[plain] view plaincopy a <- c(5,4,3,2,1) b <- c(1,2,3,4,5) c <- cbind(a,b) [plain] view plaincopy c[order(c[,1]),] #按第一列递增排序

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素.尽管我们可以创建只包含字符或只逻辑值的矩阵,但是它们没有多大用处.我们使用的是在数学计算中含有数字元素矩阵. 使用 matrix()函数创建一个矩阵. 语法 R语言中创建矩阵的基本语法是: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 以下是所使用的参数的说明: data - 是这成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol - 要被创建的列的数目. byrow -

矩阵是元素布置成二维矩形布局的R对象. 它们包含相同原子类型的元素. R创建矩阵的语法: matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames) 参数说明: data - 成为矩阵的数据元素输入向量. nrow - 是要创建的行数. ncol -  要被创建的列数. byrow - 是一个合乎逻辑.若为True,则输入向量元素按行安排. dimnames - 是分配给行和列名称. Example > # Elements are arranged sequential

矩阵(matrix)是R语言中很基础的一种数据结构,也是R语言使用者经常使用的一种数据结构.矩阵的维度一般为二维(m*n). R语言中矩阵的操作是非常简单易懂的,但是在对R语言做矩阵操作时,有个地方需要特别注意.下面我们通过一个例子说明. 首先,我们创建一个用于测试的矩阵. test1 <- matrix(data = c(1:6), nrow = 3, ncol = 2, dimnames = list(c("row1", "row2", "row

在unix.windows外部需要调用R脚本执行,然后又需要输入不同的参数,类似shell脚本的命令行参数输入,可以使用Rcript命令实现. 命令格式:Rscript [options] [-e expression] file [args]file表示需要执行的脚本,[options] [-e expression] 可以有也可以不用. [args]是参数列表. 首先需要在file文件中的第一行加入: Args <- commandArgs() 然后按照以下格式执行 Rscript *.R

目录 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test psych::corr.test Hmisc::rcorr 其他工具 2. 相关性矩阵转化为两两相关 3. 可视化 corrplot gplots::heatmap.2 pheatmap 1. 矩阵相关性计算方法 base::cor/cor.test R基础函数cor或cor.test都可计算相关性系数,但cor可直接计算矩阵的相关性,而cor.test不可. 两者计算非矩阵时,cor仅得到相关系数,而cor.test还能得到

串行 APPLY<- function(m){ mTemp <- apply(m, 2, mysort) return(mTemp)} snowfall包的并行 SNOWFALL<-function(m,ncl){ library(snowfall) sfInit(parallel = TRUE, cpus = ncl) mTemp<- sfApply(m,2,mysort) sfStop() return(mTemp)}

    批量画图任务中,需要在R中传入若干参数,之前对做法是在perl中每一个任务建立一个Rscript,这种方式超级不cool,在群里学习到R的@ARGV调用方式,差不多能够达到批量任务的要求: args <- commandArgs() 该方法将环境变量传入到一个atomic vector中,其中的值依次(下标从1开始)为: args[1] = 当前R引用的库? args[2] ＝ -slave args[3] = -no-restore args[4] = --file=R脚本名称 arg

效果如下:

(注明:以下文章均在Linux操作系统下执行) 一.R语言简介 R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境.R语言由Ross Ihaka和Robert Gentleman在新西兰奥克兰大学创建,目前由R语言开发核心团队开发. R语言的核心是解释计算机语言,其允许分支和循环以及使用函数的模块化编程.R语言允许与以C,C ++,.Net,Python或FORTRAN语言编写的过程集成以提高效率. R语言在GNU通用公共许可证下免费提供,并为各种操作系统(如Linux,Windows和M

什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么?它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什么使R语言中的有效变量名?有效的变量名称由字母,数字和点或下划线字符组成.变量名以字母或不以数字后跟的点开头. 数组和矩阵之间的主要区别是什么?矩阵总是二维的,因为它只有行和列.但是阵列可以具有任何数量的维度,

1.变量的重命名 (1)交互式编辑器修改变量名 若要修改数据集x中的变量名,键入fix(x)即可打开交互式编辑器的界面.若数据集为矩阵或数据框,单击交互式编辑器界面中对应要修改的变量名,可手动输入新的变量名:若数据集为列表,则交互式编辑界面为一个记事本,只要修改“.Names”之后对应的变量名,即可修改变量名. (2)rename()函数修改变量名 可用于修改数据框和列表的变量名,但不能用于修改矩阵的变量名  格式:dataframe<-rename(dataframe,c(oldname=&quo

R语言包 R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的

1.添加列名 wts=c(1,1,1) names(wts)=c("setosa","versicolor","virginica") 2.为矩阵添加列名和行名 wts=matrix(0,3,4) row=c("row1","row2","row3") column=c("setosa","versicolor","virginica&q

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

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语言是一门非常方便的数据分析语言,它内置了许多处理矩阵的方法.下面列出一些常用的矩阵操作方法示例. 矩阵的生成 > mat <- matrix(:, ncol = , nrow = , byrow=TRUE, dimnames=list(c(paste(:, sep = :, sep = ".")))) > mat y. y. y. y. x. x. x. x. 16# 矩阵的行列名还可以使用rownames或者colnames进行修改 > rownames(

转自:http://www.dataguru.cn/article-2217-1.html R语言中经常进行矩阵(表格)数据的处理,在纷繁复杂的数据中,为其行列定义一个名字变得尤为重要.在处理巨量数据时,批量命名将是一个不错的操作方法,下面我们通过一些具体的例子演示怎样在R语言中为矩阵的行列进行批量的命名. > x <- matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) 初始化一个矩阵,先行后列的顺序进行填充 > x 查看矩阵x   [,1] [,2] [,3] [,4] [1,]

在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. 向量元素必须是同类型的. 由于向量是最简单的数据结构,因此本章中以向量为例子来解释各个概念. 矩阵:二维的同类型元素的集合. 矩阵由函数matrix创建. 矩阵需要输入行数,列数. 矩阵是二维的,引用元素可通过双下标做索引. 矩阵在物理实现时,是向量附加行列数属性来实现的,因此也可以通过向量的方式引

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[