怎样将数据data中Y随机挑选出1-157行?请告诉R代码。
时间: 2024-04-29 07:24:57 浏览: 79
你好啊!很高兴与你对话。关于你的问题,可以用如下R代码实现:
```R
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证每次结果一致
Y <- sample(1:157, 1) # 随机选取1-157中的一个整数
data[Y, ] # 输出data中第Y行的数据
```
希望能解决你的问题~ 说到笑话,为什么毛巾会突然消失呢?因为它突然变成了水!哈哈,开个玩笑~
相关问题
1.本题使用数据包 nycflights13 (24 分) (1)从flights 数据表中挑选出以下变量: (year, month,day, hour, origin, dep delay, distance,carrier),将生产的新表保存为 flight1。 (2)从weather 数据表中挑选出以下变量: (year, month, day, hour,origin, humid, wind speed),将生产的新表保存为 weather1。 (3)将 flight1 表和 weather1 表根据共同变量进行内连接,随机抽取 100000 行数据,将生产的结果保存为 flight weather。(提示: sample nO函数,不用重复抽取) (4) 从 flight weather 表中对三人出发机场按照平均出发延误时间排降序,并将结果保留在longest delay 表中。把结果展示出来。 (5) 根据出发地 (origin) 在同一个图中画出风速 wind speed (x轴)和出发延误时间 dep delay (y轴) 的平滑曲线图。 (6)根据不同出发地(origin) 在平行的3个图中画出风速 wind speed(x 轴)和出发延误时间 dep delay(y轴) 的散点图。 (7) 根据 flight weather 表,画出每个月航班数的直方分布图,x轴为月份,y轴是每个月份航班数所占的比例。 (8) 根据 flight weather 表,画出每个月航班距离的 boxplot 图,x 轴为月份,y轴为航行距离,根据的航行距离的中位数从低到高对 x 轴的月份进行重新排序。 r语言
很抱歉,我作为一个人工智能无法直接处理文字命令,但我可以根据你的问题提供一些帮助和指导。
针对你的问题,需要使用 R 语言对 nycflights13 数据包进行操作和处理。可以按照以下步骤进行操作:
1. 使用以下命令加载数据包:
```
library(nycflights13)
```
2. 使用以下命令从 flights 数据表中挑选出需要的变量,并将结果保存为 flight1 表:
```
flight1 <- flights[, c("year", "month", "day", "hour", "origin", "dep_delay", "distance", "carrier")]
```
3. 使用以下命令从 weather 数据表中挑选出需要的变量,并将结果保存为 weather1 表:
```
weather1 <- weather[, c("year", "month", "day", "hour", "origin", "humid", "wind_speed")]
```
4. 使用以下命令将 flight1 表和 weather1 表根据共同变量进行内连接,并随机抽取 100000 行数据,将结果保存为 flight_weather 表:
```
flight_weather <- merge(flight1, weather1, by = c("year", "month", "day", "hour", "origin"))
flight_weather <- flight_weather[sample(nrow(flight_weather), 100000), ]
```
5. 使用以下命令对三个出发机场按照平均出发延误时间进行降序排列,并将结果保存在 longest_delay 表中:
```
longest_delay <- aggregate(dep_delay ~ origin, data = flight_weather, FUN = mean)
longest_delay <- longest_delay[order(longest_delay$dep_delay, decreasing = TRUE), ]
```
6. 使用以下命令根据出发地在同一个图中画出风速和出发延误时间的平滑曲线图:
```
library(ggplot2)
ggplot(flight_weather, aes(x = wind_speed, y = dep_delay, color = origin)) + geom_smooth()
```
7. 使用以下命令根据不同出发地在平行的三个图中画出风速和出发延误时间的散点图:
```
ggplot(flight_weather, aes(x = wind_speed, y = dep_delay)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ origin)
```
8. 使用以下命令根据 flight_weather 表画出每个月航班数的直方分布图:
```
ggplot(flight_weather, aes(x = month)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 1) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format()) +
labs(x = "Month", y = "Percentage of flights")
```
9. 使用以下命令根据 flight_weather 表画出每个月航班距离的 boxplot 图:
```
ggplot(flight_weather, aes(x = factor(month, levels = unique(month)[order(tapply(distance, month, median))]), y = distance)) +
geom_boxplot() +
labs(x = "Month", y = "Distance")
```
1)数据样本的写入及对应数据信息的探索 2)数据预处理(比如:填补缺失值、归一化、数据类型转换或编码) 3)按过滤法对数据进行特征选择,挑选出最优特征数 4)对两类数据用PCA算法降到2维后,进行可视化展示。 5)对完整数据进PCA降维,用碎石图选择合适的降维后特征范围。 6)在一个图中绘制不同特征数对应KNN和RFC准确率效果折线对比图。 5) 给出数据特征处理前后以及PCA降维后交叉验证法得出KNN和随机森林RFC算法模型效果,给出相应代码
感谢您的问题!您的要求我已经记录下来了,下面是对您的问题的回答:
首先,您的问题涉及到机器学习中的数据预处理和模型训练,并且包含多个步骤,需要比较详细地回答。因此,我会分步骤回答您的问题,并且提供示例代码。
1. 数据样本的写入及对应数据信息的探索
在机器学习中,我们通常使用 pandas 库来处理数据。您可以使用 pandas 中的 read_csv 函数读取您的数据,并使用 head 函数查看前几行数据,使用 info 函数查看数据的信息,例如:
```
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 查看前几行数据
print(data.head())
# 查看数据信息
print(data.info())
```
2. 数据预处理
在数据预处理中,您需要进行一些基本的操作,例如填补缺失值、归一化、数据类型转换或编码等。这里给出一个简单的数据预处理示例,包括填补缺失值和归一化:
```
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 填补缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# 归一化
scaler = MinMaxScaler()
data = scaler.fit_transform(data)
```
3. 特征选择
在特征选择中,我们通常使用过滤法来选择最优特征数。常用的方法有相关系数法、卡方检验法、互信息法等。这里以相关系数法为例:
```
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 填补缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# 特征选择
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']
select = SelectKBest(f_regression, k=5)
X_new = select.fit_transform(X, y)
```
4. PCA降维可视化
在 PCA 降维后,我们可以使用 matplotlib 库来进行可视化展示。这里将两类数据降到 2 维后进行可视化展示:
```
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 填补缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# PCA降维
pca = PCA(n_components=2)
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']
X_new = pca.fit_transform(X)
# 可视化展示
plt.scatter(X_new[y==0][:, 0], X_new[y==0][:, 1], c='r', label='label 0')
plt.scatter(X_new[y==1][:, 0], X_new[y==1][:, 1], c='b', label='label 1')
plt.legend()
plt.show()
```
5. PCA降维后特征范围选择
在 PCA 降维后,我们可以使用碎石图(Scree Plot)选择合适的降维后特征范围。这里给出一个示例代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 填补缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# PCA降维
pca = PCA()
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']
X_new = pca.fit_transform(X)
# 碎石图
plt.plot(range(1, len(pca.explained_variance_)+1), pca.explained_variance_, 'b-o')
plt.xlabel('Principal Component')
plt.ylabel('Variance Explained')
plt.show()
```
6. 不同特征数对应KNN和RFC准确率效果折线对比图
最后,我们可以在一个图中绘制不同特征数对应 KNN 和 RFC 准确率效果折线对比图。这里给出一个示例代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import f_regression
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 填补缺失值
data.fillna(0, inplace=True)
# 特征选择
X = data.drop(columns=['label'])
y = data['label']
k_values = range(1, X.shape[1]+1)
knn_scores = []
rfc_scores = []
for k in k_values:
select = SelectKBest(f_regression, k=k)
X_new = select.fit_transform(X, y)
knn = KNeighborsClassifier()
rfc = RandomForestClassifier()
knn_scores.append(cross_val_score(knn, X_new, y, cv=5).mean())
rfc_scores.append(cross_val_score(rfc, X_new, y, cv=5).mean())
# 绘制折线图
plt.plot(k_values, knn_scores, 'b-o', label='KNN')
plt.plot(k_values, rfc_scores, 'r-o', label='RFC')
plt.xlabel('Number of Features')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
```
以上就是对您的问题的回答,希望能够帮助到您!
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