在r中看函数源代码：在R中，代码可以分为如下几个级别： 首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：function (x, na.rm = TRUE)
{
xna <- is.na(x)
if (na.rm)
x <- x[!
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2023-07-03 20:42:53
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一、可以通过代码或者图形用户界面保存图形，绘图语句夹在开启目标图形设备语句和关闭图形设备的语句之间； pdf("filename.pdf")
png("filename.png")
jepg("filename.jpg")
........
dev.off() 二、图形参数： 1、通过par()指定参数选项，这种方式设定的参数值除非被再次修改，否则会在绘画结束前一直有
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2023-06-21 16:43:59
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文章目录内存整理加权平均weighted.mean(x,w,...)反转函数rev(x)关闭warning的提示用R输出全部的排列情况数据中心化及标准化：R语言中的字母序列给数据排序，得到次序索引按行读取数据，常用于文本数据读取xlsx文件举例说明具体代码结果如下查看一个package的简介查看R包中的数据集计算代码运行时间查看某一object中的属性R中的三目运算符R中图片的输出在R语言中执行
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2023-07-17 17:03:47
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R 常用代码整理1 关于环境2 安装package3 数据处理3.1 数据导入导出3.2 处理格式3.2.1 处理数字3.2.2 处理字符串3.2.3 处理日期3.3 多线程3.3.1 apply函数3.3.2 parallel package4 画图4.1 dev4.2 R中自带的plot4.3 ggplot24.3.1 基本语法4.4 plotly4.4.1 3D Plot4.4.2 保存图
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2023-06-14 11:33:23
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R语言︱情感分析—基于监督算法R语言实现笔记。可以与博客 R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总（打标签、词典与数据匹配等）对着看。 词典型情感分析大致有以下几个步骤：训练数据集、neg/pos情感词典、分词+数据清洗清洗（一、二、三级清洗步骤）、计算情感得分、模型评价 ———————————————————————————————————————————— 
一般来说，有3种类型的机器学习算法1.监督学习工作原理：该算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，该变量（或因变量）由给定的一组预测器（自变量）进行预测。使用这些变量集，我们生成映射输入到期望输出的函数。训练过程继续进行，直到模型达到训练数据所需的精度水平。监督学习算法有：回归、决策树、随机森林、KNN、Logistic回归等。2.无监督学习它是如何工作的：在这个算法中，我们没有任何目标或结果变
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2024-08-09 11:18:18
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文章目录1.提取数据框指定行与列2.分面绘图3.添加线性回归线并标注相关系数、p值、回归方程与R^2^4.Patchwork拼图5.数据处理6.ggplot绘图7.ggplot绘图细节 1.提取数据框指定行与列如提取df中Plot为FP的行FP <- df[which(df$Plot == "FP"),]FP <- subset(df,Plot=="FP")提取df中几列，可sele
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2023-05-23 20:12:29
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加油~1.最直接的方法当然是直接键入函数(不加括号)，大部分函数源代码就可以直接显现出来。我以PerformanceAnalytics包中的函数chart.Correlation()为例。2.在Rstudio里面，我们可以把光标放在函数名上按F2，Rstudio会打开一个新的窗口来显示这个函数：2 用函数page()，不过，结果在另一个窗口显示,选择电脑上的程序打开，我的是Notepad++。p
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2023-06-21 19:15:42
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《统计学习导论》R语言代码整理一、特殊函数二、基本函数三、画图一些函数一些参数typepch （plotting character）lty（line types）特定问题里的画图四、几类问题的关键代码第4章 分类问题Logistis Regression - 逻辑斯蒂回归- p112LDA/QDA -线性判别分析/二次判别分析- p113KNN - K邻近法- p114第5章 重抽样方法LOO
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2023-05-24 14:57:14
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文章目录R语言基础一、数据结构1. 向量2. 矩阵3. 数组4. 数据框5.列表二、数据输入1.键盘输入2.分隔符文本输入 (csv)图形初阶一、图形参数1.符号和线条2.颜色、文本、字体3.图形尺寸二、文本添加1. 标题、坐标轴、图例2.标注3.图形组合数据管理一、数据框变量1.变量创建、修改、添加2.数据类型转换、数据排序3. 数据集合并、数据集取子集二、高级数据1.数学函数与统计函数2.控
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2023-06-21 23:16:05
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R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是由S语言发展而来的，一套由数据操作、计算和图形展示功能整合而成的套件。R同时支持Linux、windows和Mac OS系统，并且免费、开源、编辑方便。理论上，R能够完成任何形式的数据处理、统计分析和图像可视化。但如果用R进行数据格式的调整以及简单数据的处理确实还不如用Excel方便，同时R在统计分析中的能力也弱于专业的统计学软件。R的主要用途有以下几个
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2023-07-24 22:49:44
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在分析数据时我们经常会遇到将变量值转换成其他的值的情况（如：将连续变量转成分类变量）这时就需要我们对原有数据进行重新编码。本文将介绍R软件中常用的三种重编吗方法：使用逻辑判断式编码。使用cut函数编码。使用car程序包的recode函数。（一）使用逻辑判断式 （1）现假设我们需要将下面的连续型变量x按照10与20分成三个组，新的分组名称为1、2、3：> x2=1*(x<=10)+2*(
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2023-06-25 13:44:55
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目录基本操作函数(Functions)变量(Variables)我们将通过一些示例对 R 进行简短的介绍。如果你之前从未使用过 R, 现在就是开始学习的好时候，通过例子来边学边玩吧。没有什么方法能比动手尝试帮你更快速地入门。你可以跟着下面的例子学习，将每一行代码都敲一遍。当然，也可以进行些许修改，然后看看会发生什么。(比如，如果示例代码是"3+4", 输入 3-4 试试)。基本操作现在我们就正式开
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2023-10-30 21:31:29
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文章目录利用par()函数设置公共绘图参数（重点）在已有的plot图像中如何添加线条做出三维表面图控制坐标轴显示的区域在指定坐标中做注释标题和xy的标签标题中的字体通过title()对图形的坐标轴名称和图形标题进行编辑(重点)是否显示坐标轴是否显示坐标刻度通过axis()函数对坐标轴进行编辑（重点）参数例子plot中的缩放图例颜色代码大全R语言中的调色板 利用par()函数设置公共绘图参数（重点
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2023-09-14 21:01:28
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从学编程的第一天起，我们就接触到了"\r"和"\n"。 "\n" 表示换行(LF, Line Feed)，ASCII是0xA。 "\r"表示回车(CR, Carriage Return), ASCII是0xD。 换行是很容易理解的，无需过多的解释。回车是打字机时代的产物，表示回到当前行的最开始。概念本身很简单，如果各个操作系统,框架都严格遵守这个规
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2023-10-14 07:34:41
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用R语言实现knn算法，步骤如下：一、加载R包library(kknn)
library(sampling)
library(class) kknn是用来提供数据集和加权
knn算法函数的，
sampling是用来提供抽样算法函数的，
class是用来提供
knn算法函数的。 如果不能加载上面几个包请先下载。二、准备数据我用的数据是kknn包自带的数据集miete，可以通过几个不同的函数查
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2023-05-24 14:50:53
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数据探索一、实验说明1. 环境登录无需密码自动登录，系统用户名shiyanlou，密码shiyanlou 2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境，实验中会用到程序：1. LX终端（LXTerminal）: Linux命令行终端，打开后会进入Bash环境，可以使用Linux命令2. GVim：非常好用的编辑器，最简单的用法可以参考课程[Vim编辑器](http:/
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2024-06-13 21:52:40
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第2章 创建数据集2.1 数据集的概念2.2 数据结构2.2.1 向量2.2.2 矩阵2.2.3 数组2.2.4 数据框2.2.5 因子 factor2.2.6 列表2.3 数据输入2.3.1 键盘2.3.2 带分隔符的文本文件.txt2.3.3 Excel数据2.3.4 XML2.3.5 网页数据抓取 Webscraping2.3.6 SPSS2.3.7 SAS2.3.8 Stata2.3.9
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2023-07-09 18:58:40
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一、基本介绍：
1. 警告：在输入命令前请切换到英文模式。否则你的一大段代码可能因为一个中文状态的括号而报错，R语言的报错并不智能无法指出错误的具体位置。最可怕的是不报错但就是无法输出正确结果。
2. 警告：R语言区别大小写，所以对象A与对象a并不一样，在调用函数、R包时也要注意大小写。
3. R软件由R包组成，每个包里有各种函数。命令“library()”【注意输入命令
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2023-08-24 20:20:11
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简单安装几个R软件包，你就直接在自己电脑上打造出一个文本分类器，用进行机器来评估人类写作。
本文是一篇极简的上手教程，它想用清晰明了的步骤告诉读者，机器学习不神秘，关键是动手！仅需七步，你也一样能“作诗”，完全无需像曹子建那样“才高八斗”。
作者 | Fedor Karmanov \
在本教程中，我们将用到大量的
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2024-08-28 22:08:25
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