向量:用于存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组,只可以包含一种数据 向量的创建与运算 创建向量 # 创建简单向量 l <- c(2, 2, 1, 3, 8) # [1] 2 2 1 3 8 # 创建一个1至5的向量 # : --> 至 # 1:5 --> 从1到5的5个整数 n <- 1:5 # [1] 1 2 3 4 5 # 创建向量,初始默认为逻辑值FALSE v <- vector(length = 4) # [1] FALSE FALSE FALSE FALSE…

R语言存储数据的结构包括:标量.向量.矩阵.数组.数据框和列表:可以处理的数据类型包括:数值型.字符型.逻辑型.复数型和原生型. 数据结构 向量 向量是用来存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组.单个向量中的数据类型必须一致. a <- c(1,2,3,4,5,6) b <- c("one","two","three") c <- c(TRUE,TRUE,FALSE) 矩阵 矩阵是一个二维数组,每个元素的数据类型一致. >…

R语言中的数据结构包括标量.向量.矩阵.数组.列表以及数据框 目录 1 向量 2 矩阵 3 数据框 1 向量 向量是用于存储单一数据类型(数值.字符.逻辑值)的一维数组,示例如下: a <- c(1,2,3,4,5) #数值 mode(a) b <- c('a','b','c','d') #字符 mode(b) c <- c(T,F,F,T) #逻辑 mode(c) 值得注意的是R的标量是向量的特例,是单一的元素的向量: a <- 1 b <- 'c' c <- T 虽…

之前一阵子,在EDX上学习了R语言的一门基础课程,这里做个总结.这门课程主要侧重于R的数据结构的介绍,当然也介绍了它的基本的绘图手段. 工作空间相关 ls() ## character(0) rm(a) ## Warning in rm(a): 找不到对象'a' ls() ## character(0) 基本数据类型 logical TRUE/FALSE/NA/T/F(推荐使用完整形式)/某些时候的0与非0 numeric integer is numeric numeric not alway…

1.向量 向量是用来存储数值型.字符型或逻辑性数据的一维数组,用函数c()创建向量 a <- c(1,2,5,6,4) b <- c("one","two","three") c <- c("TRUE","FALSE") 2.矩阵 矩阵是一个二维数组,只是每个元素都拥有相同的模式,用函数matrix()创建矩阵 y <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4…

5. 数据结构 5.1 数据结构简介 (1)向量 一个向量的所有元素必须有相同的类型(模式) (2)列表 列表可以非同质的 列表可按位置索引:lst[[2]] 抽取子列表:lst[c(2,5)] 列表可以有名称:lst[[“Moe”]]或者lst$Moe 列表类似于字典.散列表等 (3)模式:实体类型 > mode(3.1415) R中每个对象都有一个模式,表明该对象如何存储在存储器中: 对象 例子 模式 Number 3.14 numeric Vector of numbers c(2.7,…

在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. 向量元素必须是同类型的. 由于向量是最简单的数据结构,因此本章中以向量为例子来解释各个概念. 矩阵:二维的同类型元素的集合. 矩阵由函数matrix创建. 矩阵需要输入行数,列数. 矩阵是二维的,引用元素可通过双下标做索引. 矩阵在物理实现时,是向量附加行列数属性来实现的,因此也可以通过向量的方式引…

看了几本R语言语法相关的书籍,感觉都不怎么好,在实际使用过程中仍然遇到很多难以理解的问题,后来看了Hadley Wickham的Advanced R,好多问题迎刃而解,今天重温了该书的第一章即数据结构,记录下要点.干脆翻译下吧. 原文地址:http://adv-r.had.co.nz/Data-structures.html 本人水平有限,如有错误请谅解和指正,非常感谢.转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lizichao/p/4792373.html 数据结构 这一章…

#Vector 向量的三种创建方法,两个参数:类型,长度 > x <- vector("character",length=10)> x1 <- 1:4> x2 <- c(1,2,3,4)> x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型> x4 <- c("a","b","c",&q…

include头文件中有slamBase.h # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> using namespace std; // OpenCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //PCL #include <pcl/io/pcd_io.h&…

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…

Python 1.列表(list) list1 = [i for i in range(10)] list1[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点:可遍历,可索引,可切片 列表的遍历: 方式1: for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 0123456789 方式2: list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1…

数组:可以认为数组是矩阵的扩展,它将矩阵扩展到2维以上.如果给定的数组是1维的则相当于向量,2维的相当于矩阵. R语言中的数组元素的类型也是单一的,可以是数值型,逻辑型,字符型或复数型 参数解释 array( data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL) data为创建数组的元素 dim为数组的维数,是数值型向量 dimnames是各维度中名称标签列表 数组的创建 一维数组 # 相当于1维的向量:1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 arr1…

矩阵:存放相同类型元素的二维向量 参数解释 matrix(data=NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) 参数含义如下: data: 矩阵的元素的向量,默认为NA nrow:矩阵的行数,默认为1 ncol: 矩阵的列数,默认为1 byrow:元素是否按行填充,默认按列 byrow = FALSE:按列填充 byrow = TRUE:按行填充 dimnames:以字符型向量表示的行名及列名 创建形式 m1 <- matrix…

以下为在RStudio中输入 #为注释符,其后内容程序不执行 > #向量是用于储存数值型.字符型或者逻辑型数据的一维数组.执行组合功能的函数c()可用来创建向量.示例如下: > a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)#数值型向量 > b<-c("one","two","three")#字符型向量 > c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)#逻辑型向量 > d&l…

R是面向对象的语言,它跟其他编程语言的数据类型差不多,有四种,分别为:数值型,复数型,逻辑性和字符型 数值型:即数字,分为整数型和双精度型.数字可以用科学技术法表示,形式为Xe+m,意为x乘10的m次方.m为正表示10的正次方,m为负表示10的负次方.特殊的数值为inf(正无穷),-inf(负无穷),NaN(不存在). 数值型之间的计算包括加+,减-,乘*,除/,整除%/%,取余%%,乘方(^2),开方sqrt,指数^,对数log(n,base=m)(以m为底n的对数),log2,log10分别…

判断ori_data[,1]中是否存在元素a: a %in% ori_data[,1] 如果存在返回 true,否则返回 false    …

group = sample(seq(1,10),size = 20,replace = T) #这20个组分别属于1,...,10 v = rnorm(length(unique(group)),0,1) 对组1,...,10分别分别赋值 vj = v[group] 把值分配到每个组…

1.向量 向量是R语言中最基本的数据类型,在R语言中没有单独的变量. (1)  创建向量 R语言中可以用 = 或者 <- 来赋值. 向量名 <- 向量 或  向量名 = 向量 向量的创建方式有c()函数,seq()函数等. 注:R中的向量默认为列向量,如果要得到行向量需要对其进行转置. (2)  引用 待引用向量为:test = c(6,7,8,9,10). a.用下标引用 向量名[下标值] 或  向量名[下标值1:下标值2] (下标值1至下标值2的所有数值) 注:R语言下标值从1开始. 另外…

R语言还是有点古老感觉,数据结构没有Python中那么好用.以下简单总结一下R语言中经常使用的几个数据结构. 向量: R中的向量能够理解为一维的数组,每一个元素的mode必须同样,能够用c(x:y)进行创建.如x <- c(1:9). 矩阵: R中的矩阵能够理解为二维数组,每个元素必需要有同样的mode,使用matrix进行创建.matrix的形式为: matrix(vector, nrow=number_of_rows, ncol=number_of_columns, byrow=logica…

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.…

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.…

R语言主要用于统计,因此引入了向量这个概念将更好地进行统计计算,在其他无法引入向量的语言当中则会使用循环来计算一些大规模的数据,在R语言当中则不需要,下面我们来看看R语言当中向量的具体用法吧! 首先,如果我们把x作为一个向量,将其赋值为拥有五个元素的向量,代码如下: > x <- c(1,2,3,4,5) > x [1] 1 2 3 4 5 > 我们可以看到x的值已经变成了1,2,3,4,5,其中进行向量赋值的时候,我们使用的是C()函数进行的向量化.当然,向量里面并不会像数学一样…

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/…

建议:如果只是处理(小)数据的,用R.结果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有现成的命令.程序可以用.要自己搞个算法.处理大数据.计算量大的,用python.开发效率高,一切尽在掌握. 概述 在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程.偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学.偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学. 从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R…

此书网上有英文电子版:Machine Learning with R - Second Edition [eBook].pdf(附带源码) 评价本书:入门级的好书,介绍了多种机器学习方法,全部用R相关的包实现,案例十分详实,理论与实例结合. 目录 第一章 机器学习简介 第二章 数据的管理和理解 第三章 懒惰学习--使用近邻分类 第四章 概率学习--朴素贝叶斯分类 第五章 分而治之--应用决策树和规则进行分类 第六章 预测数值型数据--回归方法 第七章 黑箱方法--神经网络和支持向量机 第八章 探…

1.简单会话 > x<-c(1,2,4) > x [1] 1 2 4 R语言的标准赋值运算符是<-.也可以用=,不过不建议用它,有些情况会失灵.其中c表示连接(concatenate) > q<-c(x,x,8) > q [1] 1 2 4 1 2 4 8 取q中的某个元素,R下标是从1开始的. > q[2] [1] 2 利用现有函数求均值,方差 mean(q) sd(q)#“#”为注释符号 2.函数入门: 创建一个计算计数个数的函数 > oddcou…

本文发表在博客园, http://www.cnblogs.com/stackworm/ 尽管进展中出现了意想不到的事情,期间中断1个多月,但我仍然会坚持下去. 首先,这份教程适合所有对R语言有兴趣且希望学习的人,这份教程是用来帮助你学习使用R语言的,并非简单了解.其次,它是免费发布且自由交流的,教程是以开发者的角度去讲述R语言的实现.俗话说,万事开头难,R语言也是如此,尽管悉知R的人大多从事统计学相关行业,对编程开发的了解不如专业的软件工程师甚多,但跟着教程一步步的深入,你也会很容易的理解其他语…

R语言 R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. 特点介绍 •主要用于统计分析.绘图.数据挖掘 •R内置多种统计学及数字分析功能.R的功能也可以通过安装包(Packages,用户撰写的功能)增强. •因为S的血缘,R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的面向对象(面向对象程序设计)功能 官网:http://cran.r-project.org/ 其他介绍 •R的另一强项是绘图功能,制图具有印刷的素质…

接着上一篇 一.减少内存使用的简单方法1.重用对象而不多占用内存 y <- x 是指新变量y指向包含X的那个内存块,只有当y被修改时才会复制到新的内存块,一般来说只要向量没有被其他对象引用,就可以正常修改,以避免复制向量带来的CPU和RAM开销.按照程序属于来说,R是按值传递,应该避免使用sort 类似的函数,会返回一个副本,资源开销至少和原对象一样大,甚至更大2.删除不在需要的中间数据注意 在调用rm()的时候,内存不会被立即释放并交还到操作系统,而是在必要的时候,或者当已删除对象的内存量超过…