1.初级统计（R_01） x<-(1,2,3,4,5,6) max(x) #最大值 min(x) #最小值 mean(x) #均值 median(x) #中位数 range(x)#返回最小值和最大值 var...将这些元素筛选出来 7.隐式循环——apply(R_04) apply 处理矩阵或数据框: #apply(X, MARGIN, FUN, …) #其中X是数据框/矩阵名； #MARGIN为1表示行，...为2表示列，FUN是函数 test<- iris[1:6,1:4] apply(test, 2, mean)#求test所有列的平均值 apply(test, 1, sum)#求test所有行的和 7.2...T)#中心化 scale(state.x77,scale = T)#标准化 x <- ,center = T) 17.分割字符串 strsplit > path strsplit(path,"/")#返回值为列表 [[1]] [1] "usr" "local" "bin" "R"
___________________________________________________________________________________ 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。...在优势方面，个人认为它可以处理相对复杂的线性和非线性模型，可以定义方差协方差结构，可以在广义线性模型中定义几种分布函数和连接函数。...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。...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。
np.diff函数 数组中a[n]-a[n-1] import numpy as np a=np.array([1, 6, 7, 8, 12]) diff_x1 = np.diff(a) print(..."diff_x1",diff_x1) # diff_x1 [5 1 1 4] # [6-1,7-6,8-7,12-8] 高维数组同样适用 二维数组 b=np.array([[1, 6, 7, 8, 12...],[1, 6, 7, 8, 12]]) diff_x2 = np.diff(b) print("diff_x2 \n",diff_x2) # diff_x2 # [[5 1 1 4] # [5 1...1 4]] 高维数组 c=b.reshape(5,1,2) diff_x3 = np.diff(c) print("diff_x3 \n",diff_x3) # diff_x3 # [[[ 5]
We're telling R that # everything returned by length() should be an integer of # length 1.
>"green","c"=>"blue","d"=>"yellow"); $a2=array("e"=>"red","f"=>"green","g"=>"blue"); $result=array_diff...($a1,$a2); print_r($result); ?...> 定义和用法 array_diff() 函数返回两个数组的差集数组。该数组包括了所有在被比较的数组中，但是不在任何其他参数数组中的键值。 在返回的数组中，键名保持不变。...语法 array_diff(array1,array2,array3...); 参数 描述 array1 必需。与其他数组进行比较的第一个数组。 array2 必需。与第一个数组进行比较的数组。...($a1,$a2,$a3); print_r($result); ?
R中的数据 介绍 数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。 今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...这组函数提供了对数据的高效和快速操作。当我们只想处理某些列时，这特别有用。这组函数称为apply()函数。...现在，我们来看看apply()函数家族中的最后一个函数——mapply()函数。...尾注 到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。
R语言在使用过程中有些时候代码过长或者很多重复性的功能需要对代码的结构进行管理以及梳理。...R语言具有自定义函数的功能，如果有些代码实现的功能具有重复性，那么就可以利用R语言自带的自定义函数体进行封装功能。最后，只需要每次调用的时候保证输入输出能够结构化的输入变量和结构化的输出计算结果。...一、我们来看下R语言中自定义函数的构造： 格式：myfuntion<-function(arg1,arg2,…){ statements...二、我们定义好的函数，我们也可以通过以下函数去检查函数的结构以及参数设置（注：R语言自带函数是无法通过以下函数查看的）： 1） 函数体：body()，查看函数的内部代码， 2） 形式参数列表：formals...它允许函数改变一些系统参数和保证在函数结束时它们设有恰当的值。on.exit 保证函数在直接退出或警告退出的情况下一定运行。
apply {base} 通过对数组或者矩阵的一个维度使用函数生成值得列表或者数组、向量。 apply(X， MARGIN， FUN， ...)...，] 1 6 11 16 [2，] 2 7 12 17 [3，] 3 8 13 18 [4，] 4 9 14 19 [5，] 5 10 15 20 lapply {base} 通过对x的每一个元素运用函数...该函数返回值为向量、矩阵，如果simplify=”array”，且合适的情况下，将会通过simplify2array()函数转换为阵列。...，但是它的返回值有预定义类型，所以它使用起来会更加安全，有的时候会更快 在vapply函数中总是会进行简化，vapply会检测FUN的所有值是否与FUN.VALUE兼容，以使他们具有相同的长度和类型。...将对...中的每个参数运行FUN函数，如有必要，参数将被循环。
php $date1=date_create("1984-01-28"); $date2=date_create("1980-10-15"); $diff=date_diff($date1,$date2...> 定义和用法 date_diff() 函数返回两个 DateTime 对象间的差值。...语法 date_diff(datetime1,datetime2,absolute); 参数 描述 datetime1 必需。规定 DateTime 对象。 datetime2 必需。
R 语言在统计分析方面起了很大的作用，并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包，而是总结一下R语言自带的统计学函数。...一、统计学数据的生成函数： norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值...sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲函数 poly 正交多项式 polyroot...并组成新的向量 cumsum 累积求和 cumprod 连乘 cummax 最大 cummin 最小 mean 均值 weighted,mean 加权平均数 median 中位数 三、基础的统计量的计算函数...cor 相关系数 sd 标准差 四、基础统计分析函数 chisq.test 卡方检验，进行独立性检验 prop.test 对总体均值进行假设检验 shapiro.test 正态分布检验 t.test
☞使用R获取DNA的反向互补序列 ☞R如何reservse一个字符串 最近小编又get了一个新的R包Biostrings，能轻松的实现序列反转，互补，反向互补配对等操作，今天就迫不及待的来跟大家分享一下...获取反向序列 rev_seq=reverse(DNA.str) #转换成字符串 toString(rev_seq) #获取互补序列 complement(DNA.str) #获取反向互补序列，一个函数就搞定了
今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写，就很容记住了。...函数形式：rep(x, time = , length = , each = ,) 参数说明： x：代表的是你要进行复制的对象，可以是一个数字，一个字符，或者是一个向量。
R语言系列：自定义function 在用R语言做各种事物时，用户自定义函数是不可或缺的。这期来讲讲如何自定义R的function。...首先要介绍的是function的基本框架： myfunction <- function(arg1, arg2, ... ){ statements return(object) } 函数名称为myfunction...arg1，arg2 为参数 statements 为函数语句 return(object)返回结果 两个例子 例子一：随机数产生，画图 function1 <- function(x,y){...function2(x) Median= 0.2469624 MAD= 1.161068 $center [1] 0.2469624 $spread [1] 1.161068 总结 看懂这两，基本的函数应该可以实现...，稍微复杂的，或别的更加复杂的函数，那就需要经验了。
pmin：最大最小值 range：最大值和最小值sum，prod：向量元素和，积cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘sort：排序approx和approx fun：插值diff...数学函数 abs，sqrt：绝对值，平方根log, exp, log10, log2：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh...函数 function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用.C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。...统计分布 每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数 函数，r――随机数函数。比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。...下 面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名： norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心）unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma
需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值...解决方案 今天，再看代码的时候，想到为什么不尝试一下 diff 对于时间字段到底会得到什么结果呢？于是尝试了一下，并发现了些新东西，本文就将这个过程记录一下。...操作，代码段如下： import pandas as pd df = pd.read_csv('/your/file/path.csv', parse_dates=['time']) time_diff...= df['time'].diff() print(time_diff) 其中 read_csv 为从硬盘中读取文件，parse_dates=['time'] 表示将 time 字段解析为时间。...google 了一下，找到一个非常简单的解决方案，只需要将 timedelta64[ns] 强制转为 timedelta64[s] 即可，如下： time_diff = time_diff.astype
=Estimate+1.96*Std.err)) rownames(citab) <- rownames(cc) Jetbrains全家桶1年46，售后保障稳定 方法二 自己定义confint函数...，因为confint函数在geeglm函数中无法使用 confint.geeglm <- function(object, parm, level = 0.95, ...) { cc <- coef
($a1,$a2,"myfunction"); print_r($result); ?...> 定义和用法 array_diff_uassoc() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名和键值 ，并返回差集。 注释：该函数使用用户自定义函数来比较键名！...说明 array_diff_uassoc() 函数使用用户自定义的回调函数 (callback) 做索引检查来计算两个或多个数组的差集。...因此与函数 array_diff_assoc() 的行为正好相反，后者是用内部函数进行比较的。 返回的数组中键名保持不变。...($a1,$a2,$a3,"myfunction"); print_r($result); ?
($a1,$a2); print_r($result); ?...> 定义和用法 array_diff_key() 函数用于比较两个（或更多个）数组的键名 ，并返回差集。...说明 array_diff_key() 函数返回一个数组，该数组包括了所有在被比较的数组中，但是不在任何其他参数数组中的键。...($a1,$a2); print_r($result); ?...($a1,$a2,$a3); print_r($result); ?
在R语言中，apply系列函数作为批量处理函数，可以循环遍历某个集合内的所有或部分元素，以简化操作。这些函数底层是通过C来实现的，所以效率也比手工遍历来的高效。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...apply族函数分别有apply函数，tapply函数，lapply函数，mapply函数。每一个函数都有自己的特点，在处理不同类型的数据可以选用相对应的函数。...也就是说tapply函数就是把数据按照一定方式分成不同的组，再在每一组数据内进行某种运算。 ? 4.mapply函数 mapply函数主要是对多个列表或者向量参数使用函数. ?...总结以上函数应用可以减少在R语言中的For循环，从而提升R语言效率。 欢迎各位学习交流
写在前面 本期依旧由村长为大家供稿，主要讲述R语言在时间格式处理中的很多问题。...3 提供给你无穷可能 一旦把字符时间转换成特定的时间日期格式，那么我们就可能充分利用R中众多的时间日期函数。例如weekday(date)，可以直接返回该日期对应星期几。...“ 那么现在问题来了，R中提供了许多函数来完成字符时间的解析，我们究竟应该用哪个好呢？...具体而言，最常见的解析函数有 as.Date() (R自带)， as.IDate() (data.table包)，ymd() (lubridate包)， fast_strptime() (lubridate...大猫的R语言课堂 我是大猫，一个高中读文科但却在代码、数学的路上狂奔不止的Finance Ph. D Candidate。 我是村长，一个玩了9年指弹吉他，却被代码深深吸引的博士候选人。
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