List R语言中各组件的名称叫做标签(tags),访问列表有3种方法: j$salary 通过标签名字访问,只要不引起歧义,可以只写出前几个字母. j[['sal']] 夹在两个中括号时引号里的标签名字要写全. j[[2]] 亦可以通过在列表中的位置访问. 这三种方法得到的都是对应组件内容的类型. 如果只加一个中括号,得到的是组件,类型为向量. 需要注意的是 [ ] 可以提取多个组件,但 [[ ]] 一次只能提取列表的一个组件内容. > j <- list(name = 'Joe', sal…

sort() sort()函数直接对函数进行排序,并返回排序结果. > a <- c(12,4,6,5) > sort(a) [1] 4 5 6 12 rank() rank()函数返回对应元素在排序后的次序. > rank(a) [1] 4 1 3 2 order() order()函数和which一样返回的是位置,内容依此为排名第一的元素在原向量中的位置,排名第二的元素在原向量中的位置... > order(a) [1] 2 4 3 1…

python3.4学习笔记(十六) windows下面安装easy_install和pip教程 easy_install和pip都是用来下载安装Python一个公共资源库PyPI的相关资源包的 首先安装easy_install 下载地址:https://pypi.python.org/pypi/ez_setup 解压,安装方法cmd进入到对应目录下,执行命令:python ez_setup.py------------------------------------C:\Users\Admini…

Go语言学习笔记十二: 范围(Range) rang这个关键字主要用来遍历数组,切片,通道或Map.在数组和切片中返回索引值,在Map中返回key. 这个特别像python的方式.不过写法上比较怪异使用:=分割,而在python中使用in分割.而python中range是函数,不是关键字. package main import "fmt" func main() { nums := []int {10, 20, 30} sum := 0 for i, num := range num…

Go语言学习笔记十: 结构体 Go语言的结构体语法和C语言类似.而结构体这个概念就类似高级语言Java中的类. 结构体定义 结构体有两个关键字type和struct,中间夹着一个结构体名称.大括号里面写上所有的成员变量,并且指定这些变量的类型.访问这些内部成员时使用.符号.注意是结构体创建的变量,才能用点访问内部成员. 不是直接用结构体访问. package main import "fmt" type Book struct { name string price int } fun…

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…

  R是一个惊艳的图形构建平台,这也是R语言的强大之处.本文将分享R语言简单的绘图命令.   本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建.   首先,让我们来看一个简单例子: dose <- c(20, 30, 40, 45, 60) drugA <- c(16,20,27,40,60) plot(dose, drugA) 绘制的图形如下:   我们有必要对上述代码做些说明:首句和第二条语句创建两个向量,第三条语句打开一个图形窗口并生成一幅散点图.   这也许是个极为…

K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适合分类,也适合回归.KNN算法广泛应用在推荐系统.语义搜索.异常检测. KNN算法分类原理图: 图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类?如果K=5(离绿色圆点最近的5个邻居,虚线圈内),则有3个蓝色方块是绿色圆点的“最近邻居”,比例为3/5,因此绿色圆点应当划归到蓝色方块一类:如果K=3(离…

在折腾完爬虫还有一些感兴趣的内容后,我最近在看用R语言进行简单机器学习的知识,主要参考了<机器学习-实用案例解析>这本书. 这本书是目前市面少有的,纯粹以R语言为基础讲解的机器学习知识,书中涉及11个案例.分12章.作者备注以及代码部分都讲得比较深.不过或许因为出书较早,在数据处理方面,他使用更多的是plyr包,而我用下来,dplyr包效果更好.所以许多涉及数据处理的代码,其实可以用更简洁的方法重写.但是思路却是实打实的精华. 我之前在某长途动车上啃完了前三章,两个案例.但越往后读,越觉得后面…

今天主要学习了两个统计学的基本概念:峰度和偏度,并且用R语言来描述. > vars<-c("mpg","hp","wt") > head(mtcars[vars]) mpg hp wt Mazda RX4 21.0 110 2.620 Mazda RX4 Wag 21.0 110 2.875 Datsun 710 22.8 93 2.320 Hornet 4 Drive 21.4 110 3.215 Hornet Sportab…