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x <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 dimnames(x) <- list(c("a","b"), c("c","d", "e" )) //重命名 c d e a 1 3 5 b 2 4 6查看全部
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总结 R查看全部
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rep函数，rep(x,y)，把元素x重复y次查看全部
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矩阵运算时，需要在运算符前后各自加一个百分号查看全部
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matlab中需要加点强调点乘和点除，R里面不需要查看全部
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sort(x$v2)表示对x中的v2进行升序排列 sort(x$v2,decreasing=TRUE)表示对v2进行降序排列 order(x$v2）返回值为按升序排列的各个数字对应的行数下标查看全部
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数据框（data frame） ——存储表格数据（tabular data） ——视为各元素长度相同的列表 每个元素代表一列数据 每个元素的长度代表行数 元素类型可以不同查看全部
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tapply(x,f,mean)///////输出结果是一个向量 tapply(x,f,mean,simplify = FALSE)///////输出结果是个列表查看全部
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x<-array(rnorm(2*3*4),c(2,3,4))####表示随机从正太分布中抽取出来的24个数据，按照三维排列出来。查看全部
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function(m) m[1,] 中间是空格不是逗号，函数获得矩阵的第一行。查看全部
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构建子集是从原始数据中得到真正有用的数据查看全部
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#apply #沿着数组的某一维度处理数据 #将函数用于矩阵的行或者列 #一句话就可以完成for/while函数 #apply(数组,维度,函数/函数名) x <- matrix(1:16,4,4) apply(x, 2, mean)#求列的平均 apply(x, 2, sum)#求列和 apply(x, 1, mean)#求行的平均 apply(x, 1, sum)#求行和 x <- matrix(rnorm(100),10,10) apply(x, 1, quantile, probs = c(0.25, 0.75)) #quantile 求数据的百分位点 probs = c(0.25, 0.75)表示取25%、75%位点 x <- array(rnorm(2*3*4),c(2,3,4)) apply(x,c(1,2), mean) #c(1,2)表示1和2压着3平面的维度 apply(x,c(1,3), mean) #同理 apply(x,c(2,3), mean) #同理查看全部
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赋值：> x <- 1 极端情况用等号赋值会报错；区分大小写 查看对象类型：> class（x） 字符串 > y <- "hello world" 复数 > z <- 1+2i 逻辑变量 > t <- TURE 对象属性： 名称：name 维度：dimension：matrix，array 类型：class 长度：length查看全部
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矩阵子集：a[x,y],返回值为第x行第y列的元素 要获取某行的值的方法：a[x,]。 保留矩阵类型a[x,y,drop=false]意味着不改变类型查看全部
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head(airquality,10) tail(airquality) summary(airquality) str(airquality) table(airquality$Month) table(airquality$Ozone,useNA = "ifany") table(airquality$Month,airquality$Day) any(is.na(airquality$Ozone)) sum(is.na(airquality$Ozone)) all(airquality$Month<12) titanic <- as.data.frame((Titanic)) head(titanic) dim(titanic) summary(titanic) x <- xtabs(Freq ~ Class+Age,data=titanic) ftable(x) object.size(airquality) print(object.size(airquality),units="Kb")查看全部
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