r语言。dt$y=c(“wk3”,”week-1”,”7”,”s#9”),提取其数值构成z
时间: 2024-03-12 13:45:46 浏览: 19
可以使用正则表达式和字符串处理函数来提取dt$y中的数值。具体的实现代码如下:
```R
library(stringr)
# 将dt$y中的非数字字符替换为空格
dt$y <- str_replace_all(dt$y, "[^0-9]", " ")
# 将dt$y中的连续空格替换为单个空格
dt$y <- str_replace_all(dt$y, "\\s+", " ")
# 将dt$y转换为数字向量
z <- as.numeric(str_split(dt$y, " ")[[1]])
```
这样就可以将dt$y中的数值提取出来赋值给z了。在这个例子中,z的取值为3, 1, 7, 9。
相关问题
adx/dt=p-(x-y)/dt
这是一个一阶常微分方程,可以使用分离变量法求解。
将方程变形为:
dx/(p-(x-y)/t) = dt
接着进行不定积分,得到:
ln|p-(x-y)/t| = t + C
其中C为常数。
再对上式两边取指数,得到:
p-(x-y)/t = e^(t+C)
化简可得:
x = y + p*t - t*e^(t+C)
将C视为新的常数,可得该常微分方程的通解为
x = y + p*t - t*e^(t+C),其中C为任意常数。
:对微分方程组 dx/dt=x(3-2y) dy/dt = -y(2.5-x),及初始条件x(0)=y(0)=1,求其数值解,x=x(t),y=y(t)的曲线图
好的,我可以为您提供Python代码来求解微分方程组并画出曲线图。以下是代码:
```python
import numpy as np
from scipy.integrate import solve_ivp
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义微分方程组
def fun(t, xy):
x, y = xy
dxdt = x * (3 - 2 * y)
dydt = - y * (2.5 - x)
return [dxdt, dydt]
# 定义初始条件
t0 = 0
xy0 = [1, 1]
# 定义求解时间范围
t_span = [0, 10]
# 求解微分方程组
sol = solve_ivp(fun, t_span, xy0, t_eval=np.linspace(t_span[0], t_span[1], 1000))
# 画出曲线图
plt.plot(sol.t, sol.y[0], 'r', label='x(t)')
plt.plot(sol.t, sol.y[1], 'b', label='y(t)')
plt.legend()
plt.xlabel('t')
plt.ylabel('x(t), y(t)')
plt.show()
```
这段代码将使用solve_ivp函数求解微分方程组,并使用plot函数画出曲线图。您可以将其保存为.py文件并在Python环境中运行。