数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

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(

这是原始数据的格式,当运行完下面的命令的时候,结果如下图 x=read.table("C:/Users/Administrator/Desktop/s1.txt") x=as.matrix(x) x 显然x是个字符串矩阵,如果我要删去x的第一列, y=x[,-1] y 结果如图 显然,y还是一个字符串矩阵,,如何将字符串矩阵转化为数值矩阵呢?使用apply()函数 y=apply(y,2,as.numeric) apply()函数里面的第2个值,如果为1,则修改的为行,如果取2则表示修

#sink("matrix_history.txt") cat("请输入矩阵的行和列数,“,”号隔开,建议行 等于列 数:") number<-scan(what="character",sep=",") number<-matrix(number,,,TRUE) number=apply(number,,as.numeric) row<-number[,] clo<-number[,] #print(

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,]

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 -

一.基本运算符号 1.基本数学计算 +.-.*./.^.%%(求模).%/%(整除)注意:求模运算两边若为小数,则整数和小数部分分别求模.例:5.6%%2.2 2.比较运算 >.<.>=.<=.==.!= 3.逻辑运算 &.|.!.&&.||.xor注意:运算符“逻辑与”和“逻辑或”存在两种形式,“&”和“|”作用在对象中的每一个元素上并且返回和比较次数相等长度的逻辑值:“&&”和“||”只作用在对象的第一个元素上. xor为异或,两

基本运算符号  1.基本数学计算  +.-.*./.^.%%(求模).%/%(整除)  注意:求模运算两边若为小数,则整数和小数部分分别求模.例:5.6%%2.2  2.比较运算  >.<.>=.<=.==.!=  3.&.|.!.&&.||.xor  注意:运算符"逻辑与"和"逻辑或"存在两种形式,"&"和"|"作用在对象中的每一个元素上并且返回和比较次数相等长度的逻辑

老师简介: Gino老师,即将步入不惑之年,早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士,有海外学习和工作的经历,近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践,数学.统计和计算机功底强悍. 曾在某一世界500强公司核心部门担任高级主管负责数据建模和分析工作,在实践中攻克统计建模和数据分析难题无数,数据处理与分析科学精准,在实际应用中取得良好的效果. Gino老师担任数据分析培训师多年,探索出一套以实例讲解带动统计原理理解和软件操作熟悉的方法,授课的学生能迅速理解统计原理并使用统计软件独立开展数

Iris的R语言命令工具箱(1) 最近在做数据分析,使用了R语言做了些数据处理和可视化,在此记下遇到过的问题.应用过的命令.处理方式以及工具包- *版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明本文地址.http://www.cnblogs.com/o0Iris0o/p/6365927.html* 1.CSV格式文件数据导入导出 --------------- ** 1.1 导入CSV数据(导入CSV数据之后储存为"Data Frame数据框"数据结构)** ## 导入csv数据 ## 第一

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,

上节我们讲到R语言中的基本数据类型,包括数值型,复数型,字符型,逻辑型以及对应的操作和不同数值类型之间的转换.众所周知,R语言的优势在于进行数据挖掘,大数据处理等方面,因此单个的数据并不能满足我们的需要,于是向量,矩阵,数组,数据框等变量类型应运而生. 向量:与我们在数学里面所学到的向量不同,R语言中的向量类似于我们在C语言中学习的数组,表示一个同种数据类型的数据集. 向量的创建:在R语言中使用c( )命令就创建了一个向量,任何类型的数据都可以组成向量,但一个向量里面的数据最好类型一致,不然会发

R官网更新说明 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/README.html 本文主要讲解在ubuntu下如何安装和更新R语言.将分别介绍什么是R语言,简单方法安装R语言,通过更新源来安装或更新R语言,和安装R语言集成开发环境. 0.什么是R语言 R语言是主要用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R本来是由来自新西兰奥克兰大学的RossIhaka和RobertGentleman开发.(也因此称为R)现在由“R开发核心团

R语言实现金融数据的时间序列分析及建模 一 移动平均    移动平均能消除数据中的季节变动和不规则变动.若序列中存在周期变动,则通常以周期为移动平均项数.移动平均法可以通过数据显示出数据长期趋势的变动规律.   R可用filter()函数做移动平均.用法:filter(data,filter,sides) 1.简单移动平均   简单移动平均就是将n个观测值的平均数作为第(n 1)/2个的拟合值.当n为偶数时,需进行二次移动平均.简单移动平均假设序列长期趋势的斜率不变.    以我国1992到20

R语言函数化编程笔记1 notes:有一个不错的网站叫做stack overflow,有问题可以从上面找或者搜索答案,会有大佬相助. 在github上面可以找到很多R的扩展包,如果自己额修改被接受,那么就会成为该包的贡献者.. R的编辑器 一般会在Rstudio中编写一个脚本文件来执行多行代码,可以编写R脚本,Rmarkdown文档,网页等,或者C++源代码 常用快捷键 ctrl+enter组合键运行选中命令 ctrl+shift+S组合键执行当前文档,也就是依次执行当前文档中的所有表达式 Ta

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

背景 背景是设计一个实时数据接入的模块,负责接收client的实时数据写入(如日志流,点击流),数据支持直接下沉到HBase上(兴许提供HBase上的查询),或先持久化到Kafka里.方便兴许进行一些计算和处理,再下沉到文件系统或做别的输出. 在设计中,对于client和服务端有这么些目标. client须要支持多语言(Java.C++),做得尽量轻量级.仅仅要连上服务端的ip:port.以RPC的形式调用简单的write就能够把数据写出去.client不承担不论什么逻辑的处理.服务端的负载均衡

接R语言笔记3--实例1 R语言中的可视化函数分为两大类,探索性可视化(陌生数据集,不了解,需要探索里面的信息:偏重于快速,方便的工具)和解释性可视化(完全了解数据集,里面的故事需要讲解别人:偏重全面,美观的工具). R语言中的绘图包: graphics(自带) >探索性 lattice >探索性 ggplot2 >解释性 1.对x1进行直方图分析,绘制直方图hist()       2.探索各科成绩的关联关系,散点图绘制函数plot()            3.列联表分析,列联函数t

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[

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~ --------------------------- 分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组.分段. 基础函数中cut能够进行简单分组,并且可以用于等宽分箱法. cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自: R语言︱数据集分组.筛选) [plain] view plain c