要创建使用点而不是条形的直方图，我们可以在基础 R 中使用 plot 函数。x 值将基于向量值的排序，y 值将基于向量值的表格序列。因此，我们将需要排序和带有序列的表格。查看下面的示例以了解如何完成。示例 1> x1 plot(sort(x1),sequence(table(x1)))输出示例 2> x2 plot(sort(x2),sequence(table(x2)))输出

如果我们有一个向量和一个数据框，并且数据框有一列包含与向量中类似的值，那么我们可以根据该向量创建数据框的子集。这可以通过使用单个方括号和 %in% 运算符来完成。%in% 运算符将帮助我们找到数据框列中与向量值匹配的值。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1考虑以下数据框 df1 和向量 v1 -实时演示> x1 x2 df1 df1输出x1 x2 1 ... 阅读更多

要使用 ggplot2 显示 y 变量的平均线，我们可以使用 geom_hline 函数以及 yintercept。在 yintercept 中，我们需要计算 y 变量的均值，我们还可以使用 geom_hline 函数内的 color 参数更改线条的颜色。示例考虑以下数据框 -实时演示> x y df df输出x y 1 -1.07323904 0.368641641 2 0.92531148 -0.196530651 3 -0.57433739 0.710957804 4 1.17367100 0.300110517 5 0.00769624 -1.287517035 6 0.64901161 -0.476105351 7 0.70197701 -0.683592585 8 -0.80807441 -1.716264317 9 0.10827026 0.116964308 10 -1.10451308 0.660382307 11 -0.01612692 -1.182533283 12 2.20292198 -1.890223763 13 -1.03368161 -0.526983486 ... 阅读更多

要创建随机整数的向量，我们可以使用函数 sample.int，如果我们想要创建此类整数的矩阵，则将使用 matrix 函数以及它。例如，如果我们想要创建一个大小为 20、4 列和 5 行的、随机整数（1 到 100 之间）的矩阵，则可以通过使用以下命令来完成：matrix(sample.int(100,size=20),nrow=5,ncol=4)示例 1实时演示> M1 M1输出[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 61 8 68 81 [2,] 34 33 40 70 [3,] 76 29 51 41 [4,] 31 77 8 94 [5,] 35 57 50 29 [6,] 96 28 83 3 [7,] 11 68 71 81 [8,] 63 50 94 85 [9,] 21 53 99 94 [10,] 31 67 23 62 [11,] 56 47 68 66 [12,] 56 5 77 27 [13,] 59 95 88 64 [14,] 21 1 86 55 [15,] 8 3 72 17 [16,] 29 41 61 99 [17,] 7 62 48 56 [18,] 80 78 97 57 [19,] 26 96 34 19 [20,] 73 88 57 72示例 2实时演示> M2 M2输出[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 956 707 421 995 589 [2,] 525 300 595 548 109 [3,] 610 216 754 888 864 [4,] 744 240 997 246 371 [5,] 848 535 477 127 938 [6,] 836 648 241 597 608 [7,] 675 629 517 758 469 [8,] 238 433 296 249 776 [9,] 226 552 933 917 625 [10,] 111 584 643 699 573 [11,] 168 239 409 844 850 [12,] 587 387 587 899 672 [13,] 55 612 315 572 574 [14,] 765 646 925 848 584 [15,] 158 191 235 435 19 [16,] 68 631 493 604 65 [17,] 740 976 498 755 534 [18,] 241 548 921 265 343 [19,] 907 364 318 502 141 [20,] 150 739 614 444 189示例 3实时演示> M3 M3输出[,1] [,2] [1,] 2025 4158 [2,] 1372 4495 [3,] 2208 2306 [4,] 1091 476 [5,] 2635 4873 [6,] 1724 3327 [7,] 580 4051 [8,] 546 3927 [9,] 4115 2399 [10,] 1520 4577 [11,] 420 2441 [12,] 2251 1323 [13,] 2908 1415 [14,] 733 3886 [15,] 3556 844 [16,] 2181 2161 [17,] 2771 2349 [18,] 4805 2057 [19,] 2269 4561 [20,] 3110 1250示例 4实时演示> M4 M4输出[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 10 7 6 8 4 [2,] 2 3 9 7 6 [3,] 1 6 10 3 9 [4,] 8 1 8 7 3 [5,] 10 6 10 8 3 [6,] 2 3 9 7 10 [7,] 5 9 2 1 5 [8,] 6 4 10 1 7 [9,] 3 5 2 5 5 [10,] 2 9 8 8 7 [11,] 6 5 8 3 9 [12,] 4 1 9 6 7 [13,] 2 10 9 4 5 [14,] 10 5 2 1 2 [15,] 3 10 9 2 10 [16,] 3 6 8 8 7 [17,] 3 2 9 3 4 [18,] 9 3 3 5 4 [19,] 6 3 1 3 2 [20,] 3 7 1 7 5

要将 NaN 值转换为 NA，我们需要检测数据框中的 NaN 值并将它们设置为 NA。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一列 x，其中有一些 NaN 值，那么我们可以使用命令 df$x[is.nan(df$x)] 将这些 NaN 转换为 NA x1 x2 df1 df1输出x1 x2 1 NaN -0.44923302 2 NaN -0.12670027 3 1 0.59120380 4 1 -0.18782341 5 NaN -0.28730385 6 1 0.57412261 7 NaN -0.33620181 8 1 1.37168545 9 NaN -2.24121448 10 NaN 1.05990104 11 1 1.95544957 12 NaN -2.19544854 13 1 ... 阅读更多

要创建箱线图，我们有一个因子和一列数值，并且为该因子中的每个类别或级别创建箱线图。现在，如果我们有两个因子，则可以通过在 geom_boxplot 中传递 fill 参数为两个因子级别创建箱线图。这将帮助我们区分两个因子的箱线图。查看下面的示例以了解其工作原理。示例考虑以下数据框 -实时演示> x y grp df df输出       x              y  grp 1 Female    0.790349405 b ... 阅读更多

如果一行包含缺失值，则它们的总和将不是有限的，因此，我们可以使用 is.finite 函数以及 data.table 对象来删除包含 NA 的行。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，其中包含一些包含 NA 的行，则可以通过使用 DT[is.finite(rowSums(DT))] 来删除这些行。示例 1加载 data.table 包并创建 data.table 对象 -> library(data.table) > x1 x2 DT1 DT1输出   x1  x2 1:  1   2 2:  NA  4 3:  1   2 4:  NA  5 5:  1   6 6:  1   8 7:  NA  3 8:  1   ... 阅读更多

查找 R 数据框的列均值的最简单方法是使用 colMeans 函数，但如果我们不想使用它，则可以使用 sapply 来完成。在使用 sapply 时，我们需要确保我们只选择了数据框的数值列。查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1考虑基础 R 中的 CO2 数据框 -实时演示> head(CO2, 20)输出  Plant  Type  Treatment  conc  uptake 1   Qn1 Quebec nonchilled  95   16.0 2   Qn1 Quebec nonchilled  175  30.4 3   Qn1 ... 阅读更多

给定一个矩阵，我们需要打印矩阵的边界元素并显示它们的和。示例参考以下给定的矩阵 -给定矩阵1 2 3 4 5 6 7 8 9边界矩阵1 2 3 4   6 7 8 9边界元素的和：1 + 2 + 3 + 4 + 6 + 7 + 8 + 9 = 40查找边界矩阵和的逻辑如下 -for(i = 0; i

从用户处获取两个整数作为底数和指数，并按照以下说明计算幂。示例考虑以下编写 C 程序的情况。假设底数 = 3指数 = 4幂 = 3*3*3*3算法遵循以下给出的算法 -步骤 1：声明 int 和 long 类型的变量。步骤 2：通过控制台输入底数。步骤 3：通过控制台输入指数。步骤 4：While 循环。指数 != 0    i. 值 *= 底数    ii. 指数 - 1步骤 5：打印结果。示例以下程序说明了如何在 C 语言中计算给定数字的幂。#include int main(){    int base, exponent;    long value = 1;    printf("Enter a base value: ... 阅读更多