVA_HOME,因为rJava的调用需要java运行环境. 1.下载JRE 64位版本的JRE官网下载:http://www.java.com/en/download/manual.jsp 如果你的R是64位版本的,那么JRE也必须是64位的.       参考 关于R语言加载rJava失败解决方法 2.配置环境变量 用R命令直接设置java_home,命令如:Sys.setenv(JAVA_HOME='C:\Program Fil

在win32位的系统下,RODBC包内的函数是可以直接运行的,但在win64位的系统则不支持! 1.读取外部文件read.table()---csv,txt,excel 最基本函数是read.table(),先介绍read.table(),然后再介绍专门用来读csv的read.csv(). Description Reads a file in table format and creates a data frame from it, with cases corresponding to l

0  引言 使用R语言.Python等进行数据处理的第一步就是要导入数据(也可以使用UCI数据集),下文主要根据R语言的帮助文档来介绍外部文件数据的导入方法和注意事项.下面先附上一些指令. 1 格式read.table read.table(file, header = FALSE, sep ="", quote = "\"'",dec = ".", skip = 0,strip.white = FALSE, blank.lines.s

在R语言数据管理(三):数据读写一博文中,我曾写到有关读取xls.xlsx文件时一般将文档改成csv文件读取,这是一般做法.csv文件也有其缺点,修改较为麻烦,当文件数据较大时尤为明显.而生活中必不可少的会出现xls文件,例如时间序列有关文件,且常常数据量较大.读取xls类文件,我想还是有必要学一下. 一般使用RODBC包来访问Excel文件,现在我们读取mydata.xls文件中第一个工作表中的数据,格式如下: library("RODBC") channel<-odbcCon

常规读取 一般我们读取文件时都会读取全部的文件然后再进行操作,因为R是基于内存进行计算的. data <- read.table("C:\\Users\\Hider\\Desktop\\test.txt", header = TRUE, encoding = "gbk") 但是当读取的数据量很大的时候,读取的时间会让人捉急,而且会把内存给占满,读完数据之后就不用进行下一步操作了,因为电脑都卡死了. 所以只读取数据的前n行是一个不错的选择,边读取边进行处理. 读

R语言处理大规模数据速度不算快,通过安装其他包比如data.table可以提升读取处理速度. 案例,分别用read.csv和data.table包的fread函数读取一个1.67万行.230列的表格数据. # 用read.csv读取数据timestart<-Sys.time() data <- read.csv("XXXXs.csv",header = T,stringsAsFactors = F) timeend<-Sys.time() runningtime<

1.R语言读取文件,文件类型为.txt 直接使用read.table()即可,若不知道当前的工作目录,可以使用函数getwd()来查看 2.R语言读取文件,文件类型为.xlsx 方法一:可以把excle文件另存为.csv格式,然后使用read.csv()读取,文件转换可能会出现缺失值的情况 这里参数 header=T 即 header=TRUE ,意思是显示该数据集的头部 方法二:安装 readxl 包,然后使用 read_excel() 读取

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

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行

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

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

    R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里我们主要讲的是它对数据框结构的快捷处理. 和data.frame的高度兼容 DT = data.table(x=rep(c("b&

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta

数据挖掘入门与实战  公众号: datadw 相关帖子 转载︱案例 基于贪心算法的特征选择 用GA算法设计22个地点之间最短旅程-R语言实现 -------------------------------------------------------- 某毕业班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-dete

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~ --------------------------- 笔者看到微信公众号探数寻理中提到郎大为Chiffon老师的wordcloud2,于是尝鲜准备用一下.但是在下载的时候,遇见很多问题,安装问题困扰着... 包中函数本身很好用,很简单,而且图形众多. -------------------------------------------- 一.wordcloud2包的安装 官方郎大为老师githu

笔者寄语:小规模的读取数据的方法较为简单并且多样,但是,批量读取目前看到有以下几种方法:xlsx包.RODBC包.批量转化成csv后读入. R语言中还有一些其他较为普遍的读入,比如代码包,R文件,工作空间等. source  #读取R代码dget    #读取R文件load    #读取工作空间 -------------------------------- SPSS-STATA格式的读入包--foreign 读取其他软件的格式foreigninstall.packages("foreign&

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~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba