1. 在图形上不显示科学计数法x <- seq(1000000,10000000, 1000000)
y <- 2*x
plot(x, y,axes = FALSE)
x1 <- format(x,scientific = FALSE)
y1 <- format(y,scientific = FALSE
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2023-10-07 22:51:09
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数据科学是一门综合性的学科，它结合了统计学、数学、计算机科学和领域知识来解决现实世界中的问题。而在数据科学中，R语言是一种非常常用的工具，它提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化的功能。本篇文章将介绍一些常用的R语言技巧和函数，帮助读者更好地进行数据科学研究和分析。
首先，我们来了解一下R语言的基本语法和数据结构。R语言可以处理各种类型的数据，包括数值、字符、逻辑和日期等。下面是一个简单的代码示
原创
2024-01-02 09:27:15
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前 言大数据、物联网、人工智能已经变成近几年最热门的科技流行语。尽管大家用很多名词去定义这些技术，但是共通的思想是它们都是数据驱动的。人们并不满足于简单地拥有数据，因为发现其中的价值才是最本质的。因此数据科学家已经开始关注如何从原始数据中洞悉深层价值。数据科学已经变成学术界和产业界最流行的话题。但是数据科学是一门非常宽泛的学科，学会掌握数据科学注定很有挑战性。初学者必须学习如何准备、处理、聚合和
** 注：这些答案都是本人自己做出的结果，可能有错，仅供参考，发现有错的地方欢迎大家指出。 **** **** 第一章 **1.首先，将数据包放在当前工作目录下library(fBasics)da = read.table("d-axp3dx-0111.txt",header=T) % 读出数据head(da) % 显示数据的前 6 行，可以观察数据格式mmm = da[,2:5] % 取出简单收
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2023-06-21 10:45:01
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对于数据科学家来说，工作的一大部分都需要在交互式编程环境中对数据进行处理、分析和可视化。在过去几年，R语言和Python成了进行数据科学中最炙手可热的两种语言。这两种语言各有优缺点，掌握这两种语言大有益处，但是针对面试者而言，最好的方式是学习其中一种并熟练掌握。在本文中，我对这两种语言分别进行介绍，希望能帮助你更好地应对数据科学面试。1. 选择一种语言正如上文中所提到的，我并不建议你两种语言都掌握
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2024-01-12 17:41:15
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作者：R for Data Science Cookbook 丘祐玮（David Chiu）第1章R中的函数1.1 引言R语言是数据科学家的主流编程语言。基于著名的数据分析网站KDnuggets的民意测验，3项（2012年到2014年）的调查显示，R语言在数据分析、数据挖掘和数据科学领域中是最受欢迎的语言。对许多数据科学家来说，R语言不仅是一门编程语言，而且相关软件还提供了交互式的开发环境，支持运
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2023-06-21 10:25:44
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R语言入门系列课程（1）前世今生篇1.R语言的由来2.R语言的特点3.R语言江湖地位 数据来源：https://www.tiobe.com/tiobe-index/4.Python & R语言十八般武艺篇1.Web应用开发2.爬虫3.数据分析4.数据可视化5.论文好帮手绘图6.科学计算7.快速生成文本8.人工智能9.图像处理拜师学艺篇1.R软件&RStudio的安装2.R软件&am
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2023-06-25 10:50:16
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一、数据科学数据科学：计算和统计技术的综合应用，用于解决一些真实世界中的问题。 计算：获得结果 统计：分析和建模 真实世界：机器学习、AI数据科学Data Science = 统计+数据处理+机器学习+科学探究+可视化+商业分析+大数据数据科学：数据收集-提出初始问题-解决问题-阐释方案 数据科学不是统计学。 统计学：包括更多数学和理论领域的内容，偏向算法。 数据科学：更偏向实践应用。数据可视化、
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2023-07-24 22:07:08
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本节书摘来自华章计算机《数据科学R语言实践：面向计算推理与问题求解的案例研究法》一书中的第2章，第2.8节,作者：[美] 德博拉·诺兰（Deborah Nolan） 邓肯·坦普·朗（Duncan Temple Lang） 2.8 练习题Q.1 使用read.fwf()写一个函数将MenTxt/和WomenTxt/中的28个文本表读取到R中。这些文本表的名称为1999.txt、2000.txt，等
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2024-02-04 09:01:08
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第1章 模式的数据挖掘数据科学：R语言实战数据挖掘常用于检测数据中的模式或规则。兴趣点在于仅能够通过使用大数据集进行检测的不明显模式。一段时间内可以检测更简易的模式，如用于购买关联或时间选择的购物篮分析。我们对R编程的兴趣在于检测意外的关联，这能够带来新的机会。某些模式本质上是有序的，例如，基于以往结果预测系统中的故障，通过使用大数据集，以往结果会更加明确。下一章会探讨相关内容。本章探讨使用R来发
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2023-07-31 10:30:32
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R语言科学计数表示方法是什么？目录R语言科学计数表示方法是什么？R语言是解决什么问题的？R语言科学计数表示方法是什么？R语言是解决什么问题的？R 是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 共同创立。由于R 受Becker, Chambers & Wilks 创立的S 和Sussman 的Scheme
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2023-08-17 07:38:07
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# 如何在R语言中生成PDF文件
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何在R语言中生成PDF文件。在本文中，我将向你展示整个流程，并为每个步骤提供详细的指导和相应的代码。让我们开始吧！
## 整个流程
首先，让我们来看一下生成PDF文件的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 创建一个R Ma
原创
2024-04-27 06:26:32
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1.1 机器学习的分类监督学习：线性回归或逻辑回归，非监督学习：是K-均值聚类， 即在数据点集中找出“聚类”。 另一种常用技术叫做主成分分析（PCA） ， 用于降维，算法的评估方法也不尽相同。 最常用的方法是将均方根误差（RMSE） 的值降到最小， 这一数值用于评价测试集的预测结果是否准确。 RMSE评价法会在第7章进行更深入的解释。 另一种常用的评估方法是AUC， 即ROC曲线下的面积。&nbs
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2024-03-11 00:05:33
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本节书摘来自华章出版社《数据科学：R语言实现》一 书中的第1章，第1.5节，作者：R for Data Science Cookbook 丘祐玮（David Chiu）1.5 使用词法域词法域又称静态绑定，确定了一个取值如何绑定到一个函数的自由变量。它是源于范式函数式编程语言的重要特征，也是R语言区别于S语言的地方。在本教程中，我们会展示词法域在R语言中是如何工作的。准备工作确保你已经在操作系统中
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2023-11-25 15:45:10
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本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第2章，第2.4节，作者 丘祐玮（David Chiu）2.4 扫描文本文件在之前的教程中，我们介绍了如何使用read.table和read.csv加载数据到R进程中。然而，read.table和read.csv只适用于列数固定，数据不多的情形。为了在数据处理过程中更加灵活，我们会介绍如何
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2024-06-09 19:30:02
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在折腾完爬虫还有一些感兴趣的内容后，我最近在看用R语言进行简单机器学习的知识，主要参考了《机器学习-实用案例解析》这本书。这本书是目前市面少有的，纯粹以R语言为基础讲解的机器学习知识，书中涉及11个案例。分12章。作者备注以及代码部分都讲得比较深。不过或许因为出书较早，在数据处理方面，他使用更多的是plyr包，而我用下来，dplyr包效果更好。所以许多涉及数据处理的代码，其实可以用更简洁的方法重写
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2024-04-15 22:29:39
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第2章 序列的数据挖掘数据科学：R语言实战数据挖掘技术一般用于检测数据中的序列或模式。本章中，我们将试图使数据遵循一种模式，在此模式中，一个或一系列事件可以通过一致的方式预测另一个数据点。本章描述了在数据集中查找模式的不同方法：查找模式在数据中查找模式约束条件我们可以在很多较大的数据集中查找模式。这涵盖了很多区域，比如混合人口的变化、使用手机的频率、高速公路质量衰退、年龄因素造成的事故等。不过我们
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2024-06-14 23:46:52
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本节书摘来异步社区《机器学习与数据科学（基于R的统计学习方法）》一书中的第1章，第1.8节，作者：【美】Daniel D. Gutierrez（古铁雷斯）1.8 使用R包R以一种非常积极的方式拥抱开源，通过使用所谓的“包”来扩展软件的基本功能。有大量的通用包（当前大约是7000个），其中很多涉及有用的统计方法，也有特定领域的包：金融、天文学、分子生物学、生态学等。你可以用下面给出的R脚本来找到当下
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2024-02-21 14:30:41
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# 如何在R语言中生成高像素的PDF文件
在数据可视化的工作中，生成高质量的PDF文件是非常重要的，特别是在报告或学术论文中需要插入图表时。使用R语言，我们可以很容易地创建PDF文件并调整其像素输出。本文将逐步指导你如何实现这一目标，包括代码示例和详细的注释。
## 整体流程
下面是生成高像素PDF文件的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 第一步 | 安
原创
2024-08-29 08:27:52
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R是一种统计编程语言，主要用于统计计算和分析、数据挖掘和机器学习，它是一种非常强大的图形和数据可视化工具。它是一个自由的软件环境，是跨平台的（UNIX、Windows、MacOS），大部分的库和开发都是由社区工作驱动的。 在SQL Server 2016中提供了R服务，微软正在为更灵活的数据分析提供R语言，使共享数据更加容易，并克服内存（RAM）的限制。这意味着将R集成到SQ
