1.seq() 用来生成一组数字的函数. Usage: ## Default S3 method:seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)seq.int(from, to, by, length.out, along.with, ...)seq_along(along.with)seq_len(length.out) Arguments:

R语言的最大数值 在R语言里面,所能计算的最大数值可以用下面的方法获得: ###R可计算最大数值 .Machine 在编程的时候注意不要超过这个数值.当然,普通情况下也不可能超过的. R语言的最大精度 R语言的舍入误差要比python好不少,但是也还是有的. ###最小非零整数 2^-1074 ###最大数 2^1023 ###机器误差 2^-52 + 1 - 1 2^-53 + 1 - 1 ###比较两个数字 all.equal(2^-12 + 1,2^-13 + 1,tolerance =

R是向量化的语言,最突出的特点是对向量的运算不需要显式编写循环语句,它会自动地应用于向量的每一个元素.对象是R中存储数据的数据结构,存储在内存中,通过名称或符号访问.对象的名称由大小写字母.数字0-9.点号和下划线组成,名称是区分大小写的,并且不能以数字开头,特殊的对象名称可以通过界定符 `` 来转为合法的对象名称,注意,点号( . ) 被视为没有特殊含义的单字符. R语言非常灵活,例如: R语言区分大小写,不管是变量名和函数名,都是大小写敏感的. 直接给变量赋值,R中不能显式声明变量和类型:

                                                        先来看看成果图: OK,开始画图: 实验背景声明:在脑影像分析中,我们首先构建脑网络,然后使用双样本t对比两组人的连接差异,然后使用以上的图进行可视化,一般红色连接代表显著升高,绿色代表显著下降.(非必须,根据实际需求设计,如上图中红色代表相应的连接差异与HAMD抑郁量表评分显著相关,绿色表示不相关).这里呢,我们研究了一组病人以及年龄性别匹配的健康被试的fMRI的数据,首先进行fMR

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

R语言安装包可以从这个地址选择合适的URL去下载:https://cran.r-project.org/mirrors.html,这里使用这个https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/,如下: 下载对应平台的安装包即可,这里我下载Mac OS X的,目前版本是3.3.2. 注意: 在下载文件描述可以看到,需要X11环境的支持,不过安装包已经包含这些必须的包在里面了! 安装完后,可以在应用程序看到图标"R": 点击打开后界面如下: 当然,也有图形

先上图 R语言的REmap包拥有非常强大的空间热力图以及空间迁移图功能,里面内置了国内外诸多城市坐标数据,使用起来方便快捷. 开始 首先安装相关包 install_packages("devtools") install_packages("REmap") library(devtools) library(REmap) 我们来试试其强大的城市坐标获取功能 city<- c("beijing","上海") get_geo

最近在网上看R的代码,常常看到 x %>% y 的写法. 样子看着像是pipe的用法,搜了一下, 没找到语法的相关说明. 今天突然开窍,想着 %>% 可能不是语言本身支持的语法,可能是某个包自己定义的. 于是查了下dplyr的文档,发现确实有关于%>%的解释,这个符号确实是个pipe符号. 用法为将左边的x作为参数赋予到右边的y函数中. 最初的版本来自magrittr包,顺着dplyr的文档可以找到解释. 将%>%作为R语言的pipe应该已经是业内共识的规范了,能看到很多地方在这样

///加载自己写的R语言算法库 public List<double> GetZTFB(double[] data) { List<double> par = new List<double>(); try { //调用R语言算法 REngine.SetEnvironmentVariables(); REngine engine = REngine.GetInstance(null, true, null, null); NumericVector x = engine

什么是分位数回归 分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因

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

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html Tuesday, March 31, 2015 之前用rvest帮人写了一个定期抓取amazon价格库存,并与之前价格比较的小程序,算是近期写过的第一个完整的程序了.里面涉及了一些报错的处理. 这里主要参考了stackoverflow上的以下问答: How to skip an error in a loop skip to next value of loop upon error in R

注意:这文章是2月份写的,拉勾网早改版了,代码已经失效了,大家意思意思就好,主要看代码的使用方法吧.. 最近一直在用且有维护的另一个爬虫是KINDLE 特价书爬虫,blog地址见此: http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4824578.html 博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html R语言爬虫初尝试-基于RVEST包学习 Thursday, February 26, 2015 在学完coursera的

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 自从买了kindle以后,总是想要定期刷有没有便宜的书,amazon经常有些1元/2元的书打特价,但是每次都去刷那些榜单太麻烦了,而且榜单又不能按照价格排名,捞书有点累 所以自己用R语言的rvest包简单写了一个小程序,让它自动按照不同价格区间把特价书给分出来. 主要看的是kindle新品排行榜和最快畅销榜. 销售爬升最快榜: http://www.amazon.cn/gp/move

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 目录: 零:写在前面的一些废话 一.R眼看琅琊榜的基本原理 1.导入数据 2.筛选数据 3.多条件筛选对话 4.导出数据 二.R眼看琅琊榜的基础分析 1.快速对文本分章节 2.快速定位人物出场章节 3.快速定位人物互动章节 三.总结 零:写在前面的一些废话 最近电视剧琅琊榜非常之火,除了主角以外,里面很多配角都非常出彩. 原著琅琊榜也是非常精彩的.有些电视剧里没明说的解析,在小说里会明文说出来

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文

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

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe

这两个月没有写什么代码.也没做什么大项目,基本就是对以前写的那个用ggplot2可视化数据的项目做一些增增补补,大部分技术难关都在ggplot2和R语言EXCEL处理这里解决并总结了.然后业余帮人修改一个用RVEST写的亚马逊简陋爬虫,花了两个周末时间. 就简单记一下最近弄的这个功能块 功能块分区,并自定义 这个是在处理数据的时候,需要对一批有序数字按照累积的概率进行分组,然后划分分组. 主要用到了两个函数:cumsum(求累积分布),cut(划分区间) 如下面的示例函数getInterval,

R语言进行数据预处理wranging li_volleyball 2016年3月22日 data wrangling with R packages:tidyr dplyr Ground rules library(tidyr) library(dplyr) ## ## Attaching package: 'dplyr' ## The following objects are masked from 'package:stats': ## ## filter, lag ## The foll

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET每日精华文章",欢迎右边二维码来关注.) 题记:微软在收购R语言的开发商后,也独立发行或在自己的产品中集成了R语言,这里就介绍下它们包括开发工具RTVS. R是世界上最强大的统计计算.机器学习和图形化语言/平台,同时伴有一个众多用户.开发者和贡献者的全球化社区.R在我之前从事的环境分析领域也被广泛使用,据朋友说一个从环境专业毕业的博士就因为R用得熟还成功进入Facebook成为数据科学家. 众所周知,微软去年初收购了R语言的开发商Revol