R语言基本函数及参数 251：300
配的值 example：
>a [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 >b [1] 1 4 2 13 4 25 18 > match(a,b) [1] 1 3 NA 2 NA NA NA NA NA NA NA NA 4 NA NA NA NA 7 NA NA > match(b,a) [1] 1 4 2 13 4 NA 18 或 > match(a,b,nomatch=0) [1] 1 3 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 7 0 0 或 > match(a,b,nomatch=0,incomparables=1) [1] 0 3 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 7 0 0 266. pmatch()，pmatch函数是一个部分匹配函数, 依次从x里面挑出元素, 对照table进行匹配, 若匹配上则剔除匹配上的值, 不再参与下次 匹配, duplicate.ok可设置是否剔除; 对于某一个元素, 匹配一共分成三步
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] -0.175 0.155 -0.0661 9.70e-01 [2,] -0.392 -0.698 -0.5990 -2.22e-16 [3,] -0.573 -0.324 0.7530 4.72e-16 [4,] -0.698 0.619 -0.2645 -2.43e-01 273. 对于一个矩阵A
符号
用法
~
分隔符号，左边为响应变量，右边为解释变量；例如：用A、B和C预测y，代码为y~A和A与B的交互项来预测y，代码为y~A+B+A:B
*
表示所有可能交互项；例如：代码y~A*B*C可展开为y~A+B+C+A:B+A:C+B:C+A:B:C
^
表示交互项达到某个次数；例如：代码y~(A+B+C)^2可展开为y~A+B+C+A:B+A:C+B:C
example： > x<-c(1,3,5) > x<4 #返回逻辑值结果，即x向量的元素是否小于4 [1] TRUE TRUE FALSE > x[x<4] #返回x向量里小于4的元素 [1] 1 3 > z<-c(-1,1:3,NA) >z [1] -1 1 2 3 NA > z[is.na(z)]<-0 #将0赋值给z向量里的NA值 >z [1] -1 1 2 3 0 > z<-c(-1,1:3,NA) > y<-z[!is.na(z)] #将z里的非缺失值赋值给y >y [1] -1 1 2 3 268. t()，转置函数，可用于矩阵的转置
example： > assign("w",c(1:5)) >w [1] 1 2 3 4 5 253. “:”，运算级别最高，如2*1:5，则先生成1:5的向量 254. seq()函数可以产生有规律的各种序列
Usage：seq(from, to, by)或seq(from, by, length) Ps：其中from表示序列的起始值，to表示序列的终止值，by表示步长；当by参数省略时，默认步长为1 255. rep()函数可以重复某个对象 Usage：rep(x, times) Ps：其中x表示要重复的对象，times表示重复的次数 256. which.min()，which.max() Ps：返回在第几个分量求到最小值和最大值 257. sort()对向量进行排序，参数decreasing=FALSE（默认）从小到大进行排序，decrease=TRUE表示从大到小进行排序 example： >y [1] 0.464 0.494 0.828 0.453 0.743 0.911 0.445 > sort(y) [1] 0.445 0.453 0.464 0.494 0.743 0.828 0.91 258. rev()将向量按原方向的反方向进行排列（非从大到小或从小到大排序） example： >y [1] 0.464 0.494 0.828 0.453 0.743 0.911 0.445 > sort(y) [1] 0.445 0.453 0.464 0.494 0.743 0.828 0.91 259. append()函数为向量添加元素 Usage：append(x, values, after = length(x)) Ps：x是原始向量，values是待插入的向量，after表示第几个元素后插入（默认最后一个） 260. rank()函数给出向量的秩（数据排序的相对位置，从小到大） example： >y [1] 0.464 0.494 0.828 0.453 0.743 0.911 0.445 > rank(y) [1] 3 4 6 2 5 7 1 261. prod()函数求向量连乘积 262. replace()函数可以替换向量中的某段内容 Usage：replace(x, list, values) Ps：x是原始向量，list是要插入向量的位置，长度应与values一样，values是待插入的向量 example： >y [1] 0.464 0.494 0.828 0.453 0.743 0.911 0.445 > replace(y,c(2,5,6),c(2,4,5)) [1] 0.464 2.000 0.828 0.453 4.000 5.000 0.445 263. all()，判断所有 264. any()，判断部分 265. match()，是一个完全匹配函数, 当两个元素类型不一样时, 如果进行类型转换后匹配得上的话, 则仍可匹配 Usage：match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL) Ps：其中x: 向量, 要匹配的值，table: 向量, 被匹配的值，nomatch: 没匹配上的返回值, 必须是整数，incomparables: 指定不能用来匹
nrow()，求行数 ncol()，求列数 rawSums()，求各行和 rowMeans()，求各行均值 colSums()，求各列和 colMeans()，求各列均值
274. 使用lower.tri()和upper.tri()提取矩阵的上三角矩阵和下三角矩阵 275. aov()函数
Usage：aov(formula, data=dataframe) 276. R表达式中的特殊符号
[,1] [,2] [1,] 1 0 [2,] 0 1 271. solve()函数，求矩阵逆的函数，求矩阵A（方阵）的逆，即找出某个唯一方阵A-¹,使AA-¹=A-¹A=E
Ps：已知A矩阵，则求A的逆矩阵B即为solve(B) 272. eigen()函数，求矩阵逆的特征值和特征向量
example： >a
R语言基本函数及参数 251：300
251. 向量运算
Ps：向量运算会对该向量的每一个元素都进行同样的运算，出现在同一个表达式的向量最好长度一直，如果长度不一，则表达式中短的
向量将会被循环使用，表达式的值将是一个和最长的向量等长的向量
example：
> a<-c(1:3) > b<-c(1:5) > a+b [1] 2 4 6 5 7 Warning message: In a + b : longer object length is not a multiple of shorter object length 252. assign()，对向量进行赋值
Ps：假设现在正使用下表达式对数据进行建模：y~A+B+A:B 有三种类型的方法可以分解等式右边各效应对y所解释的方差
类型I（序贯型），效应根据表达式中先出现的效应做调整，A不做调整，B根据A调整，A:B交互根据A和B调整； 类型II（分层型），效应根据同水平或低水平的效应做调整，A根据B调整，B依据A调整，A:B交互式同时根据A和B调整 类型III（边界型），每个效应根据模型其他各效应做相应调整，A根据B和A:B调整，A:B交互项根据A和B调整
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 0.414 0.823 -0.548 0.113 [2,] 0.469 0.422 0.730 0.250 [3,] 0.524 0.021 0.183 -0.837 [4,] 0.578 -0.380 -0.365 0.475 > a.eigen<-eigen(a,symmetric=T) #如果symmetric是TRUE的话,就是假设你用来求特征向量的矩阵是对称的. 计算的时候只利用下三 角的值 > a.eigen $values [1] 3.13e+01 1.71e+00 9.53e-01 -1.34e-16 $vectors
Usage：pmatch(x, table, nomatch = NA_integer_, duplicates.ok = FALSE) Ps：
如果可以完全匹配, 则认为匹配上了, 返回table中的位置 不满足上述条件, 如果是唯一部分匹配, 则返回table中的位置 不满足上述条件, 则认为没有值与其匹配上
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 > a.eigen<-eigen(a,symmetric=F) > a.eigen $values [1] 3.62e+01 -2.21e+00 1.60e-15 7.17e-16 $vectors
右边的变量都与其他变量相关。此时，无法清晰的划分它们对因变量的影响，如，对于双因素方差分析，若不同处理方式中的观测数不 同，那么模型y~A*B与模型y~B*A的结果不同 279. 顺序很重要！
R软件画图常用函数及全参数
R的基本画图函数非常容易学，看上去也很普通。
然而适当的参数设置，有意义的颜色设置，不同基本图间的互相组合，会使你的图更漂亮也更有力的表达数据。
下面介绍一些R基本包里画图函数的参数：hist()：breaks设置每个柱的间距；freq柱图表示count或frequency；polt设置是否画图；density和angle可以设置柱上的斜线；axes设置是否需要画坐标轴；cor设置柱图的颜色；border设置柱图边界的颜色；xlim设置横轴范围；ylim设置纵轴范围。
R的许多函数都有类似的参数名，这些函数往往有同样的功能。
因此后面就只介绍比较特殊的参数。
layout()：mat用矩阵设置窗口的划分，矩阵的0元素表示该位置不画图，非0元素必须包括从1开始的连续的整数值，比如：1……N，按非0元素的大小设置图形的顺序。
widths用来设置窗口不同列的宽度，heights设置不同行的高度。
par()的mfcol,和mfrow参数也有类似layout的功能，不过相对layout就逊色多了。
par()：mar设置图离四个边缘的距离；bg设置背景颜色；xaxt 和yaxt设置坐标轴标签的类型（=”n”表示不画轴标签）；xlim 和ylim设置坐标轴的范围。
axis()：las设置坐标轴标签的方式（水平，垂直……）。
mtext()：为四个坐标轴添加标签。
text()：在给定坐标的位置写字。
lines()：lty设置线的类型；lwd设置线的宽度。
points()：pch设置点的类型。
plot()：最简单的画图函数。
type设置画图的类型（type=”n”表示不画数据）；axes设置是否画坐标轴。
常用的参数还有：xlim 和ylim，xaxt和yaxt。
barplot()：space设置bar图间的间距；horiz设置bar的方向是垂直或水平；beside设置height为矩阵时，每列元素的bar 排列方式；add设置是否将barplot加在当前已有的图上。
r语言函数
r语言函数
r语言函数是一种计算机程序设计语言，它提供了一系列实用程序，用于快速和精确地完成复杂数据分析任务。
它是一种基于统计学和数学原理的编程语言，经常用于处理、可视化和分析大量数据。
它的运行原理是，用户只需要输入一系列命令，即可完成指定的数据分析任务。
r语言在执行复杂数据分析任务时，通过调用各种函数来实现。
函数是用户编写的程序，它包含一组程序指令，它们可以实现指定的计算任务。
r语言函数通常是封装了一些复杂概念和算法的特殊代码，用户只需调用函数即可完成指定计算任务，而不必编写代码。
r语言函数一般包含以下部分：函数名、参数列表和函数体。
函数名是函数的唯一标识，参数列表指函数需要接收的输入参数，函数体由一系列指令组成，它们实现了函数的特定功能。
r语言的函数用法比较简单，用户只需根据函数的参数列表传入参数，便可调用函数。
r语言还提供了强大的函数库，用户可以直接使用它们来完成复杂的数据分析任务。
此外，还有大量的第三方函数可供用户使用，这些函数可以满足用户对于特定领域的高级数据分析需求。
r语言函数作为一种强大的数据分析工具，它可以帮助用户快速、准确地完成复杂的数据分析任务，既节省了时间，又提高了效率。
与其它数据分析方法相比，r语言函数的使用比较简单，用户不需要编写复杂的代码，只需传入一些参数，即可实现指定的计算任务。
因此，r语言函数是现代数据分析领域不可或缺的工具之一。
r语言数学函数
r语言数学函数标题：深入了解r语言中的数学函数作为一位r语言的使用者，熟悉并灵活应用各种数学函数是必要的。
在本文中，我们将深入了解r语言中的数学函数，并提供一些常见的实例供大家参考。
一、 r语言中的基本数学函数1. 加、减、乘、除在r语言中，加法使用“+”符号，减法使用“-”符号，乘法使用“*”符号，除法使用“/”符号。
例如：a <- 5 + 2 # 加b <- 5 - 2 # 减c <- 5 * 2 # 乘d <- 5 / 2 # 除print(a) # 输出结果为7print(b) # 输出结果为3print(c) # 输出结果为10print(d) # 输出结果为2.52. 幂运算在r语言中，幂运算使用“^”符号。
例如：e <- 2^3 # 2的3次幂print(e) # 输出结果为83. 取模运算在r语言中，取模运算使用“%%”符号。
例如：f <- 5 %% 2 # 取5除以2的余数，结果为1print(f) # 输出结果为14. 取整和四舍五入在r语言中，取整使用函数floor()或ceiling()，四舍五入使用函数round()。
例如：g <- floor(2.7) # 取整，结果为2h <- ceiling(2.3) # 取整，结果为3i <- round(2.5) # 四舍五入，结果为3print(g) # 输出结果为2print(h) # 输出结果为3print(i) # 输出结果为35. 绝对值和取余数在r语言中，绝对值使用函数abs()，取余数使用函数abs()。
例如：j <- abs(-3) # 取绝对值，结果为3k <- sign(-5) # 取符号，结果为-1print(j) # 输出结果为3print(k) # 输出结果为-1二、 r语言中的高级数学函数1. 寻找最小值和最大值在r语言中，可以使用函数min()和max()来寻找向量或数据框中的最小值和最大值。
R语言基本函数、统计量、常用操作函数
R语⾔基本函数、统计量、常⽤操作函数先⾔：R语⾔常⽤界⾯操作帮助：help(nnet) = ?nnet =??nnet清除命令框中所有显⽰内容：Ctrl+L清除R空间中内存变量：rm(list=ls())、gc()获取或者设置当前⼯作⽬录：getwd、setwd保存指定⽂件或者从磁盘中读取出来：save、load读⼊、读出⽂件：read.table、wirte.table、read.csv、write.csv1、⼀些简单的基本统计量[plain] copy1. #基本统计量2. sum/mean/sd/min #⼀些基本统计量3.4. which.min() #找出最⼩值的序号以上是单数列，如果是多变量下的呢？[plain] copy1. #多元数据2. colMeans() #每列,row是⾏（横向）3. colnames() #列名4. colSums() #列求和5. cov() #协⽅差阵6. cor() #相关矩阵7. cor.test() #相关系数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多项式求根对象操作：assign赋值操作，等同于“<-”rm删除对象ls显⽰内存中的对象str显⽰对象的内在属性或简要说明对象ls.str展⽰内存中所有对象的详细信息length返回对象中元素的个数names显⽰数据的名称，对于数据框则是列名字levels因⼦向量的⽔平dim数据的维度dim数据的维度nrow矩阵或数据框的⾏数ncol列数rownames数据的⾏名字colnames列名字class数据类型mode数据模式head数据的前n ⾏tail数据的后n ⾏summary显⽰对象的概要attrx 的属性类型is.na检测变量的类型is.nullis.arrayis.data.frameis.numericplexis.character 简单统计：max最⼤元素min最⼩元素range最⼩值和最⼤值组成的向量sum和prod元素连乘pmax向量间相同下标进⾏⽐较最⼤者，并组成新的向量pmin向量间相同下标进⾏⽐较最⼩者，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sd标准差norm正态分布fF 分布unif均匀分布cauchy柯西分布binom⼆项分布geom⼏何分布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prop.test对总体均值进⾏假设检验shapiro.test正态分布检验t.test T检验，对总体均值进⾏区间估计aov⽅差分析anova⼀个或多个模型对象的⽅差分析2、向量向量在循环语句中较为⼴泛[plain] copy1. #向量2. #向量在循环语句中较为⼴泛3. M=vector(length = 8);M #⽣成⼀个长为8的布尔向量4. M[1]="1";M #赋值之后就会定义为字符5. M[1]=1;M #赋值之后，定义为数值逻辑向量使⽤[plain] copy1. y[y < 0] <- -y[y < 0] #表⽰将向量(-y)中与向量y的负元素对应位置的元素赋值给向量y中与向量y负元素对应的元素。
r语言基本函数
r语言基本函数作为一种数据分析和统计学的软件， R 语言已经成为了数据分析领域中不可或缺的一部分。
R 语言拥有丰富的函数库，这是其实现数据分析和建模的基础。
本文将介绍R 语言中的基本函数，从而为读者提供使用 R 进行统计分析的基础知识和指导。
R 语言的基本函数主要分为三大类：数据操作函数、数据处理函数和统计函数。
在使用这些函数之前，我们需要先安装 R 语言软件并导入所需的数据集。
一、数据操作函数数据操作函数主要用于对数据的读取、转化、合并等操作。
下面是一些常见的数据操作函数：1. read.table()：用于从文件中读取表格数据并生成数据框。
2. cbind() 和 rbind()：分别用于对数据框进行列合并和行合并。
3. subset()：用于选取数据框的子集。
4. merge()：用于根据一个或多个变量来合并两个数据框。
5. aggregate()：用于对数据框中的某一列进行分组并进行统计分析。
6. transform()：用于根据已有的变量生成新的变量。
7. arrange()：根据指定的变量对数据框进行排序。
以上是数据操作函数的部分应用，这些函数的使用有助于我们对数据进行更好的处理和操作。
二、数据处理函数数据处理函数主要用于对数据进行清洗、规整、筛选、统计等操作。
下面是一些常见的数据处理函数：1. summary()：用于生成数据框的统计概要。
2. na.omit()：用于删除数据框中具有缺失值的行或列。
3. na.fill()：用于使用指定的值或方法填充数据框中的缺失值。
4. scale()：用于对数据框中的变量进行标准化。
5. cor()：用于计算数据框中各变量之间的相关性。
6. subset()：用于筛选数据框中满足条件的行或列。
以上是数据处理函数的一些应用，这些函数可以使我们更好、更快、更精准地对数据进行处理。
三、统计函数统计函数主要用于数据的描述和探索性分析，可以帮助我们快速地了解数据的分布、变量之间的关系等。
R语言：常用函数(9.29-更新版)
数据结构一、数据管理vector：向量numeric：数值型向量logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表data.frame：数据框c：连接为向量或列表length：求长度subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复NA：缺失值NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量nchar：字符数substr：取子串format，format C：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子codes：因子的编码levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学相关计算一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，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：差分sign：符号函数二、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，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置cbind：把列合并为矩阵rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名%*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积）outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski分解求逆五、逻辑运算<，>，<=，>=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
R语言常用函数
R语言常用函数This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020R语言常用函数基本一、数据管理vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性 mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属性二、字符串处理character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串format，formatC：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表 split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，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：差分sign：符号函数二、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，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值 besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组 matrix：生成矩阵：把数据框转换为数值型矩阵：矩阵的下三角部分：生成矩阵或向量t：矩阵转置 cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量 dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker积 apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解 qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski分解求逆五、逻辑运算，=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一 match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
R语言常用函数总结_光环大数据培训机构
R语言常用函数总结_光环大数据培训机构字符数据的处理是一大难题,它不像数值进行加减乘除等等计算,字符往往称为非结构化的数据对于它的处理,我需要具备正则表达式的知识可以学习这篇文章正则表达式,然后再加上下面介绍的几个函数就可以处理绝大部分的字符数据.今天介绍一个强大的字符处理包stringr.这个包要先安装并加载.按照功能可以把字符处理分为 1. 查询 2. 提取 3. 替代 4. 分割 5. 粘合 6. 排序 7. 填充,排版,大小写转换1.查询library(stringr)x<-c("study ","Rprogaming","good","中国 ","2016","加油2017")y<-c("good","good","study")1.查询并返回逻辑值grepl("goo",x)## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEgrepl("goo$",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEgrepl("//d",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUEstr_detect(x,"goo") #查询包含goo的—模糊匹配## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"goo$") #包含goo并且以o结尾的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"//d") #包含任意数字的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE2.匹配一次,返回位置下标grep("goo",x)## [1] 3grep("//d",x)## [1] 5 6grep("r",x,ignore.case = T) #忽略大小写## [1] 2str_locate(x,"goo")## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] 1 3## [4,] NA NA## [5,] NA NA## [6,] NA NAstr_locate(x,"//d") #发现只匹配到第一个就停止了## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] NA NA## [4,] NA NA## [5,] 1 1## [6,] 3 33.全匹配-返回所有位置下标str_locate_all(x,"goo")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end## [1,] 1 3#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end#### [[6]]## start endstr_locate_all(x,"//d")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end## [1,] 1 1## [2,] 2 2## [3,] 3 3## [4,] 4 4#### [[6]]## start end## [1,] 3 3## [2,] 4 4## [3,] 5 5## [4,] 6 62.提取1.按位置提取substr(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"substr(x,1:2,3) #即1,3 2,3 1,3 2,3 1,3 2,3## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"str_sub(x,1:2,3)## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,-3) #倒数3个## [1] "dy " "ing" "ood" "中国 " "016" "017"2.按匹配提取grep("goo",x,value = T)## [1] "good"grep("//d",x,value = T)## [1] "2016" "加油2017"str_subset(x,"goo") #返回匹配的整个字符## [1] "good"str_subset(x,"//d")## [1] "2016" "加油2017"str_match(x,"goo") #只返回匹配的部分## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] "goo"## [4,] NA## [5,] NA## [6,] NAstr_match(x,"//d") #只匹配一次## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] NA## [4,] NA## [5,] "2"## [6,] "2"str_match_all(x,"//d")## [[1]]## [,1]#### [[2]]## [,1]#### [[3]]## [,1]#### [[4]]## [,1]#### [[5]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "6"#### [[6]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "7"str_count(x,"//d") #匹配多少次## [1] 0 0 0 0 4 43.替代sub("g","H",x) #只匹配一次## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"gsub("g","H",x) #匹配所有次## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace_all(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"4.分割strsplit("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split_fixed("good good study"," ",3) #返回矩阵## [,1] [,2] [,3]## [1,] "good" "good" "study"5.粘合paste("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"paste(x,sep=",") #字符串向量sep无用## [1] "study " "Rprogaming" "good" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"paste(x,collapse =",") #字符串向量时,用collpase## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"paste(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"paste(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaming good,good study,中国 good,2016 good,加油2017 study"str_c("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"str_c(x,collapse =",")## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"str_c(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"str_c(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaminggood,goodstudy,中国 good,2016good,加油2017study"6.排序order(x) #返回排序下标## [1] 5 3 2 1 6 4sort(x) #返回值## [1] "2016" "good" "Rprogaming" "study " "加油2017"## [6] "中国 "rank(x) #返回排序的名次## [1] 4 3 2 6 1 5#decreasing=T 表明降序, locale="zh"按中文习惯,"en"按英文习惯,"ASCII"按这个编码str_order(x,decreasing = F,locale ="zh")## [1] 5 6 4 3 2 1str_sort(x,decreasing = T,locale ="en")## [1] "加油2017" "中国 " "study " "Rprogaming" "good"## [6] "2016"7.填充,排版,大小写转换str_pad(x,7,side ="left",pad="?") #填充 "both","right"## [1] "?study " "Rprogaming" "???good" "??中国 " "???2016"## [6] "加油2017"str_dup(x,2) #复制## [1] "study study " "RprogamingRprogaming" "goodgood"## [4] "中国中国 " "20162016" "加油2017加油2017"str_trim(x,side="both") #去除空格和换行## [1] "study" "Rprogaming" "good" "中国" "2016"## [6] "加油2017"tolower("HH") #小写## [1] "hh"toupper("hh") #大写## [1] "HH"为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
R语言基本操作
06
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R语言基本操作
汇报人：
目录
01 02 03 04 05 06
添加目录项标题 R语言概述
R语言的数据类型 R语言的运算符和函数
R语言的控制流语句 R语言的绘图功能
01
添加目录项标题
02
R语言概述
R语言的起源和特点
R语言的起源：起源于1993年的贝尔实验室 由Ross Ihk和Robert Gentlemn创建。
汇报人：
交互式图形绘制工具包的使用
添加标题
简介：R语言提供了多种交互式图形绘制工具包如ggplot2、lttice等这些工具包可 以帮助用户快速创建高质量的交互式图形。
添加标题
使用方法：用户可以通过安装和加载相应的工具包使用其提供的函数和语法进行绘 图。例如使用ggplot2包可以通过qplot()函数快速绘制图形。
添加标题
交互式功能：交互式图形绘制工具包通常支持交互式操作如缩放、平移、筛选等使 用户能够更方便地探索数据。
添加标题
定制性：这些工具包通常提供丰富的选项和参数使用户可以根据需求定制图形的外 观和交互功能。
07
R语言的扩展包和社区资源
R语言的扩展包介绍和安装
R语言拥有丰富的扩展包资源可帮 助用户实现各种数据处理和分析 功能。
日期和时间数据
R语言中的日期和时间数据类型用于存储日期和时间信息。 R语言提供了多种函数来处理日期和时间数据例如日期格式转换、时间序列分析等。 日期和时间数据类型在R语言中通常使用POSIXct和POSIXlt两种格式来表示。 R语言还提供了许多内置函数来处理日期和时间数据例如日期计算、时间差计算等。
R语言Basic包常用函数
R语言Basic包常用函数Basic包是R语言预装的开发包，包含了常用的数据处理函数，可以对数据进行简单地清理和转换，也可以在使用其他转换函数之前，对数据进行预处理，必须熟练掌握常用的数据处理函数。
一，合并向量函数append()用于修改合并向量，可以把两个向量合并为一个：append(x, values, after = length(x))例如：从一个向量的指定位置处，插入另一个向量：> append(1:5, 0:1, after = 3)[1] 1 2 3 0 1 4 5二，匹配函数匹配函数（match）返回一个位置向量，表示 x 匹配table的位置。
%in% 返回一个逻辑向量，表示左边的操作符是否匹配右边的操作符。
match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)x %in% table参数注释：x：被匹配的向量table：其他向量跟该向量进行匹配，x向量中的每一个元素都跟table向量中的每一个元素进行比较；nomatch：不匹配时，函数返回的整数值。
默认值是NAincomparables ：指定不能匹配的值的向量，在x向量中的任何值，如果是incomparables参数中的值，那么返回nomatch参数的值。
由于历史原因，FALSE 和NULL相等。
match()函数返回的是一个整数向量，长度和参数x相同，每一个元素的值是x元素第一次匹配table元素的位置，如果x元素不在table向量中，那么相应位置上的元素值是nomatch（nomatch参数指定的值，默认值是NA）。
match: An integer vector giving the position in table of the first match if there is a match, otherwise nomatch.If x[i] is found to equal table[j] then the value returned in the i-th position of the return value is j, for the smallest possible j. If no match is found, the value is nomatch.1，match()函数的用法match()函数的基本用法x <- c(3,1,7)tb <- c(-1:5)match(x,tb)[1] 5 3 NAmatch()函数可以用于批量修改数据框的列名：names(df)[match(c('a',"b", "c)","d"),names(df))]<- c('C1','C2','C3','C4')2，操作符 %in%的用法操作符 %in% 返回的是一个逻辑向量，指定x元素是否匹配table元素，其长度和x向量相同。