创建新的数据集mtcars。为每个变量(每个变量)提供标准化的值

好的，关于创建新的数据集mtcars并为每个变量提供标准化的值，可以使用R中的scale函数来实现，代码如下所示：

#创建mtcars数据集，并提取其中的变量
data(mtcars)
vars <- mtcars[,c(1:7, 9:11)]

#对变量进行标准化
vars_scaled <- scale(vars)

我们首先使用了R中自带的mtcars数据集，并从中提取出需要的变量，然后对这些变量使用了scale函数进行标准化。注意，我们并没有修改原始的mtcars数据集，而是将标准化后的变量保存在了一个新的数据框中。

希望能够帮到你，如果有其他问题，请随时提出。

相关问题

根据R语言中的mtcars数据包算出每个变量的平均值和标准差后创建一个新的数据集mtcars.new，其中包含每个变量的标准化值（每个变量通过减去其平均值并除以其标准差来标准化。

好的，这是一个关于数据处理的问题，我可以回答。您可以使用以下代码来计算每个变量的平均值和标准差，并创建一个新的数据集mtcars.new，其中包含每个变量的标准化值：

# 加载mtcars数据包
library(datasets)
data(mtcars)

# 计算每个变量的平均值和标准差
means <- apply(mtcars, 2, mean)
stds <- apply(mtcars, 2, sd)

# 使用平均值和标准差来标准化每个变量
mtcars.new <- scale(mtcars, center = means, scale = stds)

# 查看新数据集mtcars.new
head(mtcars.new)

这将输出标准化后的数据集mtcars.new的前几行。

mtcars数据中个变量代表什么意思

在R语言中，mtcars是一个自带的数据集，包含了32辆不同型号的汽车的性能数据。其中，各变量代表的意义如下：

1. mpg：每加仑的英里数（miles per gallon）
2. cyl：汽缸数（number of cylinders）
3. disp：排量（displacement）
4. hp：马力（horsepower）
5. drat：后桥比（rear axle ratio）
6. wt：重量（weight）
7. qsec：0-60英里加速时间（1/4 mile time）
8. vs：发动机类型（0表示V形，1表示直列）
9. am：变速器类型（0表示手动，1表示自动）
10. gear：档位数（number of forward gears）
11. carb：化油器数量（number of carburetors）