r語言基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(經(jīng)典)(存儲版)
【正文】 c(name,user39。 ? 如果數(shù)組間操作無誤，那么計算結(jié)果也是一個相同維度的數(shù)組。它能以矩陣形式出現(xiàn)，行列可以通過矩陣的索引習慣訪問。} apply(X,MARGIN=2,f) [1] apply(X,MARGIN=1,f) [1] 例子 ? lapply(X,FUN) 應(yīng)用 FUN到列表 X的每個元素 ? tapply(X,INDEX,FUN) 根據(jù) X的索引 (INDEX)對不完全的數(shù)列應(yīng)用 FUN ? sapply() 同 lapply 。 數(shù)值向量，邏輯值，因子保持原有格式，而字符向量會被強制轉(zhuǎn)換成因子并且它的水平就是向量中出現(xiàn)的獨立值 。 ? 所有的數(shù)組必須具有相同的 dim屬性，否則返回一個錯誤。 如： rnorm 隨機產(chǎn)生正態(tài)分布的數(shù)據(jù) rnorm(100,2,5) mean=1,sd=5 隨機分布函數(shù) rfunc r:random 密度函數(shù) dfunc d:density 累計概率密度函數(shù) pfunc p:probability 分位數(shù)函數(shù) qfunc q:quantile 分布函數(shù) plot(rnorm(100,2,5)) xseq(4,4,) plot(x,dnorm(x),type=l) 邏輯向量 ? 邏輯向量包含 TRUE、 FALSE和 NA(not availabe) ? 邏輯向量可以同數(shù)值向量一起運算： TRUE=1,FALSE=0 SequenceNumseq(,) LogicvectorSequenceNum logicvector 錯誤 : 找不到對象 39。第二講 R語言的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) Name ID Duty Grade1 Grade2 Grade3 Grade4 Grade5 Wang N 202209 1 captain NA NA NA NA NA Tang MJ 202220 1 member NA NA NA NA NA … … … … … … … … … 作業(yè) 1:按下面表格的形式生成本組信息的數(shù)據(jù)框 ,并提交原程序 .Name為字符型、 ID為數(shù)字型、 、Duty為分組因子、 Grade15為數(shù)值型 Base: Base: recursion Graphics: Hershey Graphics: Japanese Graphics: graphics Graphics: image Graphics: persp Graphics: plotmath Lattice: intervals Lattice: labels Lattice: lattice Lattice: panel Stats: Stats: Stats: nlm Stats: smooth 作業(yè) 2：利用 sample函數(shù)設(shè)計算法，把下面 16個 demo公平地分配給 15個組，并提交原程序 一、 R語言的對象 ? 所有在 R語言中可操作的各種數(shù)據(jù)及各種表達式等都叫 R語言的操作對象。 sample(1:40,5) [1] 25 32 2 35 9 sample(c(H,T),10,replace=T) [1] H H T H H T H H H H“ 分布函數(shù)的形式 rfunc(n,p1,p2,...)，其中 func指概率分布函數(shù)， n為生成數(shù)據(jù)的個數(shù)， p1, p2, . . . 是分布的參數(shù)數(shù)值。擴展數(shù)據(jù)的基本規(guī)則為循環(huán)地從第一個元素開始填充所需要的數(shù)據(jù)。 矩陣，列表和數(shù)據(jù)框為新的數(shù)據(jù)框提供了盡可能多的變量，因為它們各自擁有列，元素或者變量 。return(d)。 十、數(shù)據(jù)框 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框 L3 LETTERS[1:3] d (cbind(x=1, y=1:10), fac=sample(L3, 10, replace=TRUE)) d x y fac 1 1 1 C 2 1 2 A 3 1 3 B 4 1 4 C 5 1 5 A 6 1 6 B 7 1 7 B 8 1 8 B 9 1 9 B 10 1 10 A d[1] x 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 10 1 d[[1]] [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 mode(d[1]) [1] list mode(d[[1]]) [1] numeric length(d[1]) [1] 1 length(d[[1]]) [1] 10 d[[2]][3] [1] 3 d (cbind(x=1, y=1:10), + fac=sample(L3, 10, replace=TRUE), + HT=sample(c(H,T),10,replace=T)) d x y fac HT 1 1 1 B T 2 1 2 A H 3 1 3 B H 4 1 4 A T 5 1 5 C T 6 1 6 A T 7 1 7 B H 8 1 8 C T 9 1 9 C H 10 1 10 A T rbind(class=sapply(d, class), mode=sapply(d, mode)) x y fac HT class numeric numeric factor factor mode numeric numeric numeric numeric d (cbind(x=1, y=1:10), fac=I(sample(L3, 10, replace=TRUE)),HT=sample(c(H,T),10,replace=T)) d x y fac HT 1 1 1 A H 2 1 2 A T 3 1 3 C T 4 1 4 A T 5 1 5 B H 6 1 6 C H 7 1 7 C T 8 1 8 A H 9 1 9 A T 10 1 10 C H rbind(class=sapply(d,
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