针对以下数据集进行分析和后续操作。 > > + + + + > > > > + options(digits=2) Student <- c("John Davis", "Angela Williams", "Bullwinkle Moose", "David Jones", "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing", "Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England", "Mary Rayburn") Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522) Science <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86) English <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18) roster <- data.frame(Student, Math, Science, English, stringsAsFactors=FALSE) 以上为什么要执行stringsAsFactors=FALSE?说明原因 如何进行数据标准化。将该列的列名命名为z。 Z<-scale(x) 将标准化后的数据对每行求均值，并保存为新的变量名score。

执行 `stringsAsFactors=FALSE` 是为了避免将字符型变量转换为因子型变量，因为在进行数据处理和分析时，字符型变量的处理方法与因子型变量不同，容易引起错误。

要进行数据标准化，可以使用 `scale()` 函数，该函数可以将数据标准化为均值为0，标准差为1的形式。因此可以执行以下代码进行标准化并将列名命名为z：

z <- scale(roster[,2:4])
colnames(z) <- c("z_Math", "z_Science", "z_English")

要对每行求均值，可以使用 `apply()` 函数，其中 `MARGIN=1` 表示对行进行操作，`FUN=mean` 表示对每行求均值：

score <- apply(z, MARGIN=1, FUN=mean)

执行上述代码后，`score` 变量将保存每行标准化后的数据的均值。

相关问题

针对以下数据集进行分析和后续操作。 > options(digits=2) > Student <- c("John Davis", "Angela Williams", + "Bullwinkle Moose", "David Jones", + "Janice Markhammer", "Cheryl Cushing", + "Reuven Ytzrhak", "Greg Knox", "Joel England", + "Mary Rayburn") > Math <- c(502, 600, 412, 358, 495, 512, 410, 625, 573, 522) > Science <- c(95, 99, 80, 82, 75, 85, 80, 95, 89, 86) > English <- c(25, 22, 18, 15, 20, 28, 15, 30, 27, 18) > roster <- data.frame(Student, Math, Science, English, + stringsAsFactors=FALSE) 以上为什么要执行stringsAsFactors=FALSE？说明原因 如何进行数据标准化。将该列的列名命名为z。 将标准化后的数据对每行求均值，并保存为新的变量名score。 如何添加标准化后的数据列。将合并后的数据集命名为roster。 如何使用分位数函数将数据按照标准化后的值分为五个区间。

执行 `stringsAsFactors=FALSE` 是为了避免将字符型变量转换为因子型变量，因为在进行数据处理和分析时，字符型变量的处理方法与因子型变量不同，容易引起错误。

要进行数据标准化，可以使用 `scale()` 函数，该函数可以将数据标准化为均值为0，标准差为1的形式。因此可以执行以下代码进行标准化并将列名命名为z：

z <- scale(roster[,2:4])
colnames(z) <- c("z_Math", "z_Science", "z_English")

要对每行求均值，可以使用 `apply()` 函数，其中 `MARGIN=1` 表示对行进行操作，`FUN=mean` 表示对每行求均值：

score <- apply(z, MARGIN=1, FUN=mean)

要添加标准化后的数据列，可以使用 `cbind()` 函数将原始数据集和标准化后的数据集进行合并：

roster <- cbind(roster, z, score)

要使用分位数函数将数据按照标准化后的值分为五个区间，可以使用 `cut()` 函数，其中 `breaks=5` 表示分为五个区间，`labels=FALSE` 表示使用数字代替区间标签：

roster$quantile <- cut(score, breaks=5, labels=FALSE)

执行上述代码后，`roster` 数据集将包含标准化后的数据列和分为五个区间的 `quantile` 列。

C语言输入一个正整数+n+(100+<=+n+<=+200000000),+输出是否为dancing+number，及n的位数。 输入 输入一个正整数+n 输出 输出是否为dancing+numb

输入一个正整数n（100 <= n <= 200000000），判断n是否为dancing number，并输出n的位数。

1.判断n是否为dancing number，即判断n的各位数字之和是否为偶数，如果是则为dancing number，否则不是。
2.计算n的位数，可以使用log10函数求出n的位数。

代码如下：

#include <stdio.h>
#include <math.h>

int main() {
int n, sum = 0, digit;
scanf("%d", &n);
if (n >= 100 && n <= 200000000) {
// 判断n是否为dancing number
while (n > 0) {
digit = n % 10;
sum += digit;
n /= 10;
}
if (sum % 2 == 0) {
printf("1 ");
} else {
printf("0 ");
}
// 计算n的位数
int digits = (int)log10(n) + 1;
printf("%d", digits);
} else {
printf("error input");
}
return 0;
}