boxplot 用于绘制箱线图,我们都知道boxplot 用于展示一组数据的总体分布,在R语言中,支持两种输入数据的方式 第一种:x , 这个参数指定用于绘制箱线图所用的数据,是一个向量 代码示例: boxplot(1:100) 效果图如下: 第二种, 通多formala 和 data 两个参数指定,适合展示多组数据的分布 代码示例: dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A&q

教材目录 第一章 概率统计的基本知识 第二章 R软件的使用 第三章 数据描述性分析 第四章 参数估计 第五章 假设检验 第六章 回归分析 第七章 方差分析 第八章 应用多元分析(I) 第九章 应用多元分析(II) 第十章 计算机模拟 第一章 概率统计的基本知识   第二章 R软件的使用 2.1 求均值和方差 > X1 <- c(,,,,,,,,,,,) > mean(X1) [] 40.41667 > sd(X1) [] 3.028901 > X2 <- c(,,,,,

2.5 多维数组和矩阵 2.5.1 生成数组或矩阵 数组有一个特征属性叫做维数向量(dim属性),维数向量是一个元素取正整数的向量,其长度是数组的维数,比如维数向量有两个元素时数组为2维数组(矩阵).维数向量的每一个元素指定了该下标的上界,下标的下界总为1 1.将向量定义成数组 向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组 > z<-1:12 > dim(z)<-c(3,4);z [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 1

这两天,由于要做一个文本分析的内容,所以搜索了一天R语言中的可以做文本分析的加载包,但是在安装包的过程,真是被虐千百遍,总是安装不成功.特此专门写一篇博文,把整个心塞史畅快的释放一下. --------------------------------------------------------------------------------回归正题,华丽丽的分割线-----------------------------------------------------------------

Fragstats中,有一个用于熟悉Fragstats软件的demon,在tutorial中的1种,有reg78b.asc文件,其文件内容是包含了山歌图像的行数和列数以及分辨率大小等基本信息. 采用R软件可以读入该文件以及显示该文件. 在文件选项中选择:改变工作目录 选项,制定到需要操作的文件夹作为工作目录. 在文件中选择新建语言脚本文件,输入如下代码: m<-as.matrix(read.table('reg78b.asc')) //将文件reg78b.asc作为矩阵读入到对象m中去. uv<

一.R软件 1.安装R:自行百度☺ 2.R控制台(R Console)和R程序脚本: 打开R软件,就会直接打开控制台,控制台可以显示程序运行的结果.错误提示等信息,也可以直接输入想要执行的操作并立即返回运行结果,箭头“>”表示等待输入. 程序脚本通过点击右上角“文件” - “新建程序脚本”来建立.如果想要长久的保存已经提交的程序代码,那么可以在程序脚本中编写,点击保存的时候会另存为一个后缀为“.R”的数据文件,如果直接在控制台编写代码,关闭软件后,已编写的代码会消失. 3.如何运行R程序脚本:

R软件导入数据_r语言怎么导入数据_R软件导入数据 R软件导入数据 1.Rcmdr安装包导入数据: 1.安装Rcmdr包,输入: install.packages("Rcmdr") 回车 接着就让其自动操作,选择一下镜像站就可以了. 2.接着运行,输入: library(Rcmdr) 回车 就会出现附件的图形界面,在这个界面上可以实现几乎所有的统计分析方法. 以后运行,只要输入 library(Rcmdr) 即可. ---------------------------- 2.鼠标导入

2.3 对象和它的模式与属性 R是一种基于对象的语言,R的对象包含了若干个元素作为其数据,另外还可以有一些特殊数据称为属性,并规定了一些特定操作(如打印.绘图).比如,一个向量是一个对象,一个图形也是一个对象.R对象分为单纯对象和复合对象两种,单纯对象的所有元素都是同一种基本类型(如数值.字符串),元素不再是对象:复合对象的元素可以是不同类型的对象,每个元素是一个对象. 2.3.1 固有属性:mode 和length > mode(c(1,3,5)>5) [1] "logical&q

利用R语言命令自动更新R语言软件的版本. install.packages("installr") library(installr) updateR()

标题 plot(c(1:2,2:4),main = "这是主标题",sub = "这是副标题",xlab = "这是x轴", ylab = "这是y轴") 坐标轴筛选 plot(c(1:20,10:30,15:40)) plot(c(1:20,10:30,15:40),xlim = c(10,80),ylim = c(20,40)) 颜色 单一颜色 命令行输入colors(),可以查看所有可用的颜色(当前有657种颜色可供使用

# 习题2 # 2.1 x=c(1,2,3) y=c(4,5,6) e=c(rep(1,3)) z=2*x+y+e;z x%*%y # 若x,y如答案那样定义为矩阵,则不能用%*%,因为,维数不对应, x%o%y # 答案 x<-matrix(1:3,nrow=3) y<-matrix(4:6,nrow=3) e<-matrix(c(1,1,1),nrow=3) z<-2*x+y+e;z crossprod(x,y)#内积 outer(x,y)#外积 # 2.2 A=matrix(

2.6 列表与数据框 2.6.1 列表 1.列表的构造 列表是一种特别的对象集合,它的元素也由序号(下标)区分,但是各元素的类型可以是任意对象,不同元素不必是同一类型,元素本身允许是其他复杂数据类型,比如,列表的一个元素也允许是列表 > Lst<-list(name="Fred",wife="Mary",no.children=3,child.ages=c(4,7,9));Lst $name [1] "Fred" $wife [1]

2.2 数字.字符与向量 2.2.1 向量 1.向量的赋值 x<-c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7) 2.向量的运算 x<-c(-1,0,2);y<-c(3,8,2) v<-2*x+y+1 v x*y x/y x^2 y^x 5%/%3 5%%3 exp(x) sqrt(y) sqrt(-2) sqrt(-2+0i) x<-c(10,6,4,7,8) 3.与向量有关的函数 min(x) max(x) range(x) which.min(x) which.max

1.getwd()      获取默认的目录 2.> mydata <- read.csv("1.csv")  读取1.csv文件中的数据,并赋值给一个mydata的对象3.> head(mydata,10)  显示mydata前十条数据 4.> plot(mydata$日产油量,mydata$日产水量)  画散点图 5.> plot(mydata$日产油量[mydata$年月>200601],mydata$日产水量[mydata$年月>200

在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order().    sort(x)是对向量x进行排序,返回值排序后的数值向量.rank()是求秩的函数,它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”.而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置.    下面以一小段R代码来举例说明:> x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)> sort(x)[1]  32  67  74  85  93  97  99 100> order(x)

应用统计学 对类别数据要分类处理: Bar chart复式条形图便于对比: Pareto chart:对类别变量依据频数高低排列: Pie chart:饼图用于一个样本,可以区分类别数据 doughnut chart:环形图用于多个样本,可以区别类别数据 顺序数据:通过计算cumulative percentages向上向下累计,这两者可有不同的解释 线图可以多类方便的放在一张图上,便于比较 对数值型数据要分组处理: 单变量分组:该变量必须是离散值且数量少 组距分组: 等距分组eg:10-20:

2.4 因子 统计中的变量有几中重要类别:区间变量.名义变量和有序变量.区间变量取连续的数值,可以进行求和.平均值等运算.名义变量和有序变量取离散值,可以用数值代表,也可以是字符型值,其具体数值没有加减乘除的意义,不能用来计算,而只能用来分类或计数.名义变量如性别.省份.职业,有序变量如班级.名次 2.4.1 factor()函数 > sex<-c("M","F","M","M","F") &g

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是i.MXRT系列FlexSPI驱动Flash页编程执行时间. 痞子衡之前写过一篇文章 <串行NOR Flash的页编程模式对于量产效率的影响>,简要分析了 NOR Flash 的 Page Program 命令不同模式对于整体量产时间的影响,文章仅从理论计算角度做了分析,假定了 Flash 中所有 Page 擦写表现都是一致的,但是每个 Page 的表现真的是完全一致吗?今天我们从一个客户问题出发来探讨下这个话题: 一.引入客户问

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

今天,随着数据量的不断增加,数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式.R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库,通过建立可视化的方式进行数据的呈现.在使用技术的方式实现可视化之前,我们可以先和雷锋网一起看看如何选择正确的图表类型. 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师,并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序.他用API编写了第一版Price Discovery,雷锋网对他所写的这篇文章做了编译,未经许可不得转载. 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本类型: