Description grep.grepl.regexpr.gregexpr和regexec在字符向量的每个元素中搜索与参数模式匹配的参数:它们在结果的格式和详细程度上有所不同. sub和gsub分别替换第一个匹配项和所有匹配项. Usage grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, value = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE, invert = FALSE) grepl(patte

官方帮助文档如下写的: Usage rep(x, ...) rep.int(x, times) rep_len(x, length.out) Arguments x a vector (of any mode including a list) or a factor or (for rep only) a POSIXct or POSIXlt or Date object; or an S4 object containing such an object. ... further argum

买的书里面实例讲的不清不楚,所以看帮助文档了 用法:unlist(x, recursive = TRUE, use.names = TRUE) 帮助文档讲x可以是向量或者列表,如果是向量,则原样返回,尝试下,确实如此,向量并不是典型的用法. > x<-c(1,2,3)> unlist(x)[1] 1 2 3> names(x)<-c("first","second","third")> x first seco

把R中par()函数的主要参数整理了一下(另外本来还整理了每个参数的帮助文档中文解释,但是太长,就分类之后,整理为图表,excel不便放上来,就放了这些表的截图)

R中实现脚本调用,以及函数调用 这里的列子是test.R调用mysql_con.R中的函数 mysql_con.R # 使用RMySQL操作数据库 # 载入DBI和RMySQL包 #library(DBI) library(RMySQL) mysql_con <- function(sql){ # 创建数据库连接 con ") #说明用什么字符集来获取数据库字段 dbGetQuery(con, "SET NAMES gbk") #dbSendQuery(con, &qu

dplyr的优点很明显,数据框操作简洁,如filter(df, x == 1, y == 2, z == 3)等于df[df$x == 1 & df$y ==2 & df$z == 3, ].然而优点也是缺点,因为它的的参数不是透明的,这意味着你不能用一个看似等价的对象代替一个在别处定义的值. df <- tibble(x = 1:3, y = 3:1) filter(df, x == 1) #错误 my_var <- x filter(df, my_var == 1) #同样

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690 R中关于给行列赋名称的函数有 dimnames,names,rowname,colname,row.names 这五个函数,初学的时候往往分不清楚他们的区别和各自该用在什么情况下才比较合适. 我做了简单的总结,希望能帮助大家,每个函数的细节我也参照帮助文档做了笔记,但太长就不宜贴到博文了.   建议是如数据框和列表,是在创建对象的时候就直接命名 我们平常使用的时候,最好统一一下用法,免得混乱.   原数表格:       来自为知笔记(Wiz

本文原创,转载注明出处,本人Q1273314690 R中知道一个变量的主要内容和结构,对我们编写代码是很重要的,也可以帮我们避免很多错误. 但是,R中有好几个关于属性查看的函数,我们往往不知道什么时候使用哪个函数更合适. 在此总结如下:   所以结论是,通常还是使用attributes函数和str函数,就OK了 原始表格: 具体的几个函数的细节,虽然我也写了,但文章太长,不再贴出         来自为知笔记(Wiz) 附件列表

https://www.zhihu.com/question/24501195 节选: 看了这么多答案,觉得 Hadley Wickhamhad.co.nz 在R使用者的地位好高啊.其实我也觉得Hadley的每个包都很好用,尤其是CRAN - Package plyr(他写的包中,这个接触得比较晚,所以感觉更加相见恨晚).其他作者的包有: CRAN - Package xkcd 把你的图绘制成xkcd http://xkcd.com风格 CRAN - Package magrittr 向前管道操

R中的grep.grepl.sub.gsub.regexpr.gregexpr等函数都使用正则表达式的规则进行匹配.默认是egrep的规则,也可以选用Perl语言的规则.在这里,我们以R中的sub函数为例(因为该函数可以返回替换字符串后的具体内容)介绍正则表达式的用法. 对该函数的逻辑参数都使用默认值(ignore.case = FALSE,表示大小写敏感:extended = TRUE,表示使用egrep规则:perl = FALSE,表示不使用Perl规则:fixed = FALSE,表示不

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习)   哭晕 你真的学会了stem()函数了吗? stem()函数的使用方法是: stem(x, scale=1,width=80, atom=le-08) 其中x是数据向量． scale控制绘出茎叶图的长度． width绘图的宽度． atom是容差,如果选择scale=2,即将10个个位数俞成两段,0-4为一段,5-9为另一段. 然而事实上,我经过反复的试验,发现width最好取较大的数,他既不表示数据的取值范围也不表示最长的那片叶

Create table function in Spark in R not working João_Andre  (3) 询问的问题 | 2016年12月10日 06:03BLUEMIXRSPARK Hello, I'm trying to create a simple table in Bluemix Spark (R) but getting a error I can't understand or find useful reference about. Has anyone s

今天介绍一些运算函数,它们的使用很简单,没有什么难度,但是也会用的着. 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x赋值,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-

一.apply族函数 1.apply  应用于矩阵和数组 # apply # 1代表行,2代表列 # create a matrix of 10 rows x 2 columns m <- matrix(c(1:10, 11:20), nrow = 10, ncol = 2) # mean of the rows apply(m, 1, mean) [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 # mean of the columns apply(m, 2, mean) [1]

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

本文原创,转载请注明出处,本人Q1273314690(交流学习) 说明:本文曾经在15年11月在CSDN发过,但是由于CSDN不支持为知笔记的发布为博客的API功能,所以,自今天起,转移到博客园(幸好原来的CSDN也就五六篇哈~).   ############################################### 总结: mode:表示对象在内存中的存储类型 基本数据类型'atomic' mode: numeric(Integer/double), complex, chara

内容均以php-5.6.14为例. 一. 函数结构 内核中定义一个php函数使用 PHP_FUNCTION 宏 包装,扩展也不例外,该宏在 ./main/php.h:343 有着一系列类似以 PHP 命名的 Zend 宏包装器,它们是: /* PHP-named Zend macro wrappers */ /* 以PHP命名的Zend宏包装器 */ #define PHP_FN ZEND_FN #define PHP_MN ZEND_MN #define PHP_NAMED_FUNCTION

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

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 GARCH 模型基础 估计 GARCH 参数 fGarch 参数估计的行为 结论 译后记 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题 本文翻译自<Problems In Estimating GARCH Parameters in R > 原文链接:https://ntguardian.wordpress.com/2017/11/02/problems-estimating-garch-parameters-r/ 更新(11/2/17 3:00

R中的统计模型 这一部分假定读者已经对统计方法,特别是回归分析和方差分析有一定的了解.后面我们还会假定读者对广义线性模型和非线性模型也有所了解.R已经很好地定义了统计模型拟合中的一些前提条件,因此我们能构建出一些通用的方法以用于各种问题.R提供了一系列紧密联系的统计模型拟合的工具,使得拟合工作变得简单.正如我们在绪论中提到的一样,基本的屏幕输出是简洁的,因此用户需要调用一些辅助函数来提取细节的结果信息. 1定义统计模型的公式 下面统计模型的模板是一个基于独立的方差齐性数据的线性模型 用矩阵术语表