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。
【输入形式】 一行,供24个整数。以先行后列顺序输入第一个矩阵,而后输入第二个矩阵。
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。
Excel 表中的一个单元格 (r, c) 会以字符串 "<row>" 的形式进行表示,其中:
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:
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
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同;以"by"的列为标准,补齐列表,空值为"NA"
Diabates是名义变量,Status是顺序变量,二者都是分类变量,R中称为因子
散列是一种思想。与已经学过的其他数据结构相比较,向量是采用循秩访问(call by rank)的访问方式,列表是采用循位置访问(call by position)的访问方式,二叉搜索树是采用循关键码访问(call by key)的访问方式,散列与他们都不一样,是采用循值访问(call by value)的访问方式。
1)向量(vector):用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。函数c()用来创建向量:
Linux系统中的每个文件和目录都有访问许可权限,用以确定谁可以通过何种方式对文件和目录进行访问和操作。要想流畅的使用Linux系统,掌握文件权限管理必不可少。今天给大家介绍这方面的知识,希望能帮助大家更好的入门Linux。
列出目前工作目录下所有文件及目录;目录于名称后加 "/", 可执行档于名称后加 "*" :
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。
完整内容已上传到github:https://github.com/ZingP/machine-learning/tree/master/linear_algebra
个人理解,向量是有方向的,由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说,向量的所有元素必须属于同种模式(mode),或数据类型(见1.2),比如数值型,字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素,在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
电商项目中经常有这样的需求:在商品列表页面中,切换列表的展现形式,一般分为列表形式和表格形式。
1)现在学“表格” 二维:二维有两个:(1)matix 矩阵 —— 二维,只允许一种数据类型。(2)data.frame 数据框—— 二维,每列只允许一种数据类型(列与列之间相不相同都行)。
(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。
matrix 矩阵-二维,只允许一种数据类型;data.frame数据框-二维,每列只允许一种数据类型。
约等于表格 但是:列有要求(同一列只允许同一种数据类型);不是文件(可以导出来成为一个文件);
Vector向量----一维 matrix矩阵----二维,只允许一种数据类型 data.frame数据框----二维,每列只允许一种数据类型 list列表----可装万物 图片 数据框来源: 图片 内置数据框 x=iris volcano View(volcano) ##表格视图 > class(volcano) ##数据框中包括哪些数据类型 [1] "matrix" "array" heatmap(volcano) ##热图 > letters [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f
在数据分析、数据可视化领域,Pandas的应用极其广泛;在大规模数据、多种类数据处理上效率非常高。
前面一共用了8期来学习ListView列表的相关操作,其实学习的ListView的知识完全适用于AdapterView的其他子类,如GridView、Spinner、AutoCompleteTextView等组件,那么接下来分别来学习一下这些列表组件,本期先学习GridView的使用。 一、认识GridView 前面学的ListView是列表, 这里的GridView就是显示网格,用于在界面上按行、列分布的方式来显示多个组件。 GridView 和 ListView 有共同的父类:A
例如,下面的代码使用 lapply 函数对列表中的每个字符串执行 toupper 函数,将其转换为大写:
坑:rnorm(10,mean = 0,sd = 18)rnorm(10,mean = 0,sd = 18)<(-2) :[]中和[]外是两个向量。
spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
数据类结构 数据类型 一维 vector 向量 数值、字符、逻辑都可;只有长度;只允许一种数据 二维 matrix 矩阵 向量二维化 只允许一种数据类型 二维 data.frame 数据框-二维,每列只允许一种数据类型 1.数据框来源 1)用代码新建 2)由已有数据转换或处理得到 3)读取表格文件 4)R语言内置数据 2.新建和读取数据框 df1 <- data.frame(gene = paste0("gene",1:4),change = rep(c("up","down"),each = 2),
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”):
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。
上篇文章的查找是不是有意犹未尽的感觉呢?因为我们是真真正正地接触到了时间复杂度的优化。从线性查找的 O(n) 直接优化到了折半查找的 O(logN) ,绝对是一个质的飞跃。但是,我们的折半查找最核心的一个要求是什么呢?那就是必须是原始数据是要有序的。这可是个麻烦事啊,毕竟如果数据量很庞大的话,排序又会变得很麻烦。不过别着急,今天我们要学习的散列表查找又是另一种形式的查找,它能做到什么程度呢?
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试
分类问题属于机器学习问题的类别,其中给定一组特征,任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是,预测肿瘤是否为癌症,或者学生是否可能通过考试。
python实现word转成自定义格式的excel文档(解决思路和代码)支持按照文件夹去批量处理,也可以单独一个文件进行处理,并且可以自定义标识符。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术
后面的9个字符以3个位一组,均为rwx的组合。其中r代表可读,w代表可写,x代表可执行。注意3个权限的位置不会改变,如果没有权限,就会出现减号(-)。
ps 是 Linux 下显示瞬间进程状态的强大命令,并不动态连续显示进程状态(top 命令则是对进程进行实时监控)。
AdapterView顾名思义是适配器视图,Spinner、ListView和GridView都间接继承自AdapterView,这三个视图都存在多个元素并排展示的情况,所以需要引入适配器模式。 适配器视图的特点有: 1、定义了适配器的设置方法setAdapter,以及获取方法getAdapter。适配器用于传入视图展示需要的相关数据。 2、定义了一个数据观察者AdapterDataSetObserver,用于在列表数据发生变化时,可以通过notifyDataSetChanged方法来更新视图。 3、定义了单个元素的点击、长按、选中事件。其中点击方法为setOnItemClickListener,点击监听器为OnItemClickListener;长按方法为setOnItemLongClickListener,长按监听器为OnItemLongClickListener;选中方法为setOnItemSelectedListener,选中监听器为OnItemSelectedListener。
在R中,一个object可以是任何可以赋值给变量的东西(数据结构、函数、甚至是graph),一个object有两个重要的东西叫mode和class,前者决定这个object的存储方式(numeric,character,logical),后者决定函数如何处理这个object。虽然有object的概念,但是R本身仍然是一种自顶向下式的编程方式,大部分功能都是通过各式各样的函数来实现的。
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each和times的区别是times输出的是abcdabcdabcd,each输出的是aaabbbcccddd
其实之前读了李东风老师的内容,感觉收获颇丰;但因为自己的业务逻辑过于简单,渐渐又荒废掉了。
如果执行cron status报错cron: can't lock /var/run/crond.pid执行
NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,尤其是大数据应用难题。
常规需求是文本文件交互,比如 文件打开、文件写入、文件内容刷新等等,如果默认的文件没有规则仅仅是里面有内容,就需要使用比较底层的函数:
2、假如进程申请100m的内存,但实际只使用了10m,那么它会增长100m,而不是实际的使用量
这题和八皇后有点相似,不同的是八皇后每行只放一个就可以到下一行继续尝试,而这道题每行都放完没有冲突之后才能到下一行继续尝试,所以判断的逻辑稍微比八皇后多一点,但整体思路没差多少
最近做的新产品设备到了产品摆放的显示,由于客户不同,产品本身的宫格定义也不相同,为了不用每个项目重新改一遍布局,于是就做了个自定义的宫格布局,下面是演示Demo,产品里面还会有别的优化。
长期更新列表: 视频讲解-R爬取生信软件列表到思维导图 生信技巧第二课-使用markdown记录和分享笔记 本期视频,学会R语言,方便你我他~~~ 为什么需要学习R语言呢? 可能是想画一个热图 或
在这个问题中,你想要使用除法散列法将一个长度为r的字符串散列到m个槽中,同时希望除了该串本身占用的空间外,只利用常数个机器字。在这种情况下,你可以考虑使用“除法散列”的一个变种,即“乘法散列”。乘法散列在处理字符串时可以只用常数个机器字。
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