随笔分类 - R语言
R语言入门与数据分析
摘要：dnorm():输入的是x轴上的数值，输出的是该点的概率密度 pnorm():输入的是x的z-score,输出的是面积，不带参数输出的是该点左边的面积，如果后面带lower.tail=F的参数，输出的是该点右边的面积。因为Lowertial表示的是左边，uppertail表示的是右边 qnorm()
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摘要：R语言给我们提供了一些有用的函数来处理数据的缺失值，让我们先来看看什么是数据的缺失值吧！ 一.数据的缺失值 在R语言当中数据的缺失值用NA来表示，有的时候我们会发现在一个数据集当中的某些值显示的是NA，那么就说明这个值是缺失的值了，那么缺失值是否可以用来做运算呢？ 比如说我们建立一个第一个数字为缺失
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摘要：在R语言当中有因子这个特殊的数据结构，和别的编程语言不同，这个数据结构的主要目的是用来分类，计算频数和频率，在后期将R语言用于统计学当中将会十分受用。并且在绘图当中，我们使用同样的数据，将其转化为因子之后，在将这些数据放入绘制图像的函数当中，图像将会变得更加具有可读性。我们有两种方式来创建因子这个数
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摘要：str（）函数的作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据，首先我们先引入一个“钻石”的数据看看，其中的代码如下所示： > diamonds # A tibble: 53,940 x 10 carat cut color
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摘要：直方图和条形图最大的不同则是直方图可以用于显示出一个数据的频数，具有统计的作用，我们下面来看一一看直方图在R语言当中是如何绘制的吧！ 首先创建一系列的数据： h<-c(4,6,3,46,3,5,7,8,3,4,3,4,5) 创建完之后将这个数据纳入到直方图histogram的绘制函数hist()当中
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摘要：在图中我们可以看到上边缘代表的是数据当中的最大值，下边缘代表的是数据当中的最小值，上四分位数在整个箱子的最上方，下四分位数位于箱子的最下方，中位数位于箱子当中中间偏上的位置的一条黑线，不同的数据集当中黑线所在的位置也不一样，有可能黑线在箱子稍上方也有可能黑线在箱子稍微靠下的位置。这样我们就能够理解这
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摘要：要绘制条形图十分简单，barplot（）函数的使用方法如下： barplot(h,name.arg,xlab,ylab,col,main,border) 其中一共有七个参数，它们的书写顺序不一定要按照上面给出的顺序，可以自己随便写一个顺序，参数也不一定要写全。现在我们来了解每一个参数的含义： h是包
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摘要：想要创建一个数据框，首先应当创建数据框当中的数据，然后再将这些数据纳入到数据框这个数据结构当中在数据较少的情况下也可以直接通过一行代码进行创建，如下所示： > data<-data.frame(name=c("John","Bob","Mike"),weight=c(123,34,565),heig
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摘要：清除全部变量的代码为： rm(list = ls()) 清除单个变量为： rm(object) #变量名 清除方法类似于Linux系统删除系统文件
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摘要：在R语言当中也具有列表这个数据结构，这个数据结构奠定了之后我们学习的基础，列表具有可存储多种数据结构的属性，同一个列表可以同时存储字符串，向量，矩阵，数组等多种数据结构，下面我们就来看看一个创建列表的例子： 一.创建列表： 首先创建四个不同的护数据结构，然后再将其注入进一个列表当中： > a<-1:
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摘要：一.创建矩阵和数组 首先在这一节的教程开始之前，我们需要清楚的是矩阵是特殊的数组，因为矩阵属于二维数组，而数组可以是一维，三维，甚至n维。 比如说我们要创建一个元素为20个，4行5列的矩阵，则输入以下代码： > x <-matrix(1:20,4,5) > x [,1] [,2] [,3] [,4]
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摘要：向量之间的加减乘除运算： > x <- 1 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > x=x+1 > x [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > x = 1:10 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > y = seq(1,100, leng
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摘要：这节的内容是建立在之前我们对R语言最基本向量赋值的基础之上的，笔者本人学完R当中向量的索引感觉异常舒适，因为这个比Python的索引爽多了，是什么值开始索引就从哪里开始索引，到哪里结束就在哪里结束，而不会像Python一样有的时候输入0实际上是从1开始计数，有的时候到99为止实际上你要索引到100，
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摘要：R语言主要用于统计，因此引入了向量这个概念将更好地进行统计计算，在其他无法引入向量的语言当中则会使用循环来计算一些大规模的数据，在R语言当中则不需要，下面我们来看看R语言当中向量的具体用法吧！ 首先，如果我们把x作为一个向量，将其赋值为拥有五个元素的向量，代码如下： > x <- c(1,2,3,4
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摘要：R语言在人工智能，统计学，机器学习，量化投资，以及生物信息学方面有着十分广泛的运用。也是我大学的必修课，因此这里梳理一些有关R语言的知识点，做做记录。 首先我们需要知道R语言的工作区域，R语言默认的工作区域是在“C:/Users/lenovo/Documents”目录下，然而一般这样就会导致电脑的运
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