1 向量 1.1 定义向量 向量使用c来赋值,向量中不能混合不同类型的数据 x<-c(2,3,7,6,8)  数值型num y<-("one","two","three")  字符型chr z<-c(TRUE,TRUE,FALSE)  逻辑型logi 查看变量的类型:class(x) 1.2 访问向量 访问中的元素,使用中括号(R语言区分大小写),R语言索引从1开始 访问第二个元素:x[2] 访问第1和第3个元素:x[c(1,3

使用冒号运算带有数值数据(数值的增加为1) # Creating a sequence from 5 to 13. v <- 5:13 print(v) # Creating a sequence from 6.6 to 12.6. v <- 6.6:12.6 print(v) # If the final element specified does not belong to the sequence then it is discarded. v <- 3.8:11.4 print

type参数用来控制所生成散点图的类型,有如下几个选项: type=“p”表示绘制单独的点 type=“l”表示绘制点连成的折线 type=“b”表示有线连接的点 type=“o”表示将点绘在线上 type=“h”表示从点到x轴的垂线 type=“s”表示阶梯式图 type=“n”表示不绘制图 区别如下图:

导入csv: read.csv() 导入txt: read.table() 注意,txt文件编码为unicode的导入r会报错,需转换成ANSI 读入excel:需要安装xlsx包,安装此包前先下载好jre,用read.xlsx()读入 借助数据库:如果数据格式复杂(例如没有分隔符等),导入R中不好处理,可以先导入数据库中,再借用RMySQL包取数.数据库推荐mysql,百度软件下载一个,30多M 日常工作中一般的数据文件格式就分为以上三种,导入失败一般都是文件编码的问题. 如果上面有不对的地方

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:/

向量是R语言最基本的数据类型. 单个数值(标量)其实没有单独的数据类型,它只不过是只有一个元素的向量. x <- c(1, 2, 4, 9) x <- c(x[1:3], 88, x[4])   #在最后一个数前面插入一个数值88,可以看到用x[4]可以取出第4个元素,用x[1:3]可以取出前3个元素 typeof(x)    #查看向量里的元素的类型,注意默认是double.[1] "double" mode(x)    #r语言中变量类型称为模式(mode).[1] &

请先安装好R和RStudio 如果不干别的,控制台就是一个内置计算器 2 * 3 #=> 6 sqrt(36) #=> 6, square root log10(100) #=> 2, log base 10 10 / 3 #=> 3.3, 10 by 3 10 %/% 3 #=> 3, quotient of 10 by 3 10 %% 3 #=> 1, remainder of 10 by 3 余数 分配符 a <- 10 # assign 10 to 'a'

说明 在前一篇中,我们介绍了 R 语言和 R Studio 的安装,并简单的介绍了一个示例,接下来让我们由浅入深的学习 R 语言的相关知识. 本篇将主要介绍 R 语言的基本操作.变量和几种基本数据类型,好对 R 语言的使用方法有一个基本的概念.通过本篇的学习,你将了解到: R 语言有哪些基本操作 什么是变量,以及如何给变量赋值 R 语言有哪些基本数据类型,如何确定变量的数据类型 R 语言的基本操作 R 语言的默认提示符是 > ,它表示正在等待输入命令,每次输入命令后敲击回车即可执行当前命令. R

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60141207 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12567789.html 4. [三维+]:数组(Array) R语言中数组可以看做是矩阵的扩展,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,字符型或复数型等. R语言中数组的使用 4.1 数组的创建 语法:array

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

R语言中文社区历史文章整理(类型篇)   R包: R语言交互式绘制杭州市地图:leafletCN包简介 clickpaste包介绍 igraph包快速上手 jiebaR,从入门到喜欢 Catterplots包,让你绘制不一样的图 今天再来谈谈REmap包 ggplot2你需要知道的都在这... R访问数据库管理系统(通过RODBC包和RMySQL包两种方式) NLP——自然语言处理(三)text2vec包 Rattle:数据挖掘的界面化操作 借助caret包实现特征选择的工作 R语言的高质量图形

R 语言中为了进行数据分析,比如回归分析,这时候对于数据表格中的factor类型的数据会带来弊端,比如对因子的每一个数据都进行一次回归,这样就显得很复杂,且违背了我们的初衷,需要把factor转换为numeric格式. factor不能直接转换为numeric格式,它会按照因子的大小顺序依次取值1,2,3...... 想要正确转换为对应的数值,可以先把factor转换为character格式,然后再转换为numeric,就可以正确显示数值 > data<- read.csv('breast_c

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec

R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等.这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法. Apply 这是对一个Matrix或者Array进行某个维度的运算.其格式是: Apply(数据,维度Index,运算函数,函数的参数) 对于Matrix来说,其维度值为2,第二个参数维度Index中,1表示按行运算,2表示按列运算.下面举一个例子: m<-matrix(1:6,2,3) 构建一个简单的2行3列的矩

1.不同的行业对数据集(即表格)的行和列称谓不同,统计学家称其为观测(observation)和变量(variable): 2.R语言存储数据的结构: ①向量:类似于C语言里的一位数组,执行组合功能的函数c()可用来创建向量: a <- c(1,2,3,4,5) b <- c("one","two","three") c <- c(TRUE,FALSE,TRUE) 以上,a是数值型向量,b是字符型,c是逻辑型:注意,单个向量中元

导言:     较早之前就听说R是一门便捷的数据分析工具,但由于课程设计的原因,一直没有空出足够时间来进行学习.最近自从决定本科毕业出来找工作之后,渐渐开始接触大数据行业的技术,现在觉得是时候把R拿下了:用了3天时间,除了对R先有一个大概认识之外,也着手敲指令.由于计算机专业的底子还不错,而且先后接触过不下10种编程语言,感觉R语言入门上手还是挺简单的.下面是自己汇总的一些简单入门代码供大家参考,感兴趣的朋友也可逐行敲打测试. 1. 介绍变量.顺序结构.分支结构.循环结构.函数使用.获取帮助等知

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可

首先声明,R语言对大小写敏感. 一.向量 vector类型可以存储数字.字符和逻辑类型.构建函数为C(): > a <- c(1,2,3,4) > b <- c('dau','wau','mau') > a[2](R语言中的索引是从1开始) 2 >b[c(1,3)] dau mau >b[1:3] dau wau mau 二.矩阵 矩阵的元素类型必须是一致的(数字型,字符型或逻辑型).构建函数matrix(vector,nrow=行数,ncol=列数,byrow=

注释:R语言是区分大小写的 1.向量 R语言中可以将各种向量赋值为一个变量,这种赋值操作符就是等号“=”,也可以使用“<-”. 1)产生向量 (1)函数c() 例如:x1=c(2,4,6,8,0)    表示数列 (2)例如: 向量a:2到60的元素都乘以2再加1 a[5]:显示向量a的第5个元素 a[-5]:除去向量a的第5个元素,显示其它元素 a[1:5]:显示第1到第5个元素 a[-(1:5)]:除去第1到第5个元素,显示其余的元素 a[c(2,4,7)]:显示第2,第4,第7个元素 a[

R语言数据集的字段含义 作者:马文敏 选择一种数据结构来储存数据 将数据输入或导入到这个数据结构中 数据集的概念 数据集通常是有数据结构的一个矩形数组,行表示规则,列表示变量. 不同的行业对数据集的行和列的叫法不同 统计学家称他们为观测和变量 数据库分析为记录和字段 示例分析者叫他们示例 R语言可以处理的数据类型有很多种包括数据型,字符型,逻辑性,原生性. 2.数据结构 R语拥有很多用于储存数据的对象类型,包括标量,向量,矩阵,数组,数据框和列表. 向量 向量数据必须要有相同的类型和模式的数据,