R语言在数据处理方面很是强大，然而也面临着很多的局限性。比如图像的分析处理，大数据的运算效率问题。今天我们介绍R语言和高效语言结合的一种方法： 安装R包：Rcpp。当然，我们这次环境是Linux下的。...如果你还不知道Linux下面如何安装R语言，那么参照我们前面的安装过程。 ubuntu环境的下的R语言新版本完整安装教程 R包安装界面如下： ? 出现以下的界面认为安装成功： ? 2....创建C++的代码文件，vim R_C.cpp，然后将我们已经写好的计算均值的代码复制到里面 注意每一个函数之前，都有加一个//[[Rcpp::export]] ?...保存文件，接下来打开R语言，导入R包Rcpp： 载入已经写好的C++程序。...代码： Library(Rcpp) Rcpp::sourceCpp('/var/www/html/open_c/R_C.cpp') a=sample(20) average(a,20)# 调用C++函数
一、预定义符号 C语⾔设置了⼀些预定义符号，可以直接使⽤，预定义符号也是在预处理期间处理的。...FILE__ //进⾏编译的源⽂件 __LINE__ //⽂件当前的⾏号 __DATE__ //⽂件被编译的⽇期 __TIME__ //⽂件被编译的时间 __STDC__ //如果编译器遵循ANSI C，...十、命令行定义 许多C的编译器提供了⼀种能⼒，允许在命令⾏中定义符号。⽤于启动编译过程。 例如：当我们根据同⼀个源⽂件要编译出⼀个程序的不同版本的时候，这个特性有点⽤处。...test.c #include "test.h" #include "test.h" #include "test.h" #include "test.h" #include "test.h" int...件中将test.h包含5次，那么test.h⽂件的内容将会被拷⻉5份在test.c中。
安装完成之后，你将会看到一个朴实无华的图标，没错，这就是 R 语言本尊了。 ?...R 语言简单实例 主要工作已经完成，让我们动动小手，优雅的单击（或双击）R Studio 图标，来感受一下R 语言的魅力。...小结 到此为止，R 语言就已经顺利的收入囊中了，恭喜你，又掌握了一门语言（的 Hello world）了。...【此处应有掌声】 接下来，会继续介绍 R 语言的基本用法和其中比较重要的函数使用方法，目标是能使用 R 语言对数据进行初步分析，以便能在生活和工作之中有所应用。...加之在大学时就对数据分析感兴趣，也曾经学过 R 语言，现在算是重温和复习吧。
过去一个月实验比较忙，很久没有写点东西了，今天要给amina画图，因此学习了一下R语言的基础画图。...ide 1.plot函数函数 plot(x,y,xlim=c(0,100),ylim=c(0.4,1), type=”o”,lwd=2,col=2,pch=24,cex=1.5, yaxs=”i”...abline(h=0.85,col=”black”,lty=1,lwd=2) h: y轴方向的高度 v: x轴的位置 5.legend 添加图例 legend(“bottomright”,legend=c(...“AC正确率”,”MI归一化互信息”),col=c(“blue”,”red”),pch=c(5,24),lty=1) “bottomright” ：图例的位置 legend: 内容 lty: 线的类型
C语言的开发场景： 应用软件 主要包含各种软件如：QQ，百度网盘，游戏 （上层） 操作系统 windows/macOS/Linux （下 电脑硬件 ...层） C语言是一个擅长底层开发的语言。...而C语言的主要编译器有：Clang/GCC/MSVS。
一、C 语言发展 C 语言 被开发之前 并 没有经过 缜密 的 设计 , 而是在 使用过程中 逐渐完善的 ; C 语言发展经过如下阶段 : 初始阶段 : 1972年至1978年 , C语言 初步形成 ,...C99 , C11 , C17 等标准 , 以满足新的编程需求 ; 二、C 语言缺陷 C 语言有如下缺陷 : C 语言 没有经历过 缜密的 设计过程 , 都是根据需求逐渐完善的 , 出现了很多缺陷和漏洞...2、C 语言与 C++ 语言关系 C 语言 与 C++ 语言 并 不是 竞争关系 ; C++ 语言 是 以 C 语言为基础 的 加强版本编程语言 , 可以看作是更好的 C 语言 , 在 C++ 语言...中 , 可以使用 C 语言语法 , 对 C 语言完全兼容 ; C++ 语言 包含 C 语言 , 在 C++ 代码中可以使用 C 语言的语法 , 但是在 C 语言中不能使用 C++ 的语法 ; 3、C++...语言应用场景 C 语言 和 C++ 语言的应用场景 : C语言 应用场景 : 系统软件、操作系统、编译器等 底层系统级应用 ; C++ 语言 应用场景 : 大型应用程序、游戏 等更 高级的应用 ; 在不同的
___________________________________________________________________________________ 二、R语言中的线性混合模型 来自博客...几个包的介绍： 包 优点 缺点 nlme 这是一个比较成熟的R包，是R语言安装时默认的包，它除了可以分析分层的线性混合模型，也可以处理非线性模型。...2、R语言案例 数据来源：一个传统的裂区数据来说明不同软件包的用法，这个数据oats是在MASS包中，是研究大麦品种和N肥处理的裂区试验，其中品种为主区，肥料为裂区。...library(MASS) data(oats) names(oats) = c('block', 'variety', 'nitrogen', 'yield') 3、nlme包 用这个包很简单，y-变量写在左边...在R语言中我们使用mgcv包中的lmer函数来完成这项工作。首先载入faraway包以便读取psid数据集，然后加载mgcv包，再将年份数据中心化以方便解释模型，最后用lmer函数进行建模。
R基础概念及数据类型重要提示1.Tab键可以补全函数、变量名、指定数据框的行名列名等，能够有效避免错误输入与提高效率2.只有赋值才会使变量发生变化，没有赋值R只是单纯展示出数据3.在R中，Error是唯一代表错误的...，大部分Warning可以忽略，但并不是出现了Error才是错误，一定要反复检查代码是否完成了目的，小心暗流4.R中“=”与“ a class(a)[1] "numeric"> a is.numeric(a)[1] FALSE向量向量将R中不同元素组合生成...即向量有多少个元素class()判断向量的数据类型*向量可以有元素名称，元素名称不是向量的数据，可用names()函数给向量指定元素名称**向量内所有元素数据类型必须相同，否则会强制转换向量的生成1.通过c(...=1,to=5,by=2);se #若设置的步长无法到达终点，取到达终点的前一个数#上式可简化为seq(1,5,2)se==1 #逐一判断se中的数据是否为1，返回对应长度的逻辑值向量se %in% c(
sd(x) #标准差sum(x) #总和length(x) #长度unique(x) #去重复duplicated(x) #对应元素是否重复table(x) #重复值统计sort(x)#e.gx <- c(...student12" "student14"#paste0就是默认没有间隔的paste,paste0与paste(,sep = ""),paste(,sep="")可以自定义需要组合的字符间的间隔符号#在使用R语言处理了向量是...，会发生自动补齐x <- c (1,2,3);y <- c(1,2,3,4,5)x == yT T T F F#上述代码中发生循环补齐，将y中的4,5从头与x对比#所以我们可以使用循环补齐逻辑来简化代码...a <- paste0(c("A","B","C"),1:5) a "A1" "B2" "C3" "A4" "B5"###读取工作目录下文件夹中的文档需要指定文件夹名字read.table("../")
R的使用 在Rstudioy中新建项目（R project） File-New Project-New Directory-New Project-Directory name-Creat...文件中不要有中文和字符） 新建脚本 (Ctr+shift+N) 更改字号 (Tools-Global options-Apearance-Editor font size) 重启 session-restart R...shift+F10) 工作目录（working directory）默认在 .Rproject文件夹下 打开文件时，双击打开 .Rproject 即可打开RStudio,打开后工作目录自动设置好了 R界面文字放大...“control” + “shift” + “+” R界面文字缩小 “control” + “-” 二.报错 报错: Error 。...3,3,3,3) #改一列 df1$p.value <- c(0.1,0.1,0.1,0.1) #添加一列 df1 row.names<- c(1,2,3,4) #修改行名 两个数据框的连接 merge
a = c(1,2,3) #查看帮助 help(mean) ?...outfile #linux "c:\program\r\r.exe" CMD BATCH --vanilla --slave "c:\myscript.R" #查看变量属性 mode(a) class...0.8,0.2)) Insurance[index==1,] Insurance[index==2,] #利用抽样技术对数据进行分区管理 #R基本画图plot()函数 #par()对R图形进行修饰...dose <- c(20, 30, 40, 45, 60) drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60) drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40) opar <-...1,1)) #R函数定义与实现 #R函数调用 sum.of.squares <- function(x,y) { x^2 + y^2 } sum.of.squares(3, 4)
添加点 lines 添加线 text 添加文字 title 添加标题 boxplot 箱线图 1、plot函数 ##画图 plot(x~y,xlab="",ylab="",main="",xlim=c(...0,45),ylim=c(0,45),pch=18,col=2,cex=5) #xlab/ylab，xy标题 #main，主标题 #xlim,ylim，xy线段范围 #pch，点的类型（圆形、棱形等）...#col，线条的颜色 #cex，点的大小 2、分块展示 #预先在数据框中分块,2*2分块 par(mfrow=c(2,2),mar=c(3,3,2,1)) par(del)...(accratio*10000~c((1:length(accratio)-0.5)),new=FALSE,type="b",new=T) axis(4,col="red",col.axis="red"...,at=0:10000,label=c(0:10000/10000)) mtext("累积百分比",4,2) points(6.5,accratio[7]*10000,col="red") text(7
y=Petal.Length, color=Species))+ scale_color_manual(values=c(...y = b, color = change))+ scale_color_manual(values =c(...dev.off() #画完了，关闭画板方法3：eofficelibrary(eoffice)topptx(p,"iris_box_ggpubr.pptx") #把一张图保存为PPT拼图R包
R语言简介 四十多年前， R 语言的始祖诞生了 ， John Chambers 在贝尔实验室中开发出S语言 ，用于快速地进行数据探索， 统计分析和可视化 。...R语言基本数据结构 下面用 R 的解释器来熟悉一下 R 语言的基本数据结构。 首先让我们先进入 R 环境下 我是在mac操作环境下的，ubuntu的是一样的。...用'q()'退出R. > > 向量 向量是 R 语言中最基本的数据类型，在 R 中没有单独的标量（例如 1 本质上是 c(1)） 。...> a <- c(4,5,6) > a [1] 4 5 6 筛选 我们可以用下标来筛选，例如 > a[1:2] [1] 4 5 > a[3] [1] 6 注意 R 语言的下标是从 1 开始的...R 语言实战 ： 一本从统计角度介绍 R 语言的书籍 ，较为简单 ， 适合快速翻阅。
因为一个R包让我不得不对电脑的R进行升级，正好整理下整个升级的过程。我们是在Rstudio中进行的升级操作。用到了包installr。...install.MikTeX, install.git,install.git, install.GraphicsMagick,install.ImageMagick, check.for.updates.R,...我们不在此一一介绍，今天主要介绍updateR这个函数： updateR()主要要来升级R软件，升级过程中会遇到下面的一些选项： 会提示当前版本已经后面最新的升级版本： ?...我们设置好后关闭Rstudio，再次打开Rstudio新版本的R就可以用了。 ? 当然，我们如果需要安装github的包的时候，Rtools软件老版本也不再适用，需要下载新版本的Rtools。...下载链接：https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/。 ? 当然这个包有一个缺陷，暂时还不能完成Linux系统下的R升级。
所以为了有效的使用内存，就把内存划分成一个个小的内存单元，每个内存单元的大小是一个字节。
{ statements } 示例： j <- LETTERS[1:4] for ( i in j) { print(i) } 它产生如下结果： [1] "A" [1] "B" [1] "C"...[1] "D" 下标访问 > a <- c("a","b","c","d") > for (i in c(1:length(a))) + {print(i)} [1] 1 [1] 2 [1] 3 [...1] 4 元素访问 > a <- c("a","b","c","d") > for (i in c(1:length(a))) + {print(a[i])} [1] "a" [1] "b" [1]..."c" [1] "d" 循环嵌套 > a <- matrix(c(1:50),nrow=5) > a [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]...1:nrow(a))) + for (j in c(1:ncol(a))) + {print(a[i,j])} [1] 1 [1] 6 [1] 11 [1] 16 [1] 21 [1] 26 [
1.设置字体大小 tools→Global Options→Appearence→Editor font size 2.R语言基本操作 2.1用Rproject管理工作目录 每项工作任务要单独新建一个project
plot(factor(cyl,levels = c(6,4,8))) ?...添加标签 legend(locator(1),title("title"), rownames(counts), lty=c(1,2),pch=c(15,17),...col=c("red","yellow","green")) ?...饼图 par(mfrow=c(2,2)) slices = c(10,12.4,16,8) labels = c("1","2","3","4") pie(slices,labels) ?...cyl.f = factor(cyl,levels=c(4,6,8)) am.f = factor(am,levels=c(0,1),labels=c("auto","stand")) boxplot
2.str_splitsplit返回列表，但是列表不能进行计算，对列表进行取子集### 2.字符串拆分str_split(x," ")x2 = str_split(x," ")[[1]];x2y = c(...str_replace_all(x2,"o","A")6.字符删除### 6.字符删除xstr_remove(x," ")str_remove_all(x," ")2.数据框test % #转置 as.data.frame() %>% rownames_to_column() %>% #rownames变成一列 mutate(group = rep(c(
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