输出函数:cat,sink,writeLines,write.table 根据输出的方向分为输出到屏幕和输出到文件. 1.cat函数即能输出到屏幕,也能输出到文件. 使用方式:cat(... , file = "", sep = " ", fill = FALSE, labels = NULL,append = FALSE) 有file时,输出到file.无file时,输出到屏幕. append参数:布尔值.TRUE时,输出内容追加到文件尾部.FALSE,覆盖文件原

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

R语言table()函数比较有用,两个示例尤其是混淆矩阵这个案例比较有用: 例子一:统计频次 z<-c(1,2,2,4,2,7,1,1);z1<-table(z);summary(z1); z1#实现z中各数据频次的统计z1 2 4 7 3 3 1 1 names(z1)#居然是有名字的[1] "1" "2" "4" "7"例子二:实现混淆矩阵 t=table(c(1,0,1,1,1,0,0,1),c(0,0,1,

R语言封装函数 原帖见豆瓣:https://www.douban.com/note/279077707/ 一个完整的R函数,需要包括函数名称,函数声明,函数参数以及函数体几部分. 1. 函数名称,即要编写的函数名称,这一名称就作为将来调用R函数的依据.2. 函数声明,函数名称 <- function, 即声明该对象的类型为函数.3. 函数参数,这里是输入的数据,函数参数是一个虚拟出来的一个对象.函数参数所等于的数据,就是在函数体内部将要处理的值,或者对应的数据类型. 函数体内部的程序语句进行数据

R语言:表格的线图转化 最先选取的是北京各区普通住宅成交十年(2016年及2006年)涨幅对比.这张图比较plain,主要拿来练习: 1.数据表格的基本整理及计算 2. 数据的初步分析 3.线图的基本绘图 图片来自网络 图片输入为excel,然后倒入到r程序中. install.packages("openxlsx") library(openxlsx) readFilePath<-"E:/citystock.xlsx" mydata<-read.xls

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

折线图简介 折线图通常用来对两个连续变量的依存关系进行可视化,其中横轴很多时候是时间轴. 但横轴也不一定是连续型变量,可以是有序的离散型变量. 绘制基本折线图 本例选用如下测试数据集: 绘制方法是首先调用ggplot函数选定数据集,并在aes参数中指明横轴纵轴.然后调用条形图函数geom_line()便可绘制出基本折线图.R语言示例代码如下: # 基函数 ggplot(BOD, aes(x = Time, y = demand)) + # 折线图函数 geom_line()     运行结果:

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

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

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

有时候会用R语言写一下简单的脚本处理函数,加入需要调试的话可以按照下面的步骤进行: fun <- function(x , y){ x + y x - y x * y x / y } debug(fun) 先创建一个简单的函数,然后用debug() 函数对创建的fun()函数进行debug.这时控制台没有任何变化,但是当再次运行创建函数时会进入debug状态: fun( + ) debugging + ) debug at #: { x + y x - y x * y x/y } Browse[

在R语言进行数据分析时,经常需要找不同组间的相同和不同,那你应该掌握如下几个函数,让你事半功倍. 交集intersect两个向量的交集,集合可以是数字.字符串等 # 两个数值向量取交集intersect(x=1:4, y = 2:6)# [1] 2 3 4 # 两个字符向量取交集intersect(x=letters[1:4], y = letters[2:6])# [1] "b" "c" "d" # 混合向量intersect(x=c(&quo

Pvalue 计算 项目设计pvalue计算,但是由于.net 没有类似的公式或者函数,最终决定使用.net 调用R语言 采用.net 调用r语言的公用函数 需要安装 r语言环境 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 前端调用api 发现需要ajax 同步调用 public string GetPValue(double[] data1, double[] data2) { REngine.SetEnvironmentVariables(); RE

在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是: Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vector.array.list. 简单的说,apply函数经常用来计算矩阵中行或列的均值.和值

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e

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.compl

利用R自带数据集 通过data()函数可以查看R自带数据集. > data() 返回以下结果,每一条记录都是一个数据,键入相应的数据名称可以查看具体信息. Data sets in package ¡®datasets¡¯: AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers - BJsales Sales Data with Leading Indicator BJsales.lead (BJsales) Sales Data with Leadin

该函数和excel中的&一样,可以将不同类型的数据放在一起. paste(....,sep="",collapse=NULL) ...表示要加在一起的数据类型,e.g ​p<-paste("b",1:5) "b 1" "b 2" "b 3" "b 4" "b 5" 注意这里每一项中间有空格隔开,如果不想要空格,需要使用sep参数 p<-paste(

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

在绘热图时,需要将数值映射到不同的颜色上,这时就需要一系列的颜色梯度 colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度 代码示例: > colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))(5) > colors [1] "#0000FF" "#3F00BF" "#7F007F" "#BF003F" "

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.