首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

解释R中的quantile()函数

quantile()是R中的一个统计函数,用于计算一组数据的分数或百分比分位数。它提供了四个参数:n是所需分位数的位置,q是从0到1之间的数值,从左到右取值表示从左侧(左闭)的“较低”分到右侧(右闭)的“较高”分的范围,type是类型,可选的参数是“all”(默认为“all”),“lower”(表示从左到右的较低分位点), “upper”(表示从左到右的较高分位点)和“equal”(表示同一分位的值均匀分布)。

quantile()函数可以用来描述数据集的离散程度,例如根据一组数值计算四分位点。这对于理解数据的集中和分散程度非常有用。例如,可以使用quantile()函数来计算50%的数据位于哪个分位,或95%的数据位于哪个分位。

quantile()函数在R中的优势是它可以轻松地处理大规模数据集,并且可以在大多数R函数中使用,具有很高的灵活性。它可以用于处理分类和定量数据,并且可以计算单变量和多变量数据。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

qsort函数指针,及函数解释

函数指针有何用 函数指针应用场景比较多,以库函数qsort排序函数为例,它原型如下: void qsort(void *base,size_t nmemb,size_t size , int(*compar...这第四个参数,即函数指针指向是什么类型呢?...int(*compar)(const void *,const void *) 很显然,这是一个接受两个const void*类型入参,返回值为int函数指针。 到这里也就很清楚了。...这个参数告诉qsort,应该使用哪个函数来比较元素,即只要我们告诉qsort比较大小规则,它就可以帮我们对任意数据类型数组进行排序。...在这里函数指针作为了参数,而他同样可以作为返回值,创建数组,作为结构体成员变量等等,它们具体应用我们在后面的文章中会介绍,本文不作展开。本文只介绍一个简单实例。

63610

R语言plot函数部分参数解释

Rplot函数具有一个类型参数,该参数控制要绘制类型。...我们打开r命令行看看 可以看到plot默认参数模样 然后是help(plot) ? ?...---- 这样 ---- col参数设定颜色,R提供657种颜色,可以用colors()查看。颜色col=“red” ,“yellow”,“blue”,"green"等。也可以用整数选择表示颜色。...col 默认绘图颜色。某些函数(如lines和pie)可以接受一个含有颜色值向量并自动循环使用。...只能是0,1,2,3某一个值,用于表示刻度值方向。0表示总是平行于坐标轴;1表示总是水平方向;2表示总是垂直于坐标轴;3表示总是垂直方向。 xaxt用于设定x坐标轴刻度值类型,为一个字符。"

3.7K30
  • Apache Zeppelin R 解释

    概述 R是用于统计计算和图形免费软件环境。 要在Apache Zeppelin运行R代码和可视化图形,您将需要在主节点(或您开发笔记本电脑)上使用R。...同样情况下与共享%spark,%sql并%pyspark解释: ? 您还可以使普通R变量在scala和Python可访问: ? 反之亦然: ? ?...警告和故障排除 R解释器几乎所有的问题都是由于错误设置造成SPARK_HOME。R解释器必须加载SparkR与运行版本Spark匹配软件包版本,并通过搜索来实现SPARK_HOME。...(请注意,%spark.r和%r是调用同一解释两种不同方式,因为是%spark.knitr和%knitr默认情况下,Zeppelin将R解释器放在%spark.翻译组。...这使它比knitrRAM完全运行速度慢许多倍。 为什么不ggvis和shiny?支持shiny需要将反向代理集成到Zeppelin,这是一项任务。

    1.5K80

    Rsweep函数

    函数用途 base包sweep函数是处理统计量工具,一般可以结合apply()函数来使用。...函数参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体例子来看 #创建一个4行3列矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一行均值,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均值...#方法一,通过colMeans函数来计算每一列均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一列均值,MARGIN=2,对列做操作 sweep(M,2,

    2.7K20

    R替换函数gsub

    Rgsub替换函数参数如下 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A,B或者C等字母,例如Stage IIIA,Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

    3.2K20

    独家 | 机器学习损失函数解释

    损失函数在机器学习模型训练作用至关重要,包括以下内容: 性能测量:损失函数通过量化预测与实际结果之间差异,提供了一个明确指标来评估模型性能。...损失函数,也称为误差函数(error function),是机器学习重要组成部分,它量化机器学习算法预测输出与实际目标值之间差异。...损失函数类型 机器学习损失函数可以根据其适用机器学习任务进行分类。...BCE存在于逻辑回归问题机器学习用例,以及训练旨在预测数据样本属于某个类别的可能性并在内部利用sigmoid 激活函数的人工神经网络。...Loss 是 否 Hinge Loss 是 否 低 Huber Loss 否 是 Log Loss 是 否 实现损失函数 实现常见损失函数示例 MAEPython实现 # Python

    53110

    Prometheus 常用函数 histogram_quantile 若干“反直觉”问题

    作者:disksing histogram_quantile 是 Prometheus 特别常用一个函数,比如经常把某个服务 P99 响应时间来衡量服务质量。...不过它到底是什么意思很难解释得清,特别是面向非技术同学。...Prometheus 里面的 histogram_quantile 函数接收是 0-1 之间小数,将这个小数乘以 100 就能很容易得到对应百分位数,比如 0.95 就对应着 P95,而且还可以高于百分位数精度...关键点在于一个请求多个步骤不是一一对应,这种情况在分布式系统并不罕见,我们需要具体情况具体分析,很难简单地推断 M P99 耗时。...与之相反,如果对应 batch size 恰好特别大,极少量 M 高延迟也会体现在 X 统计,我们就能观察到 X P99 远大于 M P99 现象。

    6.4K11

    RR 函数

    首先构造一个函数,它有一个参数x。这个函数参数列表还包含了一个省略号,因此这个省略号将成为我们调用summary函数参数。...这有点类似于shell通过$引用相应参数。看来很多编程语言都存有相同参数传递机制。 函数属性 R包含了一系列函数用于提取函数类型对象信息。...NULL 如果我们想要在R代码函数参数列表进行操作,formals函数是一个很好工具,它会返回一个配对列表对象(对应参数名和设定默认参数值)。...改变其他环境 这里介绍<<-操作符使用:比如var <<- value,它会使解释器首先在当前环境检索寻找符号var。如果解释器无法在当前环境中找到符号var,那么接下来会在父环境中继续寻找。...解释器将这样递归地在各个环境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值为value。

    1.2K20

    Rstack和unstack函数

    我们用R做数据处理时候,经常要对数据格式进行变换。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这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样功能呢?下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框第二列分组信息,将第一列数据划分到各个组,是一个去堆叠过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体例子 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 内容,第一列是重量,第二列是不同处理方式...,后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实应用案例,敬请期待。

    5.3K30

    Rgrep和grepl函数

    在日常数据分析过程,我们经常需要在一个字符串或者字符串向量查找是否包含我们要找东西,或者向量那几个元素包含我们要查找内容。...这个时候我们会用到R中最常用两个函数,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这两个函数用法。 这两个函数最大区别在于grep返回找到位置,grepl返回是否包含要查找内容。接下来我们结合具体例子来讲解。...☞讨论学习Rgrepl函数 参考资料: ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习Rgrepl函数

    2.4K10

    Pythonmap函数解释和可视化

    iterator是表示数据流对象,它一次返回一个元素数据。它还会记住其在迭代过程位置。本质上,它控制应如何迭代可迭代对象。...译者注:map()函数在python2返回是列表。...我们还可以用可视化方式形象地解释,以帮助您更好地理解它: ? 这张图也有助于定义 map 和mapping-我们可以使用Allen B....映射(mapping):一个集合每个元素对应另一个集合一个元素关系 将map()转换为列表,元组和集合 由于map()不返回列表/元组/集合,因此我们需要采取额外步骤来转换生成map对象...在下面的代码,我们初始化字典列表,并将每个字典作为参数传递给lambda函数

    1.1K30

    巧用R各种排名窗口函数

    函数对比 SQL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函数: ?...1 row_number函数 R语言中row_number函数与sqlrow_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编码...2 min_rank函数 R语言中min_rank函数与sqlrank函数相同,row_number函数对order_by后面字段相同记录编码是不同,min_rank就是解决这个问题,对相同记录编码相同...同样得到与sql相同输出结果: ? 4 ntile函数 R语言中ntile函数与sqlntile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sql4个排名窗口函数一样(除了min_rank与rank),但R语言排名窗口函数输出结果与sql输出结果有点不同:R语言数据结果不改变原来数据顺序

    3.5K10

    Pythonenumerate函数解释和可视化

    enumerate() 作用 在许多情况下,我们需要在迭代数据对性(即我们可以循环任何对象)时获取元素索引。...字符串只是一个列表 为了更好地理解字符串枚举,我们可以将给定字符串想象为单个字符(项)集合。因此,枚举字符串将为我们提供: 1.字符索引。2.字符值。...item's index is 1 and its value is 'green' The item's index is 2 and its value is 'blue' 案例研究5:枚举列表元组...让我们提高一个档次,将多个元组合并到一个列表……我们要枚举此元组列表。...枚举字典似乎类似于枚举字符串或列表,但事实并非如此,主要区别在于它们顺序结构,即特定数据结构中元素排序方式。 字典有些随意,因为它们顺序是不可预测

    75630

    SVM核函数直观解释

    通俗易懂解释SVM核函数。 作者:Lili Jiang 编译:McGL 简而言之,内核(kernel)是一种捷径,可以帮助我们更快地进行某些计算,否则就会涉及到更高维空间计算。这听起来相当抽象。...K(x, y) = K 表示核函数。这里 x,y 是 n 维输入。f 是从 n 维到 m 维空间映射。通常 m 比 n 大得多。...内核是一个函数,它接受 x 和 y 作为输入,得到与 相同结果,而无需计算 f(x)和 f(y)。 内核另一个美妙之处在于: 它们允许我们在无限维做事情!...f(x)可以是从 n 维到无限维映射,因此不可能先写出 f(x) 和 f(y) ,然后再做点积。内核给了我们一个绝妙捷径。其中一个例子就是径向基核函数(RBF)内核。...为什么它也可以被理解为相似性度量: 如果我们把以上内核定义 放到 SVM 和特征向量场景,它变成了 。

    65710
    领券