[plain] view plaincopy a <- c(5,4,3,2,1) b <- c(1,2,3,4,5) c <- cbind(a,b) [plain] view plaincopy c[order(c[,1]),] #按第一列递增排序

假设概率密度函数为: 思路: 首先产生-1到1之间的均匀分布随机数x,和0到1之间的均匀分布随机数y. 如果y<f(x),则x是符合该概率密度的随机数,否则,重复上述操作. 用r语言生成100个随机数程序如下: > for(i in 1:100)+ {x[i]=runif(1,-1,1)+ y[i]=runif(1,0,1)+     while(y[i]>(1-abs(x[i])))+     {x[i]=runif(1,-1,1)+     y[i]=runif(1,0,1)+  

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数.所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念.(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵. 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形.数组可以是多维的.例如:一个三维数组可以包含行.列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度 1.创建矩阵 矩阵的行和列的下标都是从1开始,如:矩阵a左上角的元素记作a[1,1].矩阵在R中是按列存储的,也就是说先存储第一列,再存储第二列,以此类推. > y

在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量.矩阵与列表.这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构. 向量 向量的创建 向量元素的访问 向量的运算 向量的其他常用操作 矩阵 矩阵的创建 矩阵元素的访问 矩阵的运算 矩阵的特征值与特征向量 列表 列表的创建 列表元素的访问 向量 向量的创建 向量(vector)作为 R 语言中最简单的数据结构,由一串有序的

01:矩阵交换行 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 给定一个5*5的矩阵(数学上,一个r×c的矩阵是一个由r行c列元素排列成的矩形阵列),将第n行和第m行交换,输出交换后的结果. 输入 输入共6行,前5行为矩阵的每一行元素,元素与元素之间以一个空格分开.第6行包含两个整数m.n,以一个空格分开.(1 <= m,n <= 5) 输出 输出交换之后的矩阵,矩阵的每一行元素占一行,元素之间以一个空格分开. 样例输入 1 2 2 1 2 5 6 7 8 3 9 3 0

在实际分析数据之前,必须对数据进行清理和转化,使数据符合相应的格式,提高数据的质量.数据处理通常包括增加新的变量.处理缺失值.类型转换.数据排序.数据集的合并和获取子集等. 一,增加新的变量 通常需要根据数据框中的现有列,按照特定的公式.业务逻辑,向数据框中新增变量,常用的操作符是: 算术运算符是:+ - * /,求模(%%),整除(%/%), 比较运算符是:不等是 !=,相等是 ==, 逻辑运算符与(&).或(|)和非(!). 举个例子,有数据框mydata mydata<-data.fr

本文介绍的是关联规则,分为两部分:第一部分是---不考虑用户购买的items之间严格的时序关系,每个用户有一个“购物篮”,查找其中的关联规则.第二部分--- 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘.此文为第一部分的讲解.(本文所需的代码和数据集可以在这里下载.) 关联规则最常听说的例子是“啤酒与尿布”:购买啤酒的用户通常也会购买尿布.在日常浏览电商网站时也会出现“购买该商品的用户还会购买….”等提示,这其中应用的就是关联规则的算法. 本文重点讲解的是关联规则的R

#说明 文中‘test’均为模拟名称,原始编码为GKB方式###1.R语言介绍#### 偏统计 ###2.Rstudio和R的基本操作#### #2.1查看R语言自带的数据集#### data() #直接输入数据集的名称,查看这些数据 CO2 #2.2快捷键#### #Ctrl+Enter:运行光标所在行的代码,也可以用来运行鼠标选中区域的代码 #Ctrl+L:清除控制台中的代码 #Ctrl+shift+S:运行代码集中的所有代码 #Ctrl+1:跳转到代码编辑环境 #Ctrl+2:跳转到控制台

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

[翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究 7.Web技术和服务 8.并行计算 9.高性能 10.语言API 11.数据库管理 12.机器学习 13.自然语言处理 14.贝叶斯 15.最优化 16.金融 17.生物信息学 18.网络分析 19.R 开发 20.日志 21.数据包 22.其他工具 23.其他编译器 24.R学习

在上篇相机模型中介绍了图像的成像过程,场景中的三维点通过"小孔"映射到二维的图像平面,可以使用下面公式描述: \[ x = MX \]其中,\(c\)是图像中的像点,\(M\)是一个\(3\times4\)的相机矩阵,\(X\)是场景中的三维点. 通过小孔相机模型,可知假如从像点\(x\)向相机的中心\(C\)反投影一条射线\(\overrightarrow{xC}\),则该射线必定经过对应像点的三维空间点\(X\),但显然仅仅通过一个像点无法确定\(X\)的具体位置,因为在射线\(\

在上篇相机模型中介绍了图像的成像过程,场景中的三维点通过"小孔"映射到二维的图像平面,可以使用下面公式描述: \[ x = MX \]其中,\(c\)是图像中的像点,\(M\)是一个\(3\times4\)的相机矩阵,\(X\)是场景中的三维点. 通过小孔相机模型,可知假如从像点\(x\)向相机的中心\(C\)反投影一条射线\(\overrightarrow{xC}\),则该射线必定经过对应像点的三维空间点\(X\),但显然仅仅通过一个像点无法确定\(X\)的具体位置,因为在射线\(\

2.5 多维数组和矩阵 2.5.1 生成数组或矩阵 数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵).维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为1 1.将向量定义成数组 向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组 > z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4);z [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 1

这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –

source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("GEOquery") library(Biobase) rm(list = ls()) #清空内存 R语言常用命令 http://blog.sina.com.cn/s/blog_9f23a8da010195qx.html > getwd() #获取工作目录. > setwd("F:/R/myfun") #设定工作目录为F:/R

大意: 给定n排列, m个pair, 每个pair(u,v), 若u,v相邻, 且u在v左侧, 则可以交换u和v, 求a[n]最多向左移动多少 经过观察可以发现, 尽量先用右侧的人与a[n]交换, 这样一定最优, 然后从右往左遍历, 假设a[n]当前在$pos$, 再观察可以发现, 若$a[x]$产生贡献, 当且仅当$[x+1,pos]$都与$x$连边, 然后统计一下边数就可以$O(n+m)$了 #include <iostream> #include <algorithm> #i

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

一.动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解. 将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解.适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的.若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次.如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间.为了

对于一个  11 到  nn 的排列  p1,p2,⋯,pnp1,p2,⋯,pn ,我们可以轻松地对于任意的  1≤i≤n1≤i≤n 计算出  (li,ri)(li,ri) ,使得对于任意的  1≤L≤R≤n1≤L≤R≤n 来说  min(pL,pL+1,⋯,pR)=pimin(pL,pL+1,⋯,pR)=pi 当且仅当  li≤L≤i≤R≤rili≤L≤i≤R≤ri . 给定整数  nn 和  (li,ri)(li,ri)   (1≤i≤n)(1≤i≤n) ,你需要计算有多少种可能的  11