为了找到 R 数据框列中每 n 个值的总和，我们可以使用 rowsum 函数以及 rep 函数来重复行的总和。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含 4 列，每列包含 20 个值，那么我们可以使用命令 rowsum(df,rep(1:5,each=4)) 来查找每 5 行的列总和。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x1

当我们在 R 数据框中有一个具有两个水平的因子列和一个数值列时，我们可以对该数据框应用配对检验，但数据必须为同一受试者收集，否则它将不是配对数据。此处讨论的数据的 t.test 应用可以通过使用命令 t.test(y1~x1,data=df) 来完成，其中 y1 是数值列，x1 是因子列，这两列都存储在名为 df 的数据框中。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x1

为了在 R 矩阵中提取最后一个元素，我们可以使用 length 函数以及用于子集选择的单个方括号。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，如下所示 - M1 2 3 4 5 6 7 8 9 那么我们可以使用命令 M[length(M)] 提取 M 的最后一个值。示例请考虑以下矩阵 - 实时演示M1

假设我们在 R 中有一个列表，其中存储了两个数据框，每个数据框有 5 列，并且属于同一列的数据之间存在某种内在关系，或者我们想检查它们之间是否存在关系，那么我们可能希望提取这些列。因此，我们可以为此提取使用 lapply 函数。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表，它存储了两个数据框，那么每个数据框的第 3 列可以通过使用命令 lapply(LIST, "[", 3) 来提取。示例请考虑以下数据框和这些数据框的列表 ... 阅读更多

为了删除 R 向量中开头和结尾的零，我们可以使用 min 和 max 函数来访问除 0 之外的值，然后使用单个方括号进行子集选择。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，那么我们可以使用以下命令删除开头和结尾的零 - x[min(which(x!=0)):max(which(x!=0))]示例实时演示x1

为了删除至少包含一个 0 的行，我们可以使用单个方括号来使用 apply 对行进行子集选择，这将选择不包含任何一个零的行。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，那么我们可以使用命令 df[apply(df,1, function(x) all(x!=0)),] 删除至少包含一个 0 的行。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x1

为了使用行号拆分数据框，我们可以使用 split 函数和 cumsum 函数。split 函数将拆分行，cumsum 函数将选择行。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，它包含 20 行，那么我们可以使用以下命令在第 11 行拆分为两个数据框 - split(df,cumsum(1:nrow(df)%in%11))。示例请考虑以下数据框 - 实时演示x1

为了检查向量是否存在于列表中，我们可以使用 %in%，并使用 list 函数读取向量作为列表。例如，如果我们有一个名为 LIST 的列表和一个名为 V 的向量，那么我们可以使用命令 LIST %in% list(V) 检查 V 是否存在于 LIST 中。示例请考虑以下列表 - 实时演示List

为了在基本 R 中使用交叉符号在箱线图中显示平均值，我们可以使用 points 函数并将平均值传递给 pch = 4，它表示一个星号，我们还可以使用 col 参数更改颜色以突出显示平均值，并且可以使用 lwd 参数更改星号的大小，如以下示例所示。示例实时演示x

我们将使用 Tkinter 库创建一个简单的屏幕。算法步骤 1：导入 tkinter。步骤 2：创建 tkinter 类的对象。步骤 3：显示屏幕。示例代码导入 tkinter 作为 tk 窗口 = tk.Tk()输出