如果我们要将两个矩阵相乘，如果它们包含缺失值，那么我们首先需要将缺失值转换为零，然后就可以轻松地进行乘法运算。如果不这样做，则乘法的输出在所有位置都会有 NA。查看以下提供的示例，了解如果矩阵中存在 NA，乘法的正确方法。示例 1 以下代码段创建一个示例矩阵 −M1

给定一个无序整数数组。使用通过多线程实现的归并排序技术对数组进行排序归并排序是一种基于分而治之技术的排序技术，其中我们将数组分成相等的两半，然后以排序方式将它们合并。实现归并排序的算法是检查列表中是否有一个元素，然后返回该元素。否则，将数据递归地分成两半，直到无法进一步划分。最后，按排序顺序将较小的列表合并为新列表。多线程在操作系统中，线程是轻量级进程，它 ... 阅读更多

要在基本 R 箱形图中隐藏异常值，我们可以在箱形图函数内使用范围参数，但我们必须使用范围参数。范围参数可以采用很多值，因此，我们需要找到一个可以删除所有异常值的参数。要了解其工作原理，请查看下面给出的示例 −示例要在基本 R 箱形图中隐藏异常值，请使用以下代码段 - x

要在 theme_bw 中为 ggplot2 图表创建更深的网格线，我们可以使用主题函数，其中我们可以使用主要和次要网格线元素行来使用 panel.grid.major 和 panel.grid.minor 参数的帮助将黑色颜色，如下面的示例所示。我们可以使用任何其他颜色，但黑色是最常用的颜色，因为它与边框颜色匹配。示例以下代码段创建一个示例数据框 - x

给定一个整数数组、一组段开始和结束指针以及一个键值，这里的问题陈述是找到给定范围内的所有小于或等于给定键值的值。让我们用示例来理解输入 - arr[] = {7, 8 , 1, 4 , 6 , 8 , 10 }段 1：start = 2, end = 4, k = 2段 2：start = 1, end = 6, k = 3输出 - 在给定范围内小于或等于键值的数量为 2 ... 阅读更多

要在 R 中检查矩阵中是否有任何缺失值，我们可以使用任何函数和 is.na 函数。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，那么我们可以使用以下命令来检查 M 是否包含任何缺失值 - any(is.na(M))示例 1以下代码段创建一个示例矩阵 - M1

要在 R 中从 data.table 对象中删除行号，我们可以将 row.names 设置为 FALSE 并打印 data.table 对象。例如，如果我们有一个名为 DT 的 data.table 对象，那么我们可以使用下面给出的命令从 DT 中删除行号 - print(DT,row.names=FALSE)示例 1要加载 data.table 对象并创建一个对象，请使用以下代码段创建一个数据框 - library(data.table) x1

若要在 R 数据框中为范畴变量创建堆叠条形图，我们可以使用 ggplot 函数和 ggplot2 的 geom_bar 函数，并在 aes 内将 1 作为 X 变量。例如，如果我们有一个称为 df 的数据框，它包含一个范畴列 C 和一个数字列 Num，那么我们可以使用以下命令创建堆叠条形图：ggplot(df,aes(1,Num,fill=C))+geom_bar(stat="identity") 示例 下面的代码段创建了一个示例数据框 -x

若要找出 R 数据框中出现 n 次的值，我们需要首先用因子对列进行制表，然后提取列的层级，再用 as.numeric 读出这些层级。查看下面给出的示例以了解如何完成此操作。示例 1 以下代码段创建了一个示例数据框 -x

记忆化是一项基于动态规划的技术，通过确保该方法不会针对同一组输入运行多次来提高递归算法的性能，方法是记录提供的输入的结果（存储在数组中）。可以通过实现递归方法的自顶向下方法来实现记忆化。让我们借助基本的 Fibonacci 示例来理解这种情况 一维记忆化我们将考虑仅使用一个非常量参数的递归算法（仅一个参数更改其值），因此此方法称为一维记忆化。... 阅读更多内容