R语言 一个向量的值分派给另一个向量

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

上节我们讲到R语言中的基本数据类型,包括数值型,复数型,字符型,逻辑型以及对应的操作和不同数值类型之间的转换.众所周知,R语言的优势在于进行数据挖掘,大数据处理等方面,因此单个的数据并不能满足我们的需要,于是向量,矩阵,数组,数据框等变量类型应运而生. 向量:与我们在数学里面所学到的向量不同,R语言中的向量类似于我们在C语言中学习的数组,表示一个同种数据类型的数据集. 向量的创建:在R语言中使用c( )命令就创建了一个向量,任何类型的数据都可以组成向量,但一个向量里面的数据最好类型一致,不然会发

R语言的对象处理实用函数可视为一个分析变量(或对象)的工具集,类似于Java中的反射功能,但使用起来更简单. 处理数据对象的实用函数见下表: 函数 用途 length(object) 显示对象中元素/成分的数量 dim(object) 显示某个对象的维度 str(object) 显示某个对象的结构 class(object) 显示某个对象的类或类型 mode(object) 显示某个对象的模式 names(object) 显示某对象中各成分的名称 c(object, object,-) 将对象合

上一次讲罗马七丘的空间分析的时候,讲了一个Delaunay 三角测量--实际上这个东西也是泰森多边形的基础,泰森多边形就是在这个Delaunay三角上面进化出来的东西,所以很多同学在问我,这个东东怎么做啊?在ArcGIS里面有工具么?还是那句话:没有现成的工具--但是可以通过一系列手段来完成. 还有就是可以通过R语言来做Delaunay三角--这个是一个很神奇的东东--当然,python也行,高手自己写算法也行. 今天简单讲讲如何用ArcGIS和R语言来分别生成Delaunay三角网. 示例数据

前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文归 http://www.cnblogs.com/weibaar所有 仅保证在博客园博客上的排版干净利索

现在Mayuyu会以一个例子来说明R语言在统计学中的应用.模拟一个高中学生语数外三科的成绩单. 首先认识两个重要的函数,source()和print(),source()函数是用来运行R脚本的,一个R脚本保存为test.R, 在R交互式环境下通过source("test.R")来运行,print()函数打印结果. 首先每一个学生有一个学号,通过如下方式生成 代码: #生成学号num num <- seq(1 : 100) + 20114300 #生成语文成绩,runif表示生成分

向量定义 R在实际应用中比较常用的一个对象就是向量(Vector).向量的创建格式为 向量名 = c(x1,x2,x3,…..)  或  向量名 <- c(x1,x2,x3,…..) 或  c(x1,x2,x3,…..) -> 向量名 或  Assign("向量名", c(x1,x2,x3,…..)),c()为向量赋值函数,c()可以有任意多个参数,而起返回值则是一个把这些参数首尾相连形成的向量.你可以在命令行中输入?c或者help(c)来查看函数的详细信息.例如我们要创建

R语言最基本的数据类型-向量(vector) 1.插入向量元素,同一向量中的所有的元素必须是相同的模式(数据类型),如整型.数值型(浮点数).字符型(字符串).逻辑型.复数型等.查看变量的类型可以用typeof(x)函数查询. > #插入向量元素 > x <- c(88,5,12,13) > x [1] 88 5 12 13 > x <- c(x[1:3],168,x[4]) #插入168数字在13之前 > x [1] 88 5 12 168 13 > 2.

R语言中最简单的向量赋值方法简介: 1. 生成等差数列的向量x x <- 1:10 #将x向量赋值为1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 结果为 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2. 将x的值全部修改成0 x[] <- 0 #非常简洁的赋值方法,建议使用 x[1:length(x)] <- 0 #不建议使用的赋值方法 结果为: > x[] <- 0 > x [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.使用seq函数 x <