我们可以借助 prod 和 dim 函数找到矩阵的总元素个数，如下面的示例所示。要创建一个奇数元素的矩阵，并用 NA 填充最后一个元素，我们可以使用 byrow 参数。例如，如果我们有一个包含 19 个元素的向量 V，那么我们可以使用下面的命令创建一个名为 M 的矩阵，其中包含 20 个元素，最后一个元素为 NA：M

为了将参与者随机分配到组中，我们可以使用 sample 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个列，例如 Employee_ID，并且我们想要创建五个组，存储在一个名为 Grp 的向量中，那么可以使用下面给出的命令将参与者随机分配到 Grp 中的值：df$Grp

为了在 R 数据框中创建带有前导零的整数列，我们可以使用 sprintf 函数。例如，如果我们想要创建一个数据框列，其值从 1 到 10，并且我们想要将 1 表示为 01，依此类推，那么我们可以使用下面给出的命令：data.frame(x=sprintf('%0.2d',1:10)) 查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1 为了在 R 数据框中创建带有前导零的整数列，请使用下面给出的命令：df1

在 base R 绘图中更改 Y 轴标题最简单的方法是使用 ylab 参数，我们可以在其中简单地输入标题。但是，使用 ylab 无法帮助我们更改轴标题，因此最好使用 mtext 函数，使用该函数可以更改标题的字体大小、位置等。查看下面的示例以了解如何操作。示例 使用下面给出的代码更改 base R 绘图中的 Y 轴标题：plot(1:10) 输出 如果执行上面给出的代码，它将生成以下输出：添加 ... 阅读更多

为了在 base R 绘图中显示 x 横线，我们可以使用 text 函数并在 expression 函数内使用 bar 函数定义横线。例如，如果我们有一个名为 x 的向量，其中包含前十个数字（1 到 10），那么我们可以使用下面给出的命令在 base R 绘图中显示其平均值：text(0.97, 5.5, expression(bar("x"))) 查看下面的示例以了解其工作原理。示例 1 使用下面给出的代码在 base R 绘图中显示 x 横线：plot(mean(1:100)) text(0.97, 50.5, expression(bar("x"))) 输出 如果执行上面给出的代码片段，它将生成以下输出：示例 2 使用给出的代码 ... 阅读更多

为了使用 ggplot2 根据阈值对散点图点着色，我们首先需要定义一个包含阈值的列，然后我们可以在 aes 中使用该列进行着色。可以使用 cut 函数创建包含阈值的列。查看下面的示例以了解如何操作。示例 以下代码片段创建一个示例数据框：x

为了在 R 数据框中按组查找每列中非缺失值的数量，我们可以使用 dplyr 包的 summarise_each 函数以及 is.na 函数的否定。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含一个分组列，例如 G，以及一些其他包含少量 NA 的列，那么我们可以使用以下命令根据分组列 G 查找每列中非缺失值的数量：df%%group_by(G)%%summarise_each(funs(sum(!is.na(.)))) 示例 1 以下代码片段创建一个示例数据框：Group

为了使用 ggplot2 创建多条回归线，我们可以在 aes 中使用分组。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两列数值列，例如 x 和 y，以及一列分类列，例如 C，那么可以使用以下命令为 C 中所有类别创建 x 和 y 之间的回归线：ggplot(df, aes(x, y, group=C))+geom_point()+stat_smooth(method="lm") 示例 以下代码片段创建一个示例数据框：data(mtcars) head(mtcars, 20) 输出 创建了以下数据框：                    mpg  cyl disp   hp drat  wt    qsec   vs am gear carb Mazda ... 阅读更多

为了在 R 数据框中根据几列查找每行的最小值，我们可以在 with 函数内使用 pmin 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含五列，例如 x、y、z、a 和 b，那么可以使用以下命令根据列 x、y 和 b 查找每行的最小值：with(df,pmin(x,y,b)) 示例 1 以下代码片段创建一个示例数据框：x1

为了从 R 中的矩阵中删除重复列，我们可以使用 unique 函数。例如，如果我们有一个名为 M 的矩阵，其中包含一些重复列，那么我们可以使用以下命令删除这些重复列：unique(M,MARGIN=2) 示例 1 以下代码片段创建一个示例矩阵：M1