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  • 小白求教大神 是这样的,我有7376条数据,因为太多所以需要分层抽样。 构思是按照序号由小到大每六个为一组进行随机抽样。 ...后来用as.vector进行了数据变换还是不行。 求教各位大神,不胜感激
  • 一、数据管理vector:向量numeric:数值型向量logical:逻辑型向量character;字符型向量list:列表data.frame:数据框c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复...

    一、数据管理

    vector:向量

    numeric:数值型向量

    logical:逻辑型向量

    character;字符型向量

    list:列表

    data.frame:数据框

    c:连接为向量或列表

    length:求长度

    subset:求子集

    seq,from:to,sequence:等差序列

    rep:重复

    NA:缺失值

    NULL:空对象

    sort,order,unique,rev:排序

    unlist:展平列表

    attr,attributes:对象属性

    mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属性

    二、字符串处理

    character:字符型向量

    nchar:字符数

    substr:取子串

    format,format C:把对象用格式转换为字符串paste,strsplit:连接或拆分

    charmatch,pmatch:字符串匹配

    grep,sub,gsub:模式匹配与替换

    三、复数

    complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数

    四、因子

    factor:因子

    codes:因子的编码

    levels:因子的各水平的名字

    nlevels:因子的水平个数

    cut:把数值型对象分区间转换为因子

    table:交叉频数表

    split:按因子分组

    aggregate:计算各数据子集的概括统计量tapply:对“不规则”数组应用函数

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  • R语言常用函数基本一、数据管理vector:向量numeric:数值型向量logical:逻辑型向量character;字符型向量list:列表data.frame:数据框c:连接为向量或列表length:求长度subset:求子集seq,from:to,sequence:...

    R

    语言常用函数

    基本

    一、数据管理

    vector

    :向量

    numeric

    :数值型向量

    logical

    :逻辑型向量

    character

    ;字符型向量

    list

    :列表

    data.frame

    :数据框

    c

    :连接为向

    量或列表

    length

    :求长度

    subset

    :求子集

    seq

    from:to

    sequence

    :等差序列

    rep

    :重复

    NA

    :缺失值

    NULL

    :空对象

    sort

    order

    unique

    rev

    :排序

    unlist

    :展平列表

    attr

    attributes

    :对象属性

    mode

    typeof

    :对象存储模式与类型

    names

    :对象的

    名字属性

    二、字符串处理

    character

    :字符型向量

    nchar

    :字符数

    substr

    :取子串

    format

    formatC

    :把对象用格式转换为字符串

    paste

    strsplit

    :连接或

    拆分

    charmatch

    pmatch

    :字符串匹配

    grep

    sub

    gsub

    :模式匹配与替换

    三、复数

    complex

    Re

    Im

    Mod

    Arg

    Conj

    :复数函数

    四、因子

    factor

    :因子

    codes

    :因子的编码

    levels

    :因子的各水平的名字

    nlevels

    :因子的水平个数

    cut

    :把数值型对象分区间转换为因子

    table

    :交叉频数表

    split

    :按因子分组

    aggregate

    :计算各数据子集的概括统计量

    tapply

    :对

    不规则

    数组应用函数

    数学

    一、计算

    +, -, *, /, ^, %%, %/%

    :四则运算

    ceiling

    floor

    round

    signif

    trunc

    zapsmall

    :舍入

    max

    min

    pmax

    pmin

    :最大最

    小值

    range

    :最大值和最小值

    sum

    prod

    :向量元素和,积

    cumsum

    cumprod

    cummax

    cummin

    :累加、累乘

    sort

    :排序

    approx

    approx fun

    :插值

    diff

    :差分

    sign

    :符号函数

    二、数学函数

    abs

    sqrt

    :绝对值,平方根

    log, exp, log10, log2

    :对数与指数函数

    sin

    cos

    tan

    asin

    acos

    atan

    atan2

    :三角函数

    sinh

    cosh

    tanh

    asinh

    acosh

    atanh

    :双曲函数

    beta

    lbeta

    gamma

    lgamma

    digamma

    trigamma

    tetragamma

    pentagamma

    choose

    lchoose

    :与贝塔函数、伽玛

    函数、组合数有关的特殊函数

    fft

    mvfft

    convolve

    富利叶变换及卷积

    polyroot

    多项式求根

    poly

    正交多项式

    spline

    splinefun

    样条差值

    besselI

    besselK

    besselJ

    besselY

    gammaCody

    Bessel

    函数

    deriv

    :简单表达式的符号微分或算法微分

    三、数组

    array

    :建立数组

    matrix

    :生成矩阵

    data.matrix

    :把数据框转换为数值型矩阵

    lower.tri

    :矩阵的下三角部分

    mat.or.vec

    :生成矩

    阵或向量

    t

    :矩阵转置

    cbind

    :把列合并为矩阵

    rbind

    :把行合并为矩阵

    diag

    :矩阵对角元素向量或生成对角矩阵

    aperm

    :数组转

    nrow, ncol

    :计算数组的行数和列数

    dim

    :对象的维向量

    dimnames

    :对象的维名

    row/colnames

    :行名或列名

    %*%

    :矩阵

    乘法

    crossprod

    矩阵交叉乘积

    (内积)

    outer

    数组外积

    kronecker

    数组的

    Kronecker

    apply

    对数组的某些维应用函数

    tapply

    不规则

    数组应用函数

    sweep

    计算数组的概括统计量

    aggregate

    计算数据子集的概括统计量

    scale

    矩阵标准化

    matplot

    对矩阵各列绘图

    cor

    :相关阵或协差阵

    Contrast

    :对照矩阵

    row

    :矩阵的行下标集

    col

    :求列下标集

    四、线性代数

    solve

    解线性方程组或求逆

    eigen

    矩阵的特征值分解

    svd

    矩阵的奇异值分解

    backsolve

    解上三角或下三角方程组

    chol

    Choleski

    分解

    qr

    :矩阵的

    QR

    分解

    chol2inv

    :由

    Choleski

    分解求逆

    五、逻辑运算

    =

    ==

    !=

    :比较运算符

    !

    &

    &&

    |

    ||

    xor()

    :逻辑运算符

    logical

    :生成逻辑向量

    all

    any

    :逻辑向量都为真或存在真

    ifelse()

    :二者择一

    match

    %in%

    :查找

    unique

    :找出互不相同的元素

    which

    :找到真值下标集合

    duplicated

    :找到重复元素

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  • R语言常用函数整理

    2020-10-21 08:45:43
    R语言基础函数整理 R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。 一、数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框 c:连接为...

    R语言基础函数整理

    R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。

    一、数据管理

    vector:向量
    numeric:数值型向量
    logical:逻辑型向量
    character;字符型向量
    list:列表
    data.frame:数据框
    c:连接为向量或列表
    length:求长度
    subset:求子集
    seq,from:to,sequence:等差序列
    rep:重复
    NA:缺失值
    NULL:空对象
    sort,order,unique,rev:排序
    unlist:展平列表
    attr,attributes:对象属性
    mode,class,typeof:对象存储模式与类型
    names:对象的名字属性

    二、字符串处理

    字符型向量
    nchar:字符数
    substr:取子串
    format,formatC:把对象用格式转换为字符串
    paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串,还可以将对象自动转换为字符串再相连,另外还能处理向量。
    strsplit:连接或拆分
    charmatch,pmatch:字符串匹配
    grep,sub,gsub:模式匹配与替换

    三、复数

    complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数

    四、因子

    factor:因子
    codes:因子的编码
    levels:因子的各水平的名字
    nlevels:因子的水平个数
    cut:把数值型对象分区间转换为因子
    table:交叉频数表
    split:按因子分组
    aggregate:计算各数据子集的概括统计量
    tapply:对“不规则”数组应用函数

    五、画图

    绘图函数:

    dev.new() 新建画板
    plot()绘制点线图,条形图,散点图.
    barplot( ) 绘制条形图
    dotchart( ) 绘制点图
    pie( )绘制饼图.
    pair( )绘制散点图阵
    boxplot( )绘制箱线图
    hist( )绘制直方图
    scatterplot3D( )绘制3D散点图.

    绘图参数设置:

    par()可以添加很多参数来修改图形
    title( ) 添加标题
    axis( ) 调整刻度
    rug( ) 添加轴密度
    grid( ) 添加网格线
    abline( ) 添加直线
    lines( ) 添加曲线
    text( ) 添加标签
    legend() 添加图例

    数学

    一、计算

    +, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif
    1、round() #四舍五入
    例:x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)
    round(x, 0) #保留整数位
    round(x, 2) #保留两位小数
    round(x, -1) #保留到十位
    2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)
    例:略
    3、trunc() #取整
    floor() #向下取整
    ceiling() #向上取整
    例:xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)
    trunc(xx)
    floor(xx)
    ceiling(xx)
    max,min,pmax,pmin:最大最小值
    range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数

    二、数学函数

    abs,sqrt:绝对值,平方根
    log, exp, log10, log2:对数与指数函数
    sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数
    sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数
    beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数
    fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积
    polyroot:多项式求根
    poly:正交多项式
    spline,splinefun:样条差值
    besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数
    deriv:简单表达式的符号微分或算法微分

    三、数组

    array:建立数组
    matrix:生成矩阵
    data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵
    lower.tri:矩阵的下三角部分
    mat.or.vec:生成矩阵或向量
    t:矩阵转置
    cbind:把列合并为矩阵
    rbind:把行合并为矩阵
    diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵
    aperm:数组转置
    nrow, ncol:计算数组的行数和列数
    dim:对象的维向量
    dimnames:对象的维名
    rownames,colnames:行名或列名
    %*%:矩阵乘法
    crossprod:矩阵交叉乘积(内积)
    outer:数组外积
    kronecker:数组的Kronecker积
    apply:对数组的某些维应用函数
    tapply:对“不规则”数组应用函数
    sweep:计算数组的概括统计量
    aggregate:计算数据子集的概括统计量
    scale:矩阵标准化
    matplot:对矩阵各列绘图
    cor:相关阵或协差阵
    Contrast:对照矩阵
    row:矩阵的行下标集
    col:求列下标集

    四、线性代数

    solve:解线性方程组或求逆
    eigen:矩阵的特征值分解
    svd:矩阵的奇异值分解
    backsolve:解上三角或下三角方程组
    chol:Choleski分解
    qr:矩阵的QR分解
    chol2inv:由Choleski分解求逆

    五、逻辑运算

    <,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor():
    逻辑运算符 logical:
    生成逻辑向量 all,
    any:逻辑向量都为真或存在真
    ifelse():二者择一 match,
    %in%:查找
    unique:找出互不相同的元素
    which:找到真值下标集合
    duplicated:找到重复元素

    六、优化及求根

    optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根

    程序设计

    一、控制结构

    if,else,
    ifelse,
    switch:
    分支 for,while,repeat,break,next:
    循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。

    二、函数

    function:函数定义
    source:调用文件 ’
    call:函数调用 .
    C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。
    Recall:递归调用
    browser,debug,trace,traceback:程序调试
    options:指定系统参数
    missing:判断虚参是否有对应实参
    nargs:参数个数 stop:终止函数执行
    on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算
    system.time:表达式计算计时
    invisible:使变量不显示
    menu:选择菜单(字符列表菜单)

    其它与函数有关的还有:
    delay,
    delete.response,
    deparse,
    do.call,
    dput,
    environment ,
    formals,
    format.info,
    interactive,
    is.finite,
    is.function,
    is.language,
    is.recursive ,
    match.arg,
    match.call,
    match.fun,
    model.extract,
    name,
    parse 函数能将字符串转换为表达式expression
    deparse 将表达式expression转换为字符串
    eval 函数能对表达式求解
    substitute,
    sys.parent ,
    warning,
    machine

    三、输入输出

    cat,print:显示对象
    sink:输出转向到指定文件
    dump,save,dput,write:输出对象
    scan,read.table,readlines, load,dget:读入

    四、工作环境

    ls,objects:显示对象列表
    rm, remove:删除对象
    q,quit:退出系统
    .First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。
    options:系统选项
    ?,help,help.start,apropos:帮助功能
    data:列出数据集
    head()查看数据的头几行
    tail()查看数据的最后几行

    统计计算

    一、统计分布
    每一种分布有四个函数:
    d―density(密度函数),p―分布函数,q―分位数函数,r―随机数函数。
    比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:

    norm:正态,
    t:t分布,
    f:F分布,
    chisq:卡方(包括非中心)
    unif:均匀,
    exp:指数,
    weibull:威布尔,
    gamma:伽玛,
    beta:贝塔
    lnorm:对数正态,
    logis:逻辑分布,
    cauchy:柯西,
    binom:二项分布,
    geom:几何分布,
    hyper:超几何,
    nbinom:负二项,
    pois:泊松
    signrank:符号秩,
    wilcox:秩和,
    tukey:学生化极差

    二、简单统计量

    sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,
    sort,order,rank与排序有关,
    其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。

    三、统计检验

    R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。

    四、多元分析

    cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算
    biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图
    cancor:典则相关
    princomp:主成分分析
    hclust:谱系聚类
    kmeans:k-均值聚类
    cmdscale:经典多维标度
    其它有dist,mahalanobis,cov.rob。

    五、时间序列

    ts:时间序列对象
    diff:计算差分
    time:时间序列的采样时间
    window:时间窗

    六、统计模型

    lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差分析

    参考文档:

    https://www.jianshu.com/p/6c2a4150678d
    https://www.jianshu.com/p/adc75cbb76c8

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  • barplot 函数用于绘制柱状图,下面对其常用的参数进行一个详细的解释:1)height : 高度,通过这个参数可以指定要画多少个柱子以及每个柱子的高度,其值有两种格式,第一种 :向量 vector, 此时会根据向量的长度...

    barplot 函数用于绘制柱状图,下面对其常用的参数进行一个详细的解释:

    1)height : 高度,通过这个参数可以指定要画多少个柱子以及每个柱子的高度,其值有两种格式,

    第一种 :向量 vector, 此时会根据向量的长度确定图中有多少个柱子,向量中的每个值就是柱子的高度

    代码示例:

    barplot(height = 1:10)

    效果图如下:

    从图中可以看出,共有10个柱子,柱子的高度为1到10,和height 参数的向量保持一致;

    第二种:矩阵,matrix, 此时用于画堆积柱状图

    代码示例:

    data

    barplot(data)

    效果图如下:

    从图中可以看出,输入的矩阵data一共有a和b两列,所以图中只有两个柱子,矩阵有4行,所以在每个柱子又由4个小的柱子堆积起来,所以矩阵常用来绘制堆积柱状图

    需要注意的是,当输入参数为矩阵时,默认是堆积柱状图,这种默认行为其实是通过 beside 参数进行控制,beside 默认值为 FALSE, 当为TRUE 时,我们看下效果:

    代码示例:

    data

    barplot(data, beside = T)

    效果图如下:

    从图中可以看到,当设置besdie = TRUE 时,原本堆积在一起的柱子现在变成并列的了;

    2)width: 宽度,控制每个柱子的宽度,默认值为1,值得注意的是,这个参数的值是可以循环使用的,当我们只设置一个值时,会自动循环,生成长度和柱子数目相同的向量,效果就是所有柱子的宽度是一样的,其实也可以指定多个值,使每个柱子的长度不一样

    代码示例:

    barplot(1:5, width = 5:1)

    效果图如下:

    3)space:间隔,指定每个柱子左边的空白区域的宽度,这个值为一个百分比,默认值为0.2, 实际的间隔 = 0.2 * 1(所有柱子的平均宽度) = 0.2; 这个参数的值和width 参数类似,可以只设置一个值,也可以指定不同的柱子间隔不同;

    代码示例:

    barplot(1:3, space = c(0.1, 0.2, 0.3))

    效果图如下:

    4)names.arg : 每个柱子下面的标记,当height 为 vector 时,默认的标记为向量的names 属性, 当height 为 matrix 是,默认为 matrix 的colnames 属性

    代码示例:

    par(mfrow = c(1, 2))

    height

    names(height)

    barplot(height)

    data

    barplot(data)

    效果图如下:

    上面的默认用法,names.arg 参数的主要用途是当输入的height 缺少对应的属性时,自己手工赋值,或者对已有的属性不满意,重新赋值

    代码示例:

    par(mfrow = c(1, 2))

    height

    names(height)

    barplot(height, names.arg = c("A1", "A2", "A3"))

    data

    barplot(data, names.arg = c("D", "E"))

    效果图如下:

    5) legned.text : 图例的文字说明, 只有当height参数的值是matrix 时,才起作用,默认显示的是matrix的rownames 属性,其值有两种指定形式,

    第一种:逻辑值,是否需要显示图例,默认为FALSE

    代码示例:

    data

    rownames(data)

    barplot(data, legend.text = TRUE)

    效果图如下:

    第二种, 指定图例中的文字内容,相当于修改了matrix的 rownames 属性

    代码示例:

    data

    rownames(data)

    barplot(data, legend.text = c("E", "F", "G", "H"))

    效果图如下:

    从上面两张图可以看出来,虽然可以通过这种方式显示图例,但是图里的位置都是固定在了右上角,会出现和柱子重叠的情况,最佳的显示办法还是单独调用legend 函数,添加图例;

    6)beside: 之前提到过的,控制group bar的排列方式, 默认FALSE, 堆积排列,TRUE 代表水平排列

    代码示例:

    par(mfrow = c(1, 2))

    data

    barplot(data, main = "beside = F")

    barplot(data, beside = T, main = "beside = T")

    效果图如下:

    7) horiz : 逻辑值,默认FALSE , 当值为TRUE 时,将x轴和y轴转置;

    代码示例:

    par(mfrow = c(1, 2))

    barplot(1:4, main = "horiz = F")

    barplot(1:4, main = "horiz = T", horiz =T)

    效果图如下:

    8)col : 柱子的填充色,默认为灰色

    代码示例:

    barplot(1:4, col = "green")

    效果图如下:

    除了设置col参数的值为一个外,还支持不同的柱子设置不同的颜色

    代码示例:

    barplot(1:4, col = rainbow(4))

    效果图如下:

    9) border : 柱子边框的颜色, 默认为 black, 当border = NA时,表示没有边框

    代码示例:

    barplot(1:4, col = rainbow(4), border = NA, main = "border = NA")

    效果图如下:

    10)density 和 angle : 设置柱子用线条填充,density 控制线条的密度, angel 控制线条的角度

    代码示例:density 控制线条的密度

    par(mfrow = c(1, 3))

    barplot(rep(1,4), density = 1, main = "density = 1")

    barplot(rep(1,4), density = 2, main = "density = 2")

    barplot(rep(1,4), density = 3, main = "density = 3")

    效果图如下:

    代码示例:angle 控制线条的角度, 必须和density 参数搭配使用才能发挥作用

    par(mfrow = c(1, 3))

    barplot(rep(1,4), density = 2, angle = 45, main = "angle = 45")

    barplot(rep(1,4), density = 2, angle = 90, main = "angle = 90")

    barplot(rep(1,4), density = 2, angle = 180, main = "angle = 180")

    效果图如下:

    11)axes :逻辑值,控制是否显示轴线

    代码示例:

    par(mfrow = c(1, 2))

    data

    barplot(data, axes = F, main = "axes = F")

    barplot(data, axes = T, main = "axes = T")

    效果图如下:

    12)axisnames : 控制是否显示柱子的标签

    代码示例:

    par(mfrow = c(1, 2))

    data

    barplot(data, axisnames = F, main = "axisnames = F")

    barplot(data, axisnames = T, main = "axisnames = T")

    效果图如下:

    13)offset : 设置柱子的起始位置在y轴上的位置, 默认值为0

    代码示例:

    par(mfrow = c(1, 3))

    data

    barplot(data, offset = 0, main = "offset = 0")

    barplot(data, offset = 1, main = "offset = 1")

    barplot(data, offset = 2, main = "offset = 2")

    效果图如下:

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空空如也

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