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。
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 ！！！！！！】
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。
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。
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：
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
在任何编程语言的学习中，数据的索引都是最基本且重要的技能，它是我们熟练进行数据管理和统计分析的基础，今天我将和大家简单介绍一下R中的数据索引方式。这里我主要以向量和数据框的索引方式为例进行演示，其它数据类型的索引方式和它们是一致，所以就不赘述了。
做生物信息分析，少不了的就是数据，比如转录组的数据，无论是下载的还是测序的，用R进行分析，就必须将这些数据读入，分析的结果，比如一些图，就少不了输出，因此，文件的读写在数据分析中是比较常用的。当然，R除了可以读入文件数据外，也提供了键盘和显示器的接口，比如可以用scan()和readline()函数通过键盘录入数据，可以通过print()函数将结果打印到显示器上，print()在之前的章节中都有用到。
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
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。
（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。
R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。
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。
读取 XLS、XLSX、XLSM、XLTX 和 XLTM 电子表格文件。 【注】xlsread 仅读取 7 位 ASCII 字符，不支持非相邻范围。
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
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”）：
特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力，您对数据的了解程度可以带来不同。
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。
MATLAB 是“matrix laboratory”的缩写形式。MATLAB® 主要用于处理整个的矩阵和数组，而其他编程语言大多逐个处理数值。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。
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。
plot(x,y)这种格式中，若x,y是向量，则它们必须具有相同的长度。函数将以x为横轴，绘制y。
人工智能不但可以理解语音或图像，帮助医学诊断，还存在于人们生活的方方面面，机器学习可以理解为系统从原始数据中提取模式的能力。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说R语言笔记完整版[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
1、merge(a,b)，纯粹地把两个数据集合在一起，没有沟通a、b数据集的by，这样出现的数据很多，相当于a*b条数据；
前言 上一篇我们介绍了 Octave 的一些基本情况，大家对 Octave 应该已经有了一个基本的了解，我相信看这篇文章的朋友已经在自己的电脑中安装好 Ocatve 了。矩阵的操作是 Octave 的一大特色。这一节，我将讲述 Octave 对于矩阵的一些操作，希望大家在看文章的过程中可以跟着一起敲一下代码，加深一下印象。 矩阵的生成 Octave 中，我们用一个中括号来表示一个矩阵，用分号来分隔每一行，即使在输入的时候不在同一行就像下面这样： >> A = [1 2; 3 4; 5 6] A =
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！
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
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
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。
我们在做数据分析工作的前提,当然是得有数据,巧妇难为无米之炊,所以数据的获取和产生是非常重要和基础的,然而,在当前互联网时代,信息非常的膨胀,我们获取数据的方式很多,这里简单的将其归为三类, 1,自己
本文将跟大家分享如果在R语言中使用管道操作符优化代码，以及管道函数调用及传参的注意事项。 使用R语言处理数据或者分析，很多时候免不了要写连续输入输出的代码，按照传统书写方式或者习惯，初学者往往会引入一大堆中介变量，或者使用函数嵌套进行一次性输出。 以上两种方法虽然从结果上来看，同样可以达到我们预期的效果，但是无论是代码效率还是内存占用上都存在巨大劣势。 1、使用中介变量会使得内存开销成倍增长，特别是你的原始数据量非常大而内存又有限，在一个处理过程中引入太多中介对象，不仅代码冗余，内存也会迅速透支。 2、使用
特殊符号常用，但不好搜索，收藏起来做个备用，欢迎大家继续补充。 (): 通常用于函数的调用，例如ggplot(data); 或者调整优先级，如1:3+1返回2 3 4，而1:(3+1)返回1 2 3 4。 []: 用于索引向量、列表、数据框。 [[]]: 用于索引获得列表、数据框的具体值。 $: 用于数据框索引某一列。三者的区别，具体见下面例子演示。 aVector <- 1:3+1 aVector[1] ## [1] 2 aList <- list(a=aVector, b=1:(3+1)) aLis
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（一）。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
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tip：运行项目时需要将文件放置于工作目录下；R中严格区分大小写；改错变量可以重新赋值覆盖；可以使用并保存脚本文件，文件格式为R
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MADlib是一个基于SQL的数据库内置的开源机器学习库，具有良好的并行度和可扩展性，有高度的预测精准度。MADlib最初由Pivotal公司与伯克利大学合作开发，提供了多种数据转换、数据探索、概率统计、数据挖掘和机器学习方法，使用它能够简易地对结构化数据进行分析和学习，以满足各行各业的应用需求。用户可以非常方便地将MADlib加载到数据库中，从而扩展数据库的分析功能。2015年7月MADlib成为Apache软件基金会的孵化器项目，经过两年的发展，于2017年8月毕业成为Apache顶级项目。最新的MADlib 1.18.0可以与PostgreSQL、Greenplum和HAWQ等数据库系统无缝集成。Greenplum MADlib扩展提供了在Greenplum数据库中进行机器学习和深度学习工作的能力。
这篇文章讲述的是R语言中关于矩阵与数组的相关知识。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~
通过官网下载（需要注册），或者百度一下也有资源。需要注意的是要下载最新版，百度或者谷歌的不一定是最新版本，最好在官网下载，但是现在有一个问题，注册账号时验证码的图片总是无法显示，所以无法注册，如果注册时没有我说的这个问题，那就直接注册，注册后直接输入自己的邮箱在1处，点击下载即可。如果无法注册，可通过GitHub下载。
MLlib是Spark的机器学习（ML）库。 其目标是使实用的机器学习可扩展且简单。 从较高的层面来说，它提供了以下工具：
导读 京东ES支持ZSTD压缩算法上线了,这是一种高性能、低成本的压缩算法,能够提高数据存储和传输的效率,同时降低存储和带宽成本。ZSTD算法是一种快速压缩算法,可提供比其他压缩算法更高的压缩比和更快的压缩速度。这意味着,京东ES用户可以更高效地存储和传输数据,同时节省存储和带宽成本。此外,ZSTD算法还具有更好的可扩展性和鲁棒性,可满足大规模分布式系统的需求。因此,京东ES支持ZSTD压缩算法上线,将为用户带来更高的性能、更低的成本和更好的体验。
除了函数，减少重复代码的另一种工具是迭代，它的作用在于可以对多个输入执行同一种处理，比如对多个列或多个数据集进行同样的操作。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹，也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下，虽然SQL（SQL类专业的etl语言）是数据处理的首选明星语言，性能佳、效率高、容易培养数据思维，但是SQL没法处理构建全流程的数据任务，之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言，数据处理是其一大特色功能，事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案（这通常也是初学者在入门R语言时，感觉内容太多无从下手的原因），当然这些不同方案确实存在
原文：THE $25,000,000,000∗ EIGENVECTOR THE LINEAR ALGEBRA BEHIND GOOGLE http://www.rose-hulman.edu/~bry
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
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