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R语言学习路径:从入门到实践的探索
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更新于2024-07-07
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R语言学习总结文档详细记录了作者在近一个学期里对R语言的学习历程和体会。作为一款强大的数据处理、计算和制图工具,R语言以其丰富的函数库和高度灵活性脱颖而出。初识R软件,作者强调了R的便利性,如通过简洁的代码解决复杂问题,以及其强大的编程能力,使得用户能够在找不到现成解决方案时自行开发。 在学习过程中,作者重点介绍了R语言的基础语法和技巧。例如,R语言支持基础的数学运算,以及对向量和数组的高效处理,特别是二维矩阵(矩阵)的高级操作,如内积、外积、矩阵运算和数据转换。apply()函数则是进行向量或矩阵维度计算的利器,如对矩阵按行求平均值。 此外,R语言中的数据结构如列表和data.frame(数据框)也是关键内容。列表允许混合不同类型的数据,而数据框则提供了一种类似表格的数据组织方式,每列可以包含不同类型的变量。理解这些数据结构的使用对于实际数据分析至关重要。 在学习心得方面,作者提到了对统计学方法的理解深化,以及如何将统计理论与R语言实践相结合,解决实际的统计问题。通过完成课后作业,作者不仅提升了R语言的操作技能,还强化了理论与实践的结合能力。 这份总结文档不仅梳理了R语言的基础知识,还分享了学习过程中的经验和心得,对于想要深入学习R语言的人士来说,是一份宝贵的参考资料。
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优选
例:
(1)参数使用
> hp_per_cyl<-function(hp,cyl,...) hp/cyl
> splat(hp_per_cyl)(mtcars[1,])
1] 18.33333
> splat(hp_per_cyl)(mtcars)
[1] 18.33333 18.33333 23.25000 18.33333 21.87500 17.50000 30.62500 15.50000
23.75000
[10] 20.50000 20.50000 22.50000 22.50000 22.50000 25.62500 26.87500 28.75000
16.50000
[19] 13.00000 16.25000 24.25000 18.75000 18.75000 30.62500 21.87500 16.50000
22.75000
[28] 28.25000 33.00000 29.16667 41.87500 27.25000
等价于:
> hp_per_cyl(mtcars$hp,mtcars$cyl)
splat 函数的优点就是可以不用拆分字段,可以一起输入作为参数。
(2)与 plyr 函数合用:
> f<-function(mpg,wt,...) data.frame(mw=mpg/wt)
> ddply(mtcars,.(cyl),splat(f))
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