可以使用 replace 函数用向量中的值替换向量中的值。replace 函数将使用需要替换的值的索引和需要放置的值的索引，但输出将是向量中的值。示例 1 实时演示 > x1 x1 输出 [1] 3 0 1 0 1 1 1 1 2 1 示例 > replace(x1, c(10), x1[c(1)]) 输出 [1] 3 0 1 0 1 1 1 1 2 3 示例 2 实时演示 > x2 x2 输出 [1] 5 1 4 2 3 4 2 4 5 3 6 ... 阅读更多

标准化意味着将 R 数据框的向量或列转换为平均值为 0 且标准差为 1 的方式，即将其转换为标准正态分布。在 R 中，这可以使用 scale 函数轻松完成。查看下面的示例以了解它是如何完成的。示例 考虑以下数据框：实时演示 > set.seed(3665) > x1 x2 x3 x4 x5 x6 df df 输出 x1 x2 x3 x4 x5 x6 1 1.3958185 49.39843 128.5224 3 4.183664 2.33406246 2 1.0467979 48.90103 120.5796 7 3.526731 0.02043217 3 ... 阅读更多

rgb 颜色指的是红绿蓝。这种组合可以帮助我们创建许多不同的颜色。在 R 中，我们可以使用 rgb 函数创建使用不同颜色的绘图以及 image 函数。如果我们想要一个没有坐标轴标题或坐标轴标签的 rgb 颜色绘图，则应在 image 函数内使用适当的参数，如下面的示例所示。示例 考虑以下数据框：实时演示 > set.seed(9991) > x1 x2 x3 df df 输出 x1 x2 ... 阅读更多

要创建一个总和为 1 的随机向量，我们可以使用均匀分布。需要注意的主要事情是，我们应该在向量中包含 0，并随机生成均匀分布的值。查看下面的示例以了解它是如何完成的。示例 1 实时演示 > x1 x1 输出 [1] 0.45490995 0.23826247 -0.07338489 -0.33361362 0.26125094 -0.45243689 [7] 0.05967125 0.43007076 0.04069027 0.37457976 示例 > sum(x1) 输出 [1] 1 示例 2 实时演示 > x2 x2 输出 [1] 1.84330339 -0.11622911 -0.15001654 0.07803346 -0.17353612 0.23651847 [7] -0.21121933 -0.30938763 0.44503222 -0.64249881 示例 > sum(x2) 输出 [1] 1 示例 3 实时演示 > x3 x3 输出 [1] 2.63249755 1.17230387 -0.28068787 0.58040911 -1.48530836 -0.04894802 [7] 0.66718009 0.13504265 -0.18253891 -0.49757615 1.63580429 -2.31002917 [13] 2.66256899 -2.40636756 ... 阅读更多

我们有时希望突出显示绘图的主要标题，其中一种方法是将标题的字体更改为唯一字体或使用混合字体。如果我们想要使用混合字体，我们需要在内部使用标题的适当字体样式，如下面的示例所示。示例 1 > plot(rpois(10,5),main=substitute(paste(italic("Point Chart"),": Poisson Distribution"))) 输出：示例 2 > plot(rpois(10,2),main=substitute(paste(bold("Point Chart"),": Poisson Distribution"))) 输出

R 中的 range 函数提供最小值和最大值，而不是两者之间的差值。因此，我们可以使用 range 函数找到最小值和最大值，然后可以使用 diff 函数找到实际范围。例如，如果我们有一个向量 x，则可以使用 diff(range(x)) 找到范围。示例 实时演示 > x1 x1 输出 [1] 4 2 3 0 2 3 1 3 4 2 示例 > diff(range(x1)) 输出 [1] 4 示例 实时演示 > x2 x2 输出 [1] 4 5 3 10 2 4 2 4 8 7 3 1 5 6 7 3 7 3 4 5 3 7 ... 阅读更多

R 中的 range 函数提供最小值和最大值，而不是两者之间的差值。因此，我们可以使用 range 函数找到最小值和最大值，但对于数据框，我们不能直接使用它。查看下面的示例以了解它是如何工作的。示例 1 实时演示 > set.seed(974) > x1 x2 x3 df1 df1 输出 x1 x2 x3 1 0 6 10 2 0 7 10 3 3 3 11 4 2 7 9 5 3 2 5 6 3 4 7 7 2 7 7 8 2 8 5 9 0 4 9 10 2 2 ... 阅读更多

如果我们找到科学计数法的平均值，则结果也将以科学计数法表示。我们可以通过使用 options(scipen=999) 来解决这个问题，一旦我们在 R 控制台中使用此代码，所有以科学计数法表示的输入都将转换为普通的数值形式，包括任何计算，如果我们想返回到科学计数法，则可以使用 options(scipen=0)。示例 实时演示 > x1 mean(x1) 输出 [1] 4.436267e-22 示例 > options(scipen=999) > mean(x1) 输出 [1] 0.0000000000000000000004436267 示例 实时演示 > x2 x2 输出 [1] 0.000000000000000000000000000000000000001010964 [2] 0.000000000000000000000000000068291679999999998 [3] 0.000000000000000000000000006026013000000000181 [4] 0.000000000000000000000000002702241000000000107 [5] 0.000000000000000000000042258669999999998179163 [6] 0.000000000000000000000000000000091949710000000 [7] 0.000000000000000000000000000000000000107406400 [8] 0.000000000000000000000000000000091949710000000 [9] 0.000000000000000000000003463124999999999951636 [10] 0.000000000000000000004305051000000000103323794 ... 阅读更多

可以通过计算列值之间的差值来找到绝对距离。如果我们希望距离为绝对值，则需要使用 abs 函数。例如，假设我们有一个包含列 x 和 y 的数据框 df，则可以使用 df$Absolute_Distance 找到绝对距离 set.seed(274) > x1 y1 df1 df1 输出 x1 y1 1 6 11 2 1 4 3 4 2 4 7 12 5 4 5 6 6 10 7 6 14 8 6 8 9 2 11 10 3 8 11 3 8 12 2 6 ... 阅读更多

X 窗口系统是用于位图显示的窗口系统。在 R 中，我们可以通过在 R 控制台中简单地键入 x11 来创建此图形显示，图形界面将出现在右侧。我们可以使用 x11 调用中的 width 和 height 参数来更改此显示的宽度和高度。x11 有许多其他参数可以帮助我们更改位图显示的美学属性。这些参数的描述如下：显示图形窗口将显示的显示器。默认情况下，使用 ... 阅读更多