## R语言bsmote用法
### 1. 流程
下面是使用R语言中bsmote的流程：
```mermaid
gantt
title bsmote使用流程
section 安装和加载包
安装和加载相关包: done, 2022-01-01, 1d
section 数据准备
数据导入和预处理: done, 2022-01-02, 1d
sect
原创
2024-04-07 06:14:17
39阅读
FROM:《Using The foreach Package》 foreach包提供了一种新的循环运行R脚本的循环结构，它支持并行运算。 #1 简介
require(foreach)## Loading required package: foreach#利用foreach重复运行sqrt函数
foreach(i=1:3) %do% sqrt(i)## [[1]]
## [1] 1
##
#
转载
2023-10-01 19:36:50
375阅读
1、 vector格式 vector是一维的数据集合，其数据必须为同一类型，例如都是int型，都是character型。一个原本全是数字组成的vector中一个元素替换为字母时，其余元素也会变为character型。> a <- 1:6
> str(a)
int[1:6] 1 2 3 4 5 6
> a[1] <- 'a'
> str(a)
chr[1:6
转载
2023-08-17 10:48:29
436阅读
Hadoop中的LineReader的readLine函数可以说写的很不错，这里结合自己的理解，详细的添加了注释。该函数最精彩的一点就是保证了读取分片的时候不会出现断行，针对不同的文件系统，能够做到正确的判断行结束的位置，从而准确的读出文本中的一行内容。1、如果当前字符是’\r’，虽然不能立即确定是不是读到行尾了（后面可能跟着’\n’）,但是这行的内容已经确定了，就是行结束符的长度没有确定，这个时
转载
2023-10-28 10:37:38
140阅读
缺失值的处理方法——多重插补法 1 基本思想 利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集，在每个数据集中利用线性回归（lm)或广义线性规格（glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice( )进行。 大致步骤如下： 缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模（glm、
转载
2023-06-21 22:40:07
222阅读
这一篇文章是回答知识星球中一位星友的提问，她的电脑内存有限，无法直接使用所有数据，只能分析部分数据。数据来源: https://content.cruk.cam.ac.uk/jmlab/atlas_data.tar.gz 解压缩之后，得到下面数据
数据清单
其中raw_counts.mtx是以稀疏矩阵格式存放的表达量数据，文件为6.5G, 用普通的文本编辑器无法
转载
2023-11-14 15:11:56
43阅读
# R语言中的data用法详解
在R语言中，data是一个非常重要的概念和工具，可以帮助我们管理和使用数据。在本文中，我们将详细介绍data的用法，并通过代码示例来演示其具体操作。
## 1. data的作用
data在R语言中是一个函数，用于加载内置的数据集或自定义的数据集。通过使用data函数，我们可以方便地访问和操作数据，进行数据分析和可视化等操作。
## 2. data函数的语法
原创
2024-02-23 07:08:07
333阅读
R中%in%用于判断前一个向量的元素是否在后一个向量中， 返回逻辑值。 1、 a <- c(3,1,8,9) b <- c(2, 3, 4, 8, 10) a %in% b 利用此关系可以取出向量a、和向量b的交集， 可以取出向量a中不包含在向量b中的项 a <- c(3,1,8,9) b <- c ...
转载
2021-10-29 22:31:00
7043阅读
2评论
# R语言中的select用法详解
在数据分析和统计建模中，R语言是一种非常流行的工具。R语言强大的数据处理能力使其在数据科学家和分析师中备受青睐。本文将重点介绍R语言中`select`函数的用法，并结合代码示例进行具体说明。
## 什么是select函数？
`select`函数是R语言中的一部分，主要用于选择数据框（data frame）中的特定列。它通常与`dplyr`包一起使用，提供了
r语言的`mutate`函数主要用来对数据框进行变换和创建新列。这篇博文将详细记录如何解决“R语言 mutate用法”相关问题，内容从环境准备到配置信息，再到实操过程，确保涵盖所有必要信息。
## 环境准备
在使用R语言和`mutate`函数之前，我们需要准备好环境，确保所有必需的包和工具都已安装。以下是我们的软件和硬件要求。
- **硬件要求**：
- 电脑内存至少4GB
- 处理
R语言是一种非常流行的统计编程语言，可以用于数据分析和可视化。在R语言中，shapiro用于检验数据是否服从正态分布。本文将介绍如何在R语言中使用shapiro函数，并提供详细的步骤和示例代码。
## 流程概述
下面是使用shapiro函数进行正态性检验的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入数据 |
| 步骤二 | 数据预处理 |
| 步骤三
原创
2023-10-22 11:20:53
336阅读
R里有关绘图的重要函数之一，以下是对par()函数说明内容的一些整理。
描述：
par函数用于设定或询问绘图参数。参数设定可通过par(参数名 = 取值)或par(赋值参数列表)的形式进行。
用法：
par(..., no.readonly = FALSE)
函数变量：
... “参数名 = 取值”或“赋值参数列表”形式的
转载
2023-11-22 22:22:29
83阅读
1.7 获取帮助有很多种资源可以帮你学习关于R的更多知识，其中包括R自身的一些工具，当然，还有网上的资料。开发者们做了很多工作使R更加自文档化。下面我们将介绍一些R内置的帮助工具，以及互联网上的资源。1.7.1 help()函数想获取在线帮助，可调用help()。例如，要获取seq()函数的信息，就键入下面的命令：1.7.2 example()函数每个帮助条目都附带有例子。R的一个非常好用的特性是
转载
2023-08-21 03:03:12
109阅读
R通常被用来进行数值计算比较多，字符串处理相对较少，而且关于字符串的函数也不多，用得多的就是substr、strsplit、paste、regexpr这几个了。实际上R关于字符串处理的功能是非常强大的，因为它甚至可以直接使用Perl的正则表达式，这也是R的一个理念，作为语言就把向量计算做到极致，作为环境，就在各领域都集成最好的。R中有grep系列的函数，可以用最强大的方式处理字符串的所有问题。gr
转载
2023-11-18 21:47:50
81阅读
创建窗体图层"Window_Layer"/ AcDbObjectId createWindowsLayer() { //打开层表，打开方式为只写/// AcDbLayerTable *pLayerTable; acdbHostApplicationServices()->workingDatabase() ->getSymbolTable(pLayerTable,AcDb::kForW
转载
2023-08-23 22:08:23
70阅读
在R语言的帮助文档里，apply函数的功能是：Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix.就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中，返回值时v
转载
2024-07-19 16:25:22
81阅读
grep (global regular expression) 命令用于查找文件里符合条件的字符串或正则表达式。grep命令 -Linux手册页语法 grep [选项] pattern [files] ls命令常用选项及作用执行令 grep --help 执行命令结果参数-i：忽略大小写进行匹配。-v：反向查找，只打印不匹配的行。-n：显
转载
2024-06-19 06:37:56
173阅读
dplyr 包提供了一系列好用的函数，用来进行数据处理和转换，掌握之后可以高效解决数据处理中的绝大多数问题，我们先来看一下 dplyr 包最核心的 5 个函数。select: 筛选字段filter: 按条件过滤arrange: 按字段排序mutate: 创建新字段summarize: 数据汇总这一章需要使用 gapminder 数据集，该数据集记录了 140 多个国家的人口、寿命、国内生产总值(g
转载
2023-08-09 20:34:30
165阅读
查看包的安装目录\设置包的安装目录.libPaths()
.libPaths('path')查看已经安装的包目录library()载入mypackage包\删除载入的包library(mypackage)
require(dplyr)
detach(dplyr)包的载入library()或require()，安装完包后，需要加载才能使用其中的函数，此时括号中不使用引号。两者的不同之处在于libra
转载
2023-05-24 14:54:29
201阅读
摘要: 在空间取样中位置越接近的点相应的变量也可能越相近，这种现象称为空间自相关。空间自相关能够改变人们对某些事物原因的判断。举例来说，一个地点物种数高，临近的点物种数也相应得会高些，但这并不一定是由于两个地 ...
在空间取样中位置越接近的点相应的变量也可能越相近，这种现象称为空间自相关。空间自相关能够改变人们对某些事物原因的判断。举例来说，一个地点物种数高，临近的点物种数也相应得会高些，
转载
2023-08-09 20:32:54
217阅读
