在大概了解了R语言和在自己电脑上安装了Rstudio之后,相信大家对学习使用R语言迫不及待了。接下来,我们会推出一系列的推文来帮助大家由浅入深的学习R语言,保证每一个同学在这系列推文结束的时候都能成为R语言编程的大牛。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
这一节话不多说,这一期直接进入主题,开始介绍R中的数据结构。这是学习R语言强大的统计分析功能的基础。R中自带了大量的数据集供大家在学习中联系。在开始介绍数据结构之前,先简单介绍以下如何查看及使用这些数据集,之后在介绍数据结构时,也会大量使用到这些数据集。
在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。
在深入探讨 Python 之前,简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行,因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面,Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本,特别适合机器学习和数据分析,完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版:它免费,无需任何设置,预装了许多包,易于与世界共享,并且可以免费访问硬件加速器,如 GPU 和 TPU(有一些限制)。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本,请确保虚拟环境已正确安装(按照设置说明操作),激活它,然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来,打开笔记本并将其下载到选择的目录中,方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后,切换到该目录并运行 jupyter notebook。
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。可以在R环境下使用的命名字符集依赖于R所运行的系统和国家(系统的locale 设置)、允许数字、字母、“.”和“_”
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式,不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构,包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用,我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
在 MATLAB中,根据元素在数组中的位置(索引)访问数组元素的方法主要有三种:按位置索引、线性索引和逻辑索引。
逻辑向量(若想要把true和false写全,输入逻辑字符时就必须全部大写”TRUE”,”FALSE”):
2.2.3: Indexing NumPy Arrays 索引 NumPy 数组 NumPy arrays can also be indexed with other arrays or other sequence-like objects like lists. NumPy数组也可以与其他数组或其他类似于序列的对象(如列表)建立索引。 Let’s take a look at a few examples. 让我们来看几个例子。 I’m first going to define my arr
计算机语言的学习并不困难,关键是一定要由浅入深的实际操作练习。也许最开始的比较简单,学习者一带而过没有实际操作,之后的进一步学习很可能会陷入不知所云的困境,实际操作所带来的感觉是无法替代的,其价值也是非常重要的。
(1)矩阵本质上是一个二维数据结构,要求矩阵的每一列长度相同,同时元素类型要求一致,比如都是数值型元素。
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
SystemVerilog有两种类型的数组:压缩数组和非压缩数组。压缩数组是连续存储的位的集合,通常称为向量。非压缩数组是网络或变量的集合。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
ArrayList和LinkedList在性能上各有优缺点,都有各自所适用的地方,总的说来可以描述如下:
在使用R语言过程中,每一步中都需要关注R语言的数据结构。数据结构是R语言中最重要的内容,也是最难的一部分,学会了这部分之后,R语言就不难了。很多时候,函数无法运行,都是因为数据结构的问题。在学习R语言数据结构之前需要首先了解下数据的类型。
数据框(和矩阵)有2个维度(行和列),要想从中提取部分特定的数据,就需要指定“坐标”。和向量一样,使用方括号,但是需要两个索引。在方括号内,首先是行号,然后是列号(二者用逗号分隔)。以metadata数据框为例,如下所示是前六个样本:
在过去的十年中,Python 已成为科学计算中最受欢迎的编程语言之一。 其成功的原因很多,随着您着手本书,这些原因将逐渐变得明显。 与许多其他数学语言(例如 MATLAB,R 和 Mathematica)不同,Python 是一种通用编程语言。 因此,它为构建科学应用并将其进一步扩展到任何商业或学术领域提供了合适的框架。 例如,考虑一个(某种)简单的应用,该应用要求您编写软件并预测博客文章的受欢迎程度。 通常,这些是您要执行此操作的步骤:
Clojure是一种动态类型语言,这意味着你在程序中永远不需要明确定义符号、函数、或者参数的数据类型。但是,所有的值仍然有一个类型。字符串时是字符串,数字是数字,列表是列表,等等。如果你尝试执行一个类型不支持的操作,将会在运行时产生错误。写代码时避免这种事情,是程序员的责任。对于有动态语言背景的人来说是很自然的事情,而那些只使用静态语言的人需要一些转变。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
Python 中的数据操作几乎与 NumPy 数组操作同义:即使是像 Pandas 这样的新工具也是围绕 NumPy 数组构建的。本节将介绍几个示例,使用 NumPy 数组操作来访问数据和子数组,以及拆分,重塑和连接数组。
R是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件,并同时提供Windows、Mac OS X和Linux系统的版本。在接下来的时间,我将把掌握、精通这个软件所需的技能学习过程以系列文章的形式发表,记录我的学习过程,供大家参考,一起有效地使用它分析自己的数据。工欲善其事必先利其器,学习R语言数据分析,第一步自然是R安转。R可以在CRAN上免费下载,安装过程可以参考我前面的视频教程
程序示例, 说明如何用前面描述的命名统一变量块LightTransform【std140例程处】 建立一个统一变量缓冲区对象: 【思路: 块与自定义绑定点关联, 创建缓冲区实例对象, 缓冲区实例对象绑定到与块关联的绑定点,即用块建立了一个统一变量缓冲区对象】 【!!!!!! 注意注释,关于代码的功能,注释写的很清楚 !!!!!!】
之前分享过一个国外 DEEPLIZARD 的高效入门 pytorch 视频教程,不过是英文的,导致很多小伙伴觉得非常的吃力。不过其实他们是有相对应的文章的,因此我计划将其翻译并整理成中文,方便大家阅读,同时自己也可以学习一波。
Numpy(Numeric Python)是一个用python实现的科学计算的扩展程序库。包括:1、一个强大的N维数组对象Array;2、比较成熟的(广播)函数库;3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包;4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。
作者:乐雨泉(yuquanle),湖南大学在读硕士,研究方向机器学习与自然语言处理。
参考链接: Python中的numpy.apply_along_axis 转:http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201?utm_sour
转自 http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html
在阅读这个教程之前,你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下,请看看Python Tutorial.
Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上,并提供了一套全面的向量化字符串操作,它们成为处理(阅读“清理”部分)实际数据时所需的重要部分。在本节中,我们将介绍一些 Pandas 字符串操作,然后使用它们来部分清理从互联网收集的,非常混乱的食谱数据集。
本文为matlab自学笔记的一部分,之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的,非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员,更是要奋发努力,拼搏上进,学好技术,才能师夷长技以制夷,为中华之崛起而读书!
当我们谈论编程中的数据结构时,顺序容器是不可忽视的一个重要概念。顺序容器是一种能够按照元素添加的顺序来存储和检索数据的数据结构。它们提供了简单而直观的方式来组织和管理数据,为程序员提供了灵活性和性能的平衡。
即使0在索引列表中出现2次,第0个元素只会增加一次。这是因为Python要求“a + = 1”等同于“a = a + 1”
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。
Python 1.列表(list) list1 = [i for i in range(10)] list1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点:可遍历,可索引,可切片 列表的遍历: 方式1: for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 方式2: list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3
如果你是一名数据科学家,你很有可能使用Python或R编程。但是有一个叫Julia的新成员承诺在不影响数据科学家编写代码和与数据交互的情况下拥有c一样的性能。
前者是引入numpy包中的所有类,后续代码中可以直接使用类的方法。后者是引入numpy包,如果需要使用同名类的方法,需要加类名。 Eg:
数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合。 维度向量(dimension vector)是一个正整数向量。如果它的长度为k,那么该数组就是k-维的。
R语言 控制流:for、while、ifelse和自定义函数function|第5讲
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易,不管它们的维数如何,也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组,我们可以根据给定元素的位置对其进行索引,记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组,第一个索引指定数组的行,第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引,但不包含停止索引,这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如,可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组,可以使用冒号字符代替索引的固定值,这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组,只使用一个索引返回给定的行,该行与二维数组作为列表的构造一致,其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组,叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组,我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2,就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
在编写java程序中,我们最常用的除了八种基本数据类型,String对象外还有一个集合类,在我们的的程序中到处充斥着集合类的身影!java中集合大家族的成员实在是太丰富了,有常用的ArrayList、
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一,也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说,NumPy的大量运算方法非常难记。
任何数据分析的第一步都是按照所需要的格式创建数据集。在 R 中,这个任务包括两个步骤:首先选择一种数据结构来存储数据,然后将数据输入或者导入这个数据结构中。下面介绍 R 中用于存储数据的多种数据结构。
这篇文章讲述的是R语言中关于数据框的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助!如果您有想学习的知识或建议,可以给作者留言~
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