函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,
构造数据 本文为了聚焦于公式函数本身的用法，我构造的示例数据会非常的简单。...img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")= 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。
R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x <- c("R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子 我们使用gsub函数...，并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage
随机变量的函数 在前面的文章中，我先将概率值分配给各个事件，得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射，让事件“数值化”，事件的概率值转移到随机变量上，获得随机变量的概率分布。...我们使用随机变量的函数，来定制新的随机变量。随机变量的函数是从旧有的随机变量到一个新随机变量的映射。通过函数的映射功能，原有随机变量对应新的随机变量。...通过原有随机变量的概率分布，我们可以获知新随机变量的概率分布。事件，随机变量，随机变量函数的关系如下: ? 一个简单的例子是掷硬币。出现正面的话，我赢1个筹码，负面的话，我输1个筹码。...即[$Y = 10X $] 小总结，在上面的实验中，硬币为正面为一个事件。赢得的筹码数为一个随机变量X。赢得的钱是X的函数Y，它也是一个随机变量。...随机变量的函数还可以是多变量函数，[$Y = g(X_1, X_2, ..., X_n)$]。Y的值y对应的是多维空间的点[$(x_1, x_2,..., x_n)$]。
首先构造一个函数，它有一个参数x。这个函数的参数列表中还包含了一个省略号，因此这个省略号将成为我们调用的summary函数的参数。...这有点类似于shell中通过$引用相应的参数。看来很多的编程语言都存有相同的参数传递机制。 函数的属性 R中包含了一系列的函数用于提取函数类型对象的信息。...NULL 如果我们想要在R代码中对函数的参数列表进行操作，formals函数是一个很好的工具，它会返回一个配对列表对象（对应参数名和设定的默认参数值）。...注意，formals函数仅能运行在R写的函数上（类型为closure的对象），而不能在内嵌函数（bulti-in function）上运行。...解释器将这样递归地在各个环境中寻找直到找到该符号或到达全局环境。加入解释器在到达全局环境时依然没有找到var，那么R会在全局环境中指定var的值为value。
头脑风暴 我有一个设想： 用root权限，新建一个环境R4.1，然后在里面安装R4.1 在R4.1中安装那几个包 将Rstudio的R版本设置为新建环境的R4.1 我的顾虑： 不确定我用root新建的环境...，能不能让大家使用 不确定Rstudio-server能不能指定新建环境中的R4.1版本 3....修改设置Rstudio-server选择R版本 修改参数： vi /etc/rstudio/rserver.conf 将下面代码放到里面： rsession-which-r=/mnt/data/R4.1...其它人用Rstudio-server安装R包 因为现在Rstudio-server用的是conda环境中的R4.1，它会在conda环境中有一个library，普通用户没有写入的权限，安装R包时会在自己的路径下自动新建一个...2，外部是可以用conda环境中的程序的，指定路径就行。
前言 本篇博客的目的是根据业务目标，为大家提供关于在构建神经网络时，如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...最后，如果你的数据中的每个项目可能属于多个类别，也就是说，每个项目可以有多个标签，那么你需要用到“分类：从多类别中预测多个标签”这部分的知识。 回归：预测数值 例如：预测产品的价格。...分类：从多个类别中预测单个标签 神经网络的最终层将为每个类别有一个神经元，并返回一个介于0和1之间的值，这个值可以被推断为概率。 输出结果随后形成一个概率分布，因为其总和为1。...分类：从多个类别中预测多个标签 例如：预测图像中动物的存在。 神经网络的最终层将为每个类别有一个神经元，并返回一个介于0和1之间的值，这个值可以被推断为概率。...为了了解预测的准确性，每个输出都会与其对应的真实值进行比较。如果真实值列中出现1，则表示数据中存在它所对应的类别；否则会为0。
我们用R做数据处理的时候，经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框（dataframe）转换成列表（list），或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠，就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢？下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息，将第一列的数据划分到各个组，是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框，里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容，第一列是重量，第二列是不同的处理方式...，后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例，敬请期待。
在R中，expand.grid()函数可以返回几个元素所有可能的组合，使我们免于多层遍历的苦恼。...其实这个就是我们提供的sex，age，major中的变量分别组合起来得到的，类似于，遍历三层循环得到所有的排列组合。
方案 在一个新的 R 会话中使用 search() 可以查看默认加载的包。...#> [19] "package:datasets" "package:methods" #> [21] "Autoloads" "package:base" 以下提供的函数能够列出包中的函数和对象...showPackageContents <- function(packageName) { # 获取特定包所有内容的列表 funlist <- objects(packageName)...移除包含箭头 <- 的东西 idx <- grep("<-", funlist) if (length(idx) !...qr.resid qr.solve qr.X quarters quarters.Date quarters.POSIXt quit R_system_version R.home R.Version
在日常数据分析的过程中，我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西，或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数，grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的，在linux中模式匹配也用grep这个函数，前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置，grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料： ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数
随机变量的函数 在前面的文章中，我先将概率值分配给各个事件，得到事件的概率分布。 通过事件与随机变量的映射，让事件“数值化”，事件的概率值转移到随机变量上，获得随机变量的概率分布。...我们使用随机变量的函数，来定制新的随机变量。随机变量的函数是从旧有的随机变量到一个新随机变量的映射。通过函数的映射功能，原有随机变量对应新的随机变量。...X的1对应Y的10，X的-1对应Y的-10。即[Y = 10X ] 小总结，在上面的实验中，硬币为正面为一个事件。赢得的筹码数为一个随机变量X。赢得的钱是X的函数Y，它也是一个随机变量。...随机变量的函数还可以是多变量函数，Y = g(X_1, X_2, ..., X_n)。Y的值y对应的是多维空间的点(x_1, x_2,..., x_n)。...image.png 总结 通过随机变量的函数，我们可以利用已知随机变量，创建新的随机变量，并获得其分布。
分布函数F(x)记作： ? 分布函数完整地描述了随机变量的统计规律性，如果我们已知随机变量X的分布函数F(X)，就知道X落在任一区间的概率。...所以，连续型随机变量的概率密度函数是其分布函数的导数，即： ?...: return 1 正态分布 Normal Distribution 在连续型随机变量中，最重要的一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量。...此时，若用φ(x)表示概率密度函数，用Φ(x)表示分布函数。则公式为： ? ? 正态分布的cdf不是一个初等函数，在python中可以调用math库中的erf来实现。...从随机变量的角度来讲，我们要考虑的随机变量可以表示为很多个独立的随机变量之和。例如在物理实验中，测量误差是由许多观察不到的微小误差合成的，它们往往近似地服从正态分布。
函数对比 SQL中窗口函数语句中over语句中两个关键词：partition by和order by，R语言中也有与之一一对应的函数： ?...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...2 min_rank函数 R语言中的min_rank函数与sql中的rank函数相同，row_number函数对order_by后面字段相同的记录编码是不同的，min_rank就是解决这个问题，对相同的记录编码相同...同样得到与sql中相同的输出结果： ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同，把每一组分成几块，块数由参数n决定： ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序
函数语法 函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...确实如此，merge()函数的不同参数可以实现内join，left join,right join以及完整join。 merge()函数有很多参数，看起来非常吓人。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行，参数为：all=FALSE....，所以R基于两者state的name进行匹配。...总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比，简单易懂。
对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)...其中n为随机数的个数，mu为数值向量，给出均值，Sigma为对称的数值矩阵给出协方差矩阵。 当有多个随机变量都服从正态分布时，为多元正态性。
COUNTIF函数的详细用法参见：Excel函数学习35：COUNTIF函数。 在很多情形下，使用COUNTIF函数是一种比较“聪明的”选择。...情形1：使用COUNTIF函数代替数据透视表 如果仅仅是统计单元格中的值的数量，可以直接使用COUNTIF函数，而不必使用数据透视表。...例如，COUNTIF(“数据单元格区域”,”>”&10000000000） 情形3：根据电话号码查找城市中的客户数量 这种情形使用COUNTIF函数可能存在瑕疵。...情形6：替代FIND函数 Excel的FIND函数非常强大，用于查找某个特定文本是否出现在另一个文本中。然而，FIND函数的一个问题是，如果要查找的值不在输入单元格中，则返回错误#VALUE!。...情形8：查找工作表中的错误数 COUNTIF函数的妙处在于，你甚至可以统计错误单元格。例如，可以像这样使用：=COUNTIF(1:33，”#VALUE!”)
本文链接：https://blog.csdn.net/bisal/article/details/102577613 Oracle中获取系统当前的时间，可以用sysdate、systimestamp等函数...，在MySQL中，同样有类似的函数可以使用，碰巧看到eygle大神最近的文章，短短几行文字，就介绍了MySQL中获取系统当前时间的来龙去脉。...文章链接： https://www.eygle.com/archives/2019/09/mysql_now_sysdate.html 在 MySQL 中，获得系统当前时间可以使用now() 函数，这是最简单和应用最广的函数...SQL执行的过程中，取得的是执行开始的时间，并且在执行过程中保持不变，与之相对的则是sysdate()函数，sysdate模拟Oracle数据库的实现，每次执行时，都调用时间函数获得时间，数值每次不同：...从中能体会到，MySQL的设计者确实经验丰富，一个小小的时间函数，就可以提供这么多种可选的用途，这些都是值得学习的。
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