第一步是定义vectorsales,按数字类型赋值给sales,然后打印sales,如下图所示:
让客户满意是我们工作的目标,不断超越客户的期望值来自于我们对这个行业的热爱。我们立志把好的技术通过有效、简单的方式提供给客户,将通过不懈努力成为客户在信息化领域值得信任、有价值的长期合作伙伴,公司提供的服务项目有:空间域名、网页空间、营销软件、网站建设、达州网站维护、网站推广。第二步是定义vectornum,按整数类型赋值给numvector,然后打印num,如下图所示:
第三步是通过sd()函数获得sales和num的标准差,如下图所示:
第四步是由于元素复杂,需要求平均值。您可以使用均值函数,如下图所示:
步骤5,如果要检查num和sales之间的相关性,请使用cor()函数,如下图所示:
R语言seq函数?SEQ函数是r语言的基本函数,它的功能是生成一个向量。
用法如下:
顺序(0,1,长度.out=100)
上一行生成一个100值的算术序列,第一项为0,最后一项为1
扩展名:
您还可以使用rep函数生成向量。
用法如下:
Rep(0100)
第一个位置表示重复单元,第二个位置表示重复次数。这将产生一个100个零的向量。
关于R语言函数?Nrow(Leadership)是Leadership数据集中的行数(可能是样本数)。1:nrow(领导力)是一个向量。从1到nrow(Leadership),sample(1:nrow(Leadership))随机排列其中的向量,顺序与以前不同。Sample(1:nrow(Leadership))表示原始数据集的序列号已被置乱,但它仍然是原始数据集。
r语言中dim是什么意思?dim()函数使用
A,description
检索和设置对象范围
B,用法
dim(x)
dim(x)<-值<-等号
R对象,如矩阵、数组或数据帧。
C.Dim()有一个名为数据帧返回行名称和X的长度属性(例如行数和列数)。
D.Value
对于数组(尤其是矩阵),dim获取对象的dim属性。它是一个空或整数模式向量。
示例:
X<-1:12dim(X)<-C(3,4)
X
1
2
nrow和ncol的简单版本可以定义如下:
nrow0<-function(X)dim(X)
ncol0<-function(X)dim(X)
感觉R语言比python容易学得多,为什么还有很多人说R语言学起来很难?由于R语言具有简单的语法(类似于matlab)和强大的函数,因此易于使用。
R无法与Python竞争的主要原因有两个:1。R有太多的包(与python相同,但是R更多)。但是R的缺点是很多包都有自己的逻辑,而且它们是不同的。因此,R学习者不仅需要学习R本身,还需要学习每个包背后的一套逻辑,需要花费时间和精力去记住每个包中的不同功能。这种情况导致学习者无法在短时间内将经验和代码从一个软件包转移到另一个软件包,并且经常学习新的功能。这就是为什么R的学习曲线是陡峭的。在工业领域,这是禁忌。
2.与MATLAB一样,R在每个包中有太多的函数(比Python多)。虽然这些函数实现起来非常愚蠢,但不能满足行业处理大数据的需求(集合中的函数太多,一方面造成不必要的资源消耗,另一方面给底层代码优化带来困难,因此,R和MATLAB的底层优化效果并不理想。因此,在python兴起之前,R在美国大学学术界占据主导地位。学术界需要的数据量不大,这些教授可以很容易地利用r实现自己的统计分析和可视化报表。但在工业界,R的数据处理能力与Python相形见绌。
综上所述,R和MATLAB都是学术研究,而python与go、Java、C、C更适合于可以实现的行业项目。