R语言基础学习--reshape2包简介1. rehsape2包2. 长宽数据格式函数学习1. melt函数2. cast函数2.1 dcast()函数2.2 acast()函数3. 其他函数3.1 `add_margins()`函数3.2 `recast ()`函数3.3 `melt_check()`函数3.4 `colsplit()`函数参考文件 简介1. rehsape2包reshape2
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2023-08-09 21:50:45
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Squence of numbers1:创造一连串数字最简单的方法是使用“ ：”，1：202：与“：”符号有类似功能的是seq（）函数（1）（2）表示从0~10，间隔为0.5的数。（3）表示从5~10长度为30的数。（4）找到一个和my_seq相同长度的向量。（5）rep()函数表示复制向量和列表的元素rep(x,times,length.out)
rep(x,each,length.out
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2023-08-11 08:42:40
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最近跟一个朋友聊起编程语言的一些特性，他有个言论让我略有所思：“不能REPL的都是渣”。当然这个观点有点偏激，但我们可以探究一下，我们常用的编程语言里面，哪些支持REPL，哪些不支持，还有REPL的一些概况。在一般的脚本语言中，有REPL是常态，因为REPL非常的方便。编程术语 REPL（Read-Eval-Print Loop） 中文的话有翻译成“交互式解释器”或“交互式编程环境”的。不过我觉得
电感是储能元件，而磁珠是能量转换（消耗）器件。电感多用于电源滤波回路，侧重于抑止传导性干扰；磁珠多用于信号回路，主要用于EMI方面。磁珠用来吸收超高频信号，象一些RF电路，PLL，振荡电路，含超高频存储器电路（DDR, SDRAM ,AMBUS等）都需要在电源输入部分加磁珠，而电感是一种储能元件，用在LC振荡电路、中低频的滤波电路等，其应用频率范围很少超过50MHz
一、分类 1. A 标量类型： A1 算术类型 a1基本类型 1 整型：标准整数类型、扩充的整数类型 2 实型/浮点型：实数浮点类型、复数浮点类型 3 字符型 a2枚举类型 A2 指针类型 B 聚合类型： B1 数组类型 B2 结构类型 C 联合类型 D 函数类型2.描述对象的数据类型可分为： 对象类型：描述包括对象存储空间大小信息 不完整类型：描述没有包括对象存储空间大小信息3.（小甲鱼） A
如果c语言库里没有某个头文件 只需要将下好的头文件放入下面的路径即可windows.h头文件包含的函数及其用法1.GetAsyncKeyState()()//通过函数来判断按键按下的状态主要用法是VK_键的名称例如 GetAsyncKeyState(VK_SHIFT) GetAsyncKeyState(VK_LSHIFT) 
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2024-09-03 11:47:27
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注： 本文是R语言sf包的核心开发者和维护者——来自德国明斯特大学的地理信息学教授：
Edzer Pebesma 的一篇关于sf包的简介，发表于2018年7月的R语言期刊，主要讲述了sf的定位、功能、开发现状及现存问题和今后展望，sf包是一个非常了不起的工具，在R语言中引入了空间数量分析领域通用的标准规范（simple feature），结合tidyverse工具箱组合
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2023-06-30 18:38:28
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1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响正态假设条件：W检验shapiro.test():原假设为数据来自正态分布方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据） bartlett.test(x, g, ...)x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。 当使用数据集时，也可以通过formula调用函数&
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2023-06-25 20:40:28
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本文主要介绍R语言中基本图形的绘制，包含以下几种图形：1.条形图 2.饼图 3.直方图 4.核密度图 5.箱线图 6.点图1.直方图的绘制 #直方图绘制
barplot(height)
#height是一个向量或者矩阵
a<-c(1,2,3,4,5,6)
#垂直直方图
barplot(a,main="Simple Bar Plot",xlab="
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2023-07-16 16:45:09
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本文讲述R语言中apply家族的函数的使用方法。一、lapply
最好不要试图一开始就用apply函数，因为它比lapply函数复杂。lapply函数是apply家族的函数中逻辑最简单、版本兼容性、最user-friendly的函数。你甚至可以用lapply这一个函数打天下。其基本语法为：lapply(Vector, function(ii) { ... })。例如，有这样一个data.frame
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2023-06-16 19:39:15
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在R语言编译器中，设置当前工作文件夹可以用setwd()函数。> setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/")这三种结构都是可以编译通过的，但是在VS C#中却不行，只有一种能运行成功。（PS：R语言在VS中运行要先配置环境，还没配置的童鞋先要配置好，才可运行，如有问题可看我前面的随笔。）就是这种结构，engine.Eva
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2023-05-26 08:50:28
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R语言中有关绘图的包：base、grid、lattice及ggplot21.lattice包可生成栅栏图形 [plain] view plaincopy
1. library(lattice)
2. histogram(~height|voice.part,data=singer,
3. main="Distribution of He
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2024-02-05 14:41:39
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简介R语言主要用于数据可视化与统计分析，当然现在也可以通过扩展包实现数据挖掘等算法。与Python相比，R语言相当于天生就加载了NumPy,SciPy,Pandas的大多数功能。现在来介绍一些R语言的基本知识。正文一，入门操作1, 包（1）下载包install.packages(
c("xts", "zoo"),
lib = "some/other/folder/to/install/to",
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2023-08-15 21:49:10
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R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）目录R语言使用dplyr包的groupby函数和summarise函数计算dataframe中不同分组的均值（分组为离散变量、被统计列为连续变量）#导入包和库仿真数据1仿真数据2仿真数据3仿真数据4仿真数据5 R语言使用dplyr包的groupby
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2024-01-04 06:00:42
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文章目录1、资料下载2、注册用户3、安装和测试opencv 最近看到329的论坛又更新了好多东西，于是我又蠢蠢欲动了，另外也想好好熟悉下linux，就又拿起来了，这里记录下过程。1、资料下载首先是要下载什么东西优先还是去官方的网盘下载吧，更新速度还是内容都是最新的sipeed企业网盘这里我主要是为了下这个最新的镜像，就去了这边下载，因为最新的镜像已经内置了很多我们测试用的模型，就比较方便我们使用
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2023-11-05 20:24:06
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R中还有一个有趣的sqldf包，它可以让你用SQL来操作dataframe，这种功能能让会R的人能练习SQL，会SQL的人能练习R，不得不感叹R语言的强大技能和神奇魅力。 当然也可以将R与外部数据库连接，直接在R中操作数据库，并生成最终结果，这也是一种可行的方法。在R中连接数据库需要安装其它的扩展包，根据连接方式不同我们有两种选择：一种是ODBC方式，需要安装RODBC包并安装ODBC驱动。另一
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2023-08-08 17:17:47
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R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）目录R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R 语言特点R语言使用rnorm函数生成正太分布数据、使用plot函数可视化散点图、使用main参数自定义可视化图像的标题（title）R可以在CR
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2023-07-04 20:46:44
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关于softmax regression的数学模型部分可以参考Stanford的中英文Wiki:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 softmaxregR包的下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/softmaxreg/index.html一
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2024-04-18 15:05:05
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R语言如何计算矩阵的行均值？目录R语言如何计算矩阵的行均值？R语言是解决什么问题的？R语言如何计算矩阵的行均值？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 两种语
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2023-08-07 10:38:41
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R语言是进行统计分析和可视化的优秀语言(其实机器学习和网页制作也可以用R，小声说~|ω`)) R语言 相信大家在利用R语言进行数据分析的时候可能会有大数据分析需求。所谓大数据，很好理解，就是大样本高维度数据，这样的数据在当今信息爆炸时代，很是常见。比如医学数据，数据量大，维度极高，因为医学的检测指标多，而且随着基因测序特别是二代测序等高通量测序(High-throughput sequen
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2023-05-28 15:09:11
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