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卢卡尔·伯恩斯坦,格斗游戏《拳皇》系列第一个登场且登场次数最多最邪恶的BOSS,亦是拳皇系列最具代表性且标志性的招牌BOSS。因他25岁时打过大蛇之力的主意,所以被18岁的高尼茨夺取了右眼。卢卡尔有两个秘书薇思和麦卓(大蛇八杰集的的成员,奉高尼兹之命监视卢卡尔)。育有一子阿迪尔海德·伯恩斯坦和一女萝丝·伯恩斯坦。 展开全文
卢卡尔·伯恩斯坦,格斗游戏《拳皇》系列第一个登场且登场次数最多最邪恶的BOSS,亦是拳皇系列最具代表性且标志性的招牌BOSS。因他25岁时打过大蛇之力的主意,所以被18岁的高尼茨夺取了右眼。卢卡尔有两个秘书薇思和麦卓(大蛇八杰集的的成员,奉高尼兹之命监视卢卡尔)。育有一子阿迪尔海德·伯恩斯坦和一女萝丝·伯恩斯坦。
信息
血    型
不明
体    重
103KG [1]
饰    演
雷·帕克(2010年电影《拳皇》)
配音
新居利光(绝大多数作品) 若本规夫(仅拳皇02和NW) 银河万丈(拳皇94广播剧) 手冢弘道(电影版日语配音) 最上嗣生(动画《拳皇命运》日语,手游《拳皇世界》,手游《拳皇命运》) 刘风(动画《拳皇命运》国语) 收起
格斗技
尽学各种格斗技精粹的综合格斗技
配    音
新居利光(绝大多数作品) 若本规夫(仅拳皇02和NW) 银河万丈(拳皇94广播剧) 手冢弘道(电影版日语配音) 最上嗣生(动画《拳皇命运》日语,手游《拳皇世界》,手游《拳皇命运》) 展开 配音 新居利光(绝大多数作品) 若本规夫(仅拳皇02和NW) 银河万丈(拳皇94广播剧) 手冢弘道(电影版日语配音) 最上嗣生(动画《拳皇命运》日语,手游《拳皇世界》,手游《拳皇命运》) 刘风(动画《拳皇命运》国语) 收起
职    业
格斗家,大财团的老总、军火商人
其他名称
怒加·班舒泰恩、搬运社长、R
喜欢的音乐
古典音乐
喜好的东西
邪恶的心 [1]
讨厌的东西
正义 [1]
中文名
卢卡尔·伯恩斯坦
身    高
197CM [1]
性    别
外文名
RUGAL BERNSTEIN ルガール・バーンシュタイン Rugāru Bānshutain
生    日
2月10日 [1]
年    龄
48
擅长的运动
全部
登场作品
拳皇94(含重生)、95、98(含UM)、2002(含UM)、R2(98复刻版)、NW、CVS、CVS2 动画《拳皇命运》 电影《拳皇》
卢卡尔·伯恩斯坦人物设定
在拳皇94的他首次登场的时候,对于他的设计概念便是:[最强最凶恶的拳皇Boss]。众所周知,作为KOF中的Boss登场次数最多的他,其外形以及招式设定发生的变化都不算很大,能在KOF中登场这么多次,恐怕也是因为魅力十足,受到大家欢迎的缘故吧。在资料表中的“兴趣”一栏,填写上[复活]也是无可厚非的[虽然总是复活后又自爆......]。拳皇98的超必杀技[デッドリースクリーマー]最初预计的效果是[折断对手的颈椎,然后再践踏在敌人身上],由于后来觉得不够华丽,改为了[折断对手的颈椎,然后再践踏在敌人身上并不断旋转]。多说一句吧、在98中卢卡尔如果胜利,出场的两位秘书分别是Hermione[红发]和Aya[浅黑色皮肤]。KOF94的黑豹名字为路德姆。欧米茄·卢卡尔 为了让拳皇94中已经死去的卢卡尔在95中复活,制作者加入了身体改造和吸取了大蛇之力这两个说法。后来的98、2002由于都是属于无剧情的作品,但是并非没有设定。也由于「能代表拳皇的boss的只有卢卡尔」这一缘故,他才一再登场。可以看见98中卢卡尔的技能增加也强化了不少,当时可花费了制作者不少心思。KOF98中,最终BOSS是Omega Rugal,玩家可以选择的则是普通的Rugal Bernstein。 [1] 
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  • R语言入门-安装R和Rstuido软件

    万次阅读 多人点赞 2018-09-15 20:31:01
    R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境;Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。 1、官网下载R安装包  下载地址为:https://cran.r-project.org 进入链接,如下图所示,在页面顶部...

    安装R和Rstuido软件

    R语言是用于统计分析,图形表示和报告的编程语言和软件环境;Rstudio是编辑、运行R语言的最为理想的工具之一。

    1、官网下载R安装包

      下载地址为:https://cran.r-project.org   进入链接,如下图所示,在页面顶部提供了三个下载链接,分别对应三种操作系统:Windows、Mac和Linux。请选择自己操作系统对应的链接,接下来我将以windows为例给大家展示安装过程。

    接下来单击【Download R for Windows】——>【base】——>【Download R 3.3.1 for Windows】,即可下载相应安装包。

    单击base,进入下面页面,点击【Download R 3.5.1 for Windows】

     

    2、安装R

    下载完R安装包(我下的按转包名称为:“R-3.3.1-win.exe”),之后双击开始安装,跟一般的软件安装一样,根据需要进行相关安装设置并不断点击下一步即可。

    step1、选择安装位置

    可改成自己的安装路径。

    step2、安装组件

    注意:根据自身电脑操作系统的位数选择,但64位系统可全选,因为64位向下兼容32位系统。(要想知道R语言的32位和64位区别请查看改博客:http://blog.csdn.net/to_baidu/article/details/52904681

    step3、启动选项

    step4、正在安装

    step5、安装完成,并生成桌面快捷方式

     

    下面是桌面快捷方式,分为32位和64位:i386为32位的,x64为64位的。

     

    step6、打开R

    双击两个快捷方式中任意一个即可打开R的原生IDE

    3、官网下载RStudio安装包

     

    下载地址: http://www.rstudio.com/ide   进入下载页面后,可以发现有Desktop和Server两个版本,我们选择Desktop。

    单击蓝色圆形图标,进入跳转到Desktop版本下载窗口,Desktop版本又分为两个版本:Open Source Edition(免费)和Commercial License(付费)。

    初学者自己用的话可选择前者,单击【DOWNLOAD RSRUDIO DESKTOP】。

    单击【DOWNLOAD RSRUDIO DESKTOP】后进入下载页面,根据自己电脑的操作系统选择下载的版本,因为我的操作系统是win7,所以我选择【RStudio 0.99.903-Windows Vista/7/8/10】,单击并下载得到【RStudio-0.99.903.exe】。


    4、安装RStudio

    step1、双击【RStudio-0.99.903.exe】进行安装

    step2、选择安装位置

    可自行更改安装路径。

    step3、正在安装

     

    step4、安装完成


    step5、IDE功能介绍

    打开RStudio之后,会出现上图所示的窗口,其中有三个独立的面板。最大的面板是控制台窗口,这是运行R代码和查看输出结果的地方。也就是运行原生R时看到的控制台窗口。其他面板则是RStudio所独有的。隐藏在这些面板中的包括一个文本编辑器、一个画图界面、一个代码调试窗口、一个文件管理窗口等。

    注意:有的人可能会问,有了RStudio还需要下载R吗?

    即使使用RStudio,还是需要事先为计算机安装好R。RStudio只是辅助你使用R进行编辑的工具,它自身不附带R程序。

    step3、正在安装

    step4、安装完成


    step5、IDE功能介绍

     

    打开RStudio之后,会出现上图所示的窗口,其中有三个独立的面板。最大的面板是控制台窗口,这是运行R代码和查看输出结果的地方。也就是运行原生R时看到的控制台窗口。其他面板则是RStudio所独有的。隐藏在这些面板中的包括一个文本编辑器、一个画图界面、一个代码调试窗口、一个文件管理窗口等。

    注意:有的人可能会问,有了RStudio还需要下载R吗?

    即使使用RStudio,还是需要事先为计算机安装好R。RStudio只是辅助你使用R进行编辑的工具,它自身不附带R程序。

     

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  • R语言入门基础

    万人学习 2019-06-01 21:11:46
    本课程旨在帮助学习者快速入门R语言: 课程系统详细地介绍了使用R语言进行数据处理的基本思路和方法。 课程能够帮助初学者快速入门数据处理。 课程通过大量的案例详细地介绍了如何使用R...
  • R语言数据分析入门

    千人学习 2016-05-13 16:53:58
    R语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它具有丰富的数据类型、灵活多样的作图功能,以及数量众多的算法功能包。目前已在各行各业赢得数据分析者的青睐,并成为众多科研工作者、商业机构、与...
  • 3. R语言随机数生成

    万次阅读 2017-12-10 00:10:27
    r语言各种分布随机数的生成方式。

    1. 均匀分布

    函数: runif(n, min=0, max=1),n 表示生成的随机数数量,min 表示均匀分布的下限,max 表示均匀分布的上限,若省略参min、max,则默认生成[0,1]上的均匀分布随机数。

    > q = runif(5,-1,1)
    > q
    [1]  0.73539909  0.72895000 -0.04357151  0.81696252  0.50210058

    2. 正太分布

    函数:rnorm(n, mean=0, sd=1),其中,n 表示生成的随机数数量,mean是正态分布的均值,默认为0,sd 是正态分布的标准差,默认时为1。

    > x = rnorm(10,5,10)
    > x
     [1] 10.319216 -3.697041 24.565294 -9.691016 -7.324058
     [6] -6.185308 -2.107426 -1.915519 13.306308 22.763153

    3. 二项分布

    函数:rbinom(n, size, prob),n 表示生成的随机数数量,size 表示进行贝努力试验的次数,prob 表示一次贝努力试验成功的概率。

    > x = rbinom(10,10,0.9)
    > x
     [1]  9  9 10  9  8  9  9  6 10 10

    4. 指数分布

    函数:rexp(n,lamda = 1),n 表示生成的随机数个数,lamda=1/mean

    > x = rexp(10,3)
    > x
     [1] 0.13044259 0.52299630 0.35504953 0.50061743 0.03373871
     [6] 1.03543586 2.08565786 0.81414981 0.31333523 0.02681090

    5. 其他

    除了生成上面介绍的几种分布的随机数,还可以生成poisson分布、t 分布、F 分布等很多种分布的随机数,只要在相应的分布名前加“r”就可以。
    这里写图片描述

    除了在分布名前面加r还可以加其他的参数,例如:p,q,d。功能见下图:
    这里写图片描述

    我的博客即将同步至腾讯云+社区,邀请大家一同入驻。

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  • R语言相关性分析

    千次阅读 2019-11-12 22:52:00
    文章目录@[toc]Pearson相关系数(积差相关系数)适用条件Spearman等级相关系数适用条件Kendall's Tau相关系数适用条件偏相关适用条件R语言实现Pearson、Spearman、Kendall示例偏相关相关性显著性检验相关性可视化在...

    相关性分析就是通过定量指标描述变量之间的强弱、直接或间接的联系。

    常见相关性指标

    • Pearson相关系数(积差相关系数)
    • Spearman等级相关系数
    • Kendall’s Tau相关系数
    • 偏相关

    Pearson相关系数(积差相关系数)

    Pearson相关系数是用于表示相关性大小的最常用指标,数值介于-1~1之间,越接近0相关性越低,越接近-1或1相关性越高。正负号表明相关方向,正号为正相关、负号为负相关。

    适用条件

    • 两个正态分布的连续变量

    Spearman等级相关系数

    又称为秩相关系数,利用两变量的秩次大小来进行分析,属于非参数统计方法。

    适用条件

    • 适用于不满足Pearson相关系数正态分布要求的连续变量。
    • 也可以用于有序分类变量的之间的相关性测量。

    Kendall’s Tau相关系数

    Kendall’s Tau相关系数是一种非参数检验。

    适用条件

    • 适用于两个有序分类变量。

    偏相关

    当要进行相关性分析的两个变量其取值受到其他变量影响时,可以利用偏相关分析对其他变量进行控制,在控制其他变量基础之上进行这两个变量之间相关性分析。

    适用条件

    • 考虑第三方影响的两个变量之间的相关性分析。

    R语言实现

    Pearson、Spearman、Kendall

    Pearson、Spearman、Kendall相关系数都可以通过cor函数实现,cov协方差函数参数同cor函数。

    协方差是相关分析中一个重要概念,方差是协方差的一种特殊存在。样本协方差是离均差乘积在样本中的平均,可以近似反映变量x与变量y之间的联系强弱和方向。协方差可以引出相关分析概念。

    协方差的大小与x、y的量纲有关。

    函数格式基本为:
    cor(x,use=,method=)

    参数 描述
    x 矩阵或数据框
    use 指定缺失数据的处理方式。可选项:all.obs(假设不存在缺失数据)、everything(数据存在缺失值时,相关系数计算结果会显示missing)、complete.obs(行删除)、pairwise.complete.obs(成对删除)
    method 指定相关系数的类型。可选类型为pearson、spearman、kendall

    默认为use=‘everything’,method=‘pearson’

    示例

    • 数据集

    state.x77:R语言自带美国50州1977年的人口、收入、文盲率、预期寿命、谋杀率和高中毕业率数据。

    #选中state.x77数据集收入与高中毕业率变量
    states <- state.x77[,c(2,6)]
    #协方差
    cov(states)
                Income    HS Grad
    Income  377573.306 3076.76898
    HS Grad   3076.769   65.23789
    #相关性分析
    cor(states)
               Income   HS Grad
    Income  1.0000000 0.6199323
    HS Grad 0.6199323 1.0000000
    #spearman相关
    cor(states,method = 'spearman')
               Income   HS Grad
    Income  1.0000000 0.5104809
    HS Grad 0.5104809 1.0000000
    #结果显示,收入与高中毕业率有较高相关性
    

    偏相关

    使用ggm包pcor()函数计算偏相关系数。

    函数调用格式为:

    pcor(u,s)

    其中,U为一个数值向量,前两个数值表示要计算相关系数的变量下标,其余变量为条件变量下标。S为变量的协方差矩阵。

    #载入ggm包
    library(ggm)
    #生成数据集
    states <- state.x77[,1:6]
    #获取数据集各变量名称
    colnames(states)
    [1] "Population" "Income"    
    [3] "Illiteracy" "Life Exp"  
    [5] "Murder"     "HS Grad"   
    #计算偏相关
    pcor(c(1,5,2,3,6),cov(states))
    [1] 0.3462724
    #结果显示,在控制了收入、文盲率个高中毕业率影响时,人口和谋杀率之间的相关系数为0.346
    

    相关性显著性检验

    使用cor.test()函数对单个Pearson、Spearman、kendall相关系数进行检验。

    函数格式为:

    cor.test(x,y,alternative=’’,method=)

    其中,xy为要检验相关性的变量,alternative则用来指定进行双侧检验或单侧检验(‘two.side’、‘less’、‘greater’)。method用以指定要计算的相关类型(Pearson、Spearman、kendall)。

    #检验预期寿命与谋杀率相关性。
    cor.test(states[,3],states[,5])
    
    	Pearson's product-moment
    	correlation
    
    data:  states[, 3] and states[, 5]
    t = 6.8479, df = 48, p-value =
    1.258e-08
    alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
    95 percent confidence interval:
     0.5279280 0.8207295
    sample estimates:
          cor 
    0.7029752
    #结果显示,P大于0.05。即两者之间相关性微乎其微。
    

    cor.test()每次只能检验一种相关关系。

    psych包中corr.test()可以一次检验多种。

    library(psysh)
    corr.test(states,use = 'complete')
    #结果太大,不再展示
    

    相关性可视化

    这里只展示最简单的相关性可视化方法。
    详细内容见绘图文章板块

    最简单两个连续变量相关性可视化用散点图表达。

    使用plot()函数即可。

    #选中变量收入与高中毕业率
    states <- state.x77[,c(2,6)]
    #绘图
    plot(states)
    

    在这里插入图片描述

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  • R语言 直方图

    千次阅读 2018-04-11 10:45:10
    R语言使用hist()函数创建直方图。 此函数使用向量作为输入,并使用一些更多的参数来绘制直方图。 语法 使用R语言创建直方图的基本语法是 - hist(v,main,xlab,xlim,ylim,breaks,col,border...

    直方图表示被存储到范围中的变量的值的频率。 直方图类似于条形图,但不同之处在于将值分组为连续范围。 直方图中的每个柱表示该范围中存在的值的数量的高度。

    R语言使用hist()函数创建直方图。 此函数使用向量作为输入,并使用一些更多的参数来绘制直方图。

    语法

    使用R语言创建直方图的基本语法是 -

    hist(v,main,xlab,xlim,ylim,breaks,col,border)

    以下是所使用的参数的描述 -

    • v是包含直方图中使用的数值的向量。

    • main表示图表的标题。

    • col用于设置条的颜色。

    • border用于设置每个条的边框颜色。

    • xlab用于给出x轴的描述。

    • xlim用于指定x轴上的值的范围。

    • ylim用于指定y轴上的值的范围。

    • break用于提及每个条的宽度。

    使用输入vector,label,col和边界参数创建一个简单的直方图。
    下面给出的脚本将创建并保存当前R语言工作目录中的直方图。

    # Create data for the graph.
    v <-  c(9,13,21,8,36,22,12,41,31,33,19)
    
    # Give the chart file a name.
    png(file = "histogram.png")
    
    # Create the histogram.
    hist(v,xlab = "Weight",col = "yellow",border = "blue")
    
    # Save the file.
    dev.off()

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
    这里写图片描述

    直方图诉

    X和Y值的范围

    要指定X轴和Y轴允许的值的范围,我们可以使用xlim和ylim参数。
    每个条的宽度可以通过使用间隔来确定。

    # Create data for the graph.
    v <- c(9,13,21,8,36,22,12,41,31,33,19)
    
    # Give the chart file a name.
    png(file = "histogram_lim_breaks.png")
    
    # Create the histogram.
    hist(v,xlab = "Weight",col = "green",border = "red", xlim = c(0,40), ylim = c(0,5),
       breaks = 5)
    
    # Save the file.
    dev.off()

    当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
    这里写图片描述

    展开全文
  • R语言绘制频率直方图

    千次阅读 2019-12-26 23:48:16
    R基础做图中的hist函数对单一数据的展示很方便,但是当遇到多组数据的时候就不如ggplot2绘制来的方便。 *** 1.基础做图hist函数 hist(rnorm(200),col='blue',border='yellow',main='',xlab='') 1.1 多图展示 ...
  • 面板数据分析步骤及流程-R语言

    万次阅读 多人点赞 2016-08-16 16:49:55
    面板数据模型选择及分析步骤;附R语言代码
  • MATLAB R2019b超详细安装教程(附完整安装文件)

    万次阅读 多人点赞 2020-03-03 13:13:46
    摘要:本文详细介绍MATLAB R2019b的安装步骤,为方便安装这里提供了完整安装文件的百度网盘下载链接供大家使用。从文件下载到证书安装本文都给出了每个步骤的截图,按照图示进行即可轻松完成安装使用。本文目录包括...
  • #画频率分布直方图 #纵坐标名字为frequency,频数直方图。则使用:hist(x,freq=T) #纵坐标名字为density,频率直方图。则使用:hist(x,freq=F) hist(audit1[,1],col='white',freq=T)
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    万次阅读 多人点赞 2019-06-06 12:32:30
    扩展包: library(tseries) 单位根检验: adf.test() eg:一般p&lt;0.5即可 我们下次再见,如果还有下次的话!!! 欢迎关注微信公众号:516数据工作室
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  • R语言iris

    千次阅读 2013-05-23 15:39:15
    R语言iris对象时R语言中数据挖掘常用的对象
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  • R 语言连接错误信息unable to initialize the JIT

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    使用 Java 调用 R 连接 Sqlserver 报了一个奇怪的错误,花了好久才解决,记录一下 long vectors not supported yet: qap_encode.c:36 Fatal error: unable to initialize the JIT 在 R 命令行中调用 RODBC 是可以...
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  • R语言:ggplot2安装包失败解决办法

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  • Windows安装Matlab R2018b教程

    万次阅读 2019-10-14 15:24:07
    一、软件下载(我们以Matlab R2018b为例,其他...【语言】:简体中文 【安装环境】:Win10/Win8/Win7 【Matlab R2018b/64位下载链接】:(别人的链接,拿来用一下) pan.baidu.com/s/1E8SzI-MJELhAAIgosnPlZg ...
  • R语言知识体系概览

    万人学习 2014-11-29 10:07:19
    R语言是一门统计语言,主要用于数学建模、统计计算、数据处理、可视化 等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言。R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以...
  • data('C:/Users/HXWD/Desktop/数据/rb.csv',header=TRUE,sep=',') data=data[,5] head(data) data=log(data) head(data) adf.test(data,k = 1) #读取数据,取对数,并进行单位根检验 Augmented Dickey-Fuller Test ...
  • R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例

    万次阅读 2019-06-14 15:00:55
    R语言多元Logistic回归 应用案例 多元Logistic回归 如何进行多重逻辑回归 可以使用阶梯函数通过逐步过程确定多重逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC,而不是像手册中的SAS示例那样根据p值。另请注意,在此...
  • R语言R语言常用语法

    千次阅读 多人点赞 2016-01-22 10:01:18
    R语言常用语法1、R语言创建向量和矩阵(1)、c()用c()来创建一个向量例:创建向量x1与x2> x1 = c(1,3,5,7,9) > x1 [1] 1 3 5 7 9 > x2 = c(0,2,4,6,8) > x2 [1] 0 2 4 6 8 > (2)、length()用length()来求一个...
  • R语言神器

    万次阅读 2015-06-17 18:10:54
    R pacakgedplyr数据处理神器, plyr的升级版,主要用于数据框,可以实现与数据库的快速交互。data.table读取文件,处理数据,速度比python,dplyr还要快。 就是语法上有些凌乱。reshape2, tidyr揉数据的法宝,将...
  • 使用R语言画三维图

    万次阅读 2017-12-05 15:27:16
    使用R语言画三维散点图   > library(rgl) > attach(mtcars) > plot3d(wt,disp,mpg,clo="red",size=5) 由于最近刚接触的R语言,就不讲代码了。如果对R语言感兴趣,我给你们推荐两本书。 (1) R...
  • R语言 substitute

    千次阅读 2016-01-28 20:23:22
    R语言 substitute来自: http://www.biosino.org/R/R-doc/R-lang/Substitutions.html#Substitutions事实上,向上节内容中提到的一样,修改一个表达式内部结构是很少见的。 最常见的是,用户简单地想得到一个表达式...

空空如也

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