因子提供了一个简单并且紧凑的形式来处理分类(名义上的)数据.因子用”水平level”来表示所有可能的取值.如果数据集有取值个数固定的名字变量,因子就特别有用. > g<-c("f","m","f","f","m") > g [1] "f" "m" "f" "f" "m" > g<

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

用R语言提取数据框中日期对应年份(列表转矩阵) 在数据处理中常会遇到要对数据框中的时间做聚类处理,如从"%m/%d/%Y"中提取年份. 对应操作为:拆分成列表——列表转矩阵——利用索引从矩阵中提取第一列—— year<-strsplit(case_data2$Date,split = "-") # strsplit函数将数据拆分成列表 year1<-]# 将列表转换为矩阵,提取第一列——年份 case_data2$year1<-year1 其他办法

这个函数提取字符串的一部分. 语法 substring()函数的基本语法是: substring(x,first,last) 以下是所使用的参数的说明: x - 是字符向量输入. first - 是第一个字符要被提取的位置. last - 是最后一个字符要被提取的位置. 示例 # Extract characters from 5th to 7th position. result <- substring("Extract", 5, 7) print(result) 当我们上面

记录一个容易犯错的地方. 用chr标记的0~1变量可以变为整数0和1, 而用因子factor标记的变量转换为整数时总是从1开始. 如果不注意区分就会发生令自己困惑的错误.

已解决,用grep函数 A=read.table("clipboard",sep="/t",header=T) A[grep(pattern="/resource/activity",A[,1]),] 已解决,用grep函数A=read.table("clipboard",sep="/t",header=T)A[grep(pattern="/resource/activity",A[,1

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言的基础包中提供了两种类型的时间数据,一类是Date日期数据,它不包括时间和时区信息,另一类是POSIXct/POSIXlt类型数据,其中包括了日期.时间和时区信息.基本总结如下: 日期data,存储的是天:时间POSIXct 存储的是秒,POSIXlt 打散,年月日不同:日期-时间=不可运算. 一般来讲,R语言中建立时序数据是通过字符型转

工作笔记记录,会持续更新.... 目录: apply tapply lapply sapply merge substr.substring.strsplit.unlist.paste.paste0.nchar table apply函数: apply:apply的中文意思是应用,这个函数的意思是通过将一个函数应用到矩阵或数组中,返回一个向量或数组 语法:apply(X, MARGIN, FUN, ...)  , 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),

因子分析 因子分析 降维的一种方法,是主成分分析的推广和发展 是用于分析隐藏在表面现象背后的因子作用的统计模型.试图用最少的个数的不可测的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量 因子分析的主要用途 减少分析变量的个数 通过对变量间相关关系的探测,将原始变量分组,即将相关性高的变量分为一组,用共性因子来代替该变量 使问题背后的业务因素的意义更加清晰呈现 与主成分分析的区别 主成分分析侧重"变异量",通过转换原始变量为新的组合变量使到数据的"变异量"最

利用ffmepg提取视频帧实际上是利用C#调用ffmepg命令行进行处理对应的视频,然后输出出视频帧 GetPicFromVideo("); static public string GetPicFromVideo(string VideoName, string WidthAndHeight, string CutTimeFrame) { string ffmpeg = @"E:\ffmpeg\bin\ffmpeg.exe";//ffmpeg执行文件的路径 string P

一.apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为:apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.apply()函数的处理对象是矩阵或数组,它逐行或逐列的处理数据,其输出的结果将是一个向量或是矩阵.下面的例子即对一个随机矩阵求每一行的均值.要注意的是apply与其它函数不同,它并不能明显改善计算效率,因为它本身内置为循环运算. 示

apply函数(对一个数组按行或者按列进行计算): 使用格式为: apply(X, MARGIN, FUN, ...) 其中X为一个数组:MARGIN为一个向量(表示要将函数FUN应用到X的行还是列),若为1表示取行,为2表示取列,为c(1,2)表示行.列都计算.示例代码:> ma <- matrix(c(1:4, 1, 6:8), nrow = 2)> ma     [,1] [,2] [,3] [,4][1,]    1    3    1    7[2,]    2    4   

斐波那契数列--九九乘法表 # 1. 打印斐波那契数列 kl<-c(1,1) for (i in 1:8){ kl[i+2]<-kl[i]+kl[i+1] } kl # 10. 打印九九乘法表 # R 输出函数 for (i in 1:9){ for (j in 1:i){ cat(i,"*",j,"=",i*j," ") } cat('\n') } R语言的输出:cat() print() paste() 输入:scan() rea

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta

1.点乘,点除,点乘方 点乘(对应元素相乘),必须同维或者其中一个是标量,a.*b 点除,a.\b表示矩阵b的每个元素除以a中对应元素或者除以常数a,a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b 点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数 2.矩阵中元素的操作 矩阵a中第r行,a(r,:), 第r列,a(:,r), 依次提取每一列组成一个列向量a(:), 提取子矩阵第i到j行和第k到t列a(i:j,k:t) 可以通过下标引用,但是元素下标从1开

F1 帮助文档 F5 运行 F12 跳转到定义 F11 单步调试 Shift+F5 停止调试 Ctrl+滚轮 放大缩小当前视图 Ctrl+L 删除当前行 Ctrl+K,Ctrl+C 注释选中代码 Ctrl+K,Ctrl+U 取消选中代码的注释 Ctrl+K+D 格式化代码 Ctrl+C 复制当前行 Ctrl+V 粘贴复制行 Ctrl+X 剪贴一行 Ctrl+Enter 在当前行上面加一行空格 Ctrl+Shift+Enter 在当前行下面加一行空格 Ctrl+J 智能提示 Ctrl+M+M 显示

放养的小爬虫--京东定向爬虫(AJAX获取价格数据) 笔者声明:只用于学习交流,不用于其他途径.源代码已上传github.githu地址:https://github.com/Erma-Wang/Spider 笔者声明:只用于学习交流,不用于其他途径.源代码已上传github.githu地址:https://github.com/Erma-Wang/Spider 笔者声明:只用于学习交流,不用于其他途径.源代码已上传github.githu地址:https://github.com/Erma-W

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This is a common question asked by many Kafka users. The goal of this post is to explain a few important determining factors and provide a few simple formulas. More Partitions Lead to Higher Throughput The first thing to understand is that a topic pa

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