R语言入门,弄懂了几个简单的函数,分享一下:R语言排序有几个基本函数: sort():rank():order()sort()是对向量进行从小到大的排序rank()返回的是对向量中每个数值对应的秩order()返回的值表示位置,依次对应的是向量的最小值.次小值.第三小值......最大值举例> data=c(5,6,8,2,4,9)> sort(data)[1] 2 4 5 6 8 9> rank(data)[1] 3 4 5 1 2 6> order(data)[1] 4 5 1

前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapply, rapply, vapply, eapply等. 目录

一.参考文章 1.C语言中getopt()和getopt_long()函数的用法 2.linux 中解析命令行参数 (getopt_long用法) 二.调试经验

转自:http://blog.fens.me/r-apply/ 前言 刚开始接触R语言时,会听到各种的R语言使用技巧,其中最重要的一条就是不要用循环,效率特别低,要用向量计算代替循环计算. 那么,这是为什么呢?原因在于R的循环操作for和while,都是基于R语言本身来实现的,而向量操作是基于底层的C语言函数实现的,从性能上来看,就会有比较明显的差距了.那么如何使用C的函数来实现向量计算呢,就是要用到apply的家族函数,包括apply, sapply, tapply, mapply, lapp

对于初学者来说,R语言中的factor有些难以理解.如果直译factor为“因子”,使得其更加难以理解.我倾向于不要翻译,就称其为factor,然后从几个例子中理解: <span style="font-size:12px;">data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1) data </span> 显示结果: <span style="font-size:12px;"> [1] 1 2 2 3 1

R语言中,针对MySQL数据库的操作执行其实也有很多中方式.本人觉得,熟练掌握一种便可,下面主要就个人的学习使用情况,总结其中一种情况-----使用RMySQL操作数据库. 1.下载DBI和RMySQL包 install.packages(c("DBI","RMySQL")) 2.载入DBI和RMySQL包 library(DBI) library(RMySQL) 3.创建连接和设置字符集获取编码格式 # 创建数据库连接 con <- dbConnect(My

1.malloc()和free()的基本介绍 (1)函数原型及说明 void *malloc(long NumBytes) 该函数分配了NumBytes个字节,并返回了指向这块内存的指针.如果分配失败,则返回一个空指针(NULL). void free(void *FirstByte) 该函数是将之前用malloc分配的空间还给程序或者是操作系统,也就是释放了这块内存,让它重新得到自由. (2)函数基本用法 char *Ptr = NULL; Ptr = ( * sizeof(char)); i

在Python编程语言中,enumerate()及zip()是两个常用的内置函数,这两个函数功能类似,但又有所区别,下面通过两个例子分别进行说明. enumerate()函数 该函数在字面上是枚举.列举的意思,用于将一个可遍历的数据对象(如列表.元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中,可同时得到数据对象的值及对应的索引值.如对于下面的例子: 运行结果为: 注意:在enumerate()函数中,也可以给第2个参数“start”的值,指定当前索引的初始值

最近在复习c语言的时候再次用到了malloc函数和free函数,此处着讲解一下自己对这两个函数的理解和认识. 一. malloc函数和free函数的基本概念和基本的用法 对于malloc函数: 1. 包含的头文件:<mallloc.h> 或者<stdlib.h> 2. 函数的原型:void *malloc(unsigned int NumBytes); 3. 函数功能: 该函数分配了NumBytes个字节的内存空间,如果成功,则返回指向这块内存的指针(即这块存储区域的首地址).如果

一.测试环境 Win10 + Visual Studio 2017 二.测试代码 #include "pch.h" #include <iostream> #include <string> #include <vector> using namespace std; int main(void) { ] = "hello"; ] = { 'h','e','l','l','o'}; char c[] = "hello&q

MATLAB语言没有系统的断言函数,但有错误报告函数 error 和 warning.由于要求对参数的保护,需要对输入参数或处理过程中的一些状态进行判断,判断程序能否/是否需要继续执行.在matlab中经常使用到这样的代码: if c<0 error(['c = ' num2str(c) '<0, error!']); end 使用assert断言函数就可以写成: assert(c>=0, ['c = ' num2str(c) '<0 is impossible!']); 还可以直

package main; import ( "fmt" "strings" ) type person struct { name string; age int; } func main() { //判断是否包含某个子字符串 fmt.Println(strings.Contains("hello", "he")); //统计子符串的次数 fmt.Println(strings.Count("hello hello

对于strcpy来说,它会把字符串最后的‘\0’一起拷贝 对于strlen来说,它计算字符串长度的时候不会把最后的‘\0’计算进去

order() 的返回值是对应“排名”元素所在向量中的位置.注意返回的不是元素本身,而是元素的位置. sort() 是直接对向量中的元素进行排序,返回的是排序后的元素组成的向量. rank() 是求秩的函数,返回值是这个向量中对应元素的排名. > x<-c(1,5,8,2,9,7,4)> order(x)    # x中排序的数字在原数列中的位置[1] 1 4 7 2 6 3 5> sort(x)      # x数值排序后x数值本身[1] 1 2 4 5 7 8 9> ra

1.下载Matrix和arules包 install.packages(c("Matrix","arules")) 2.载入引入Matrix和arules包 # 引入Matrix和arules包 library(Matrix) library(arules) 3.读取数据 # 读入数据 dataset <- mysql_find(sql) 4.数据转换 # 将数据框转为矩阵 dataset2 <- as.matrix(dataset) # 转换为交易流数

面对的是这样一个问题,不断读入一行一行数据,append到data frame上,如果用dataframe,  rbind() ,可以发现数据大的时候效率明显变低. 原因是 每次bind 都是一次重新整个数据集的重新拷贝 这个链接有人测试了各种方案,似乎给出了最优方案 http://stackoverflow.com/questions/11486369/growing-a-data-frame-in-a-memory-efficient-manner library(data.table) d

来源:http://www.dataguru.cn/article-794-1.html rugarch包是R中用来拟合和检验garch模型的一个包.该包最早在http://rgarch.r-forge.r-project.org上发布,现已发布到CRAN上.简单而言,该包主要包括四个功能: 拟合garch族模型 garch族模型诊断 garch族模型预测 模拟garch序列 拟合序列分布 下面分别说一下. 一.拟合garch族模型 拟合garch族模型分三个步骤:(1)通过ugarchspec

> x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67) > sort(x) [1] 32 67 74 85 93 97 99 100 > order(x) [1] 5 8 4 3 2 1 7 6 > rank(x) [1] 6 5 4 3 1 8 7 2

logical(0) 不等于 numeric(0).两者都不等于NULL值,即is.null(logical(0))和is.null(numeric(0))返还值都是FALSE.这很有意思,说明长度为零的值有时却不会别算为空值,但空值的定义却是函数中没有被赋值的参数,特征就是没有值.如何区分NULL和NA?很简单,后者的logical length是1,而前者的logical length是0,意思是假如用is.logical判断NA的逻辑值,得到的结果是TRUE.NA可以为正无穷或负无穷,但N

函数lines()其作用是在已有图上加线,命令为lines(x,y),其功能相当于plot(x,y,type="1")函数abline()可以在图上加直线,其使用方法有四种格式.(1)abline(a,b)表示画一条y=a+bx的直线(2)abline(h=y)表示画出一条过所有点得水平直线(3)abline(v=x)表示画出一条过所有点的竖直直线(4)abline(lm.obj)表示绘出线性模型得到的线性方程

fitted是拟合值,predict是预测值.模型是基于给定样本的值建立的,在这些给定样本上做预测就是拟合.在新样本上做预测就是预测. 你可以找一组数据试试,结果如何. fit<-lm(weight~height,data=women) fitted(fit) predict(fit,newdata=data.frame(height=90))##将90代入看结果如何 这是R in action中的例子