要为数据框列创建箱线图，我们可以简单地使用boxplot函数，但不能直接对矩阵列进行操作。如果要为矩阵列创建箱线图，则需要将矩阵转换为数据框，然后使用boxplot函数。例如，如果我们有一个名为M的矩阵，则可以使用boxplot(as.data.frame(M))创建M中列的箱线图。示例在线演示> M M输出[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1.688556 1.697216 1.9469573 1.873956 2.010246 [2,] 1.655357 1.927145 2.0937415 2.273638 1.966972 [3,] 1.886917 1.182852 2.0291452 2.507944 2.338664 [4,] 2.013053 1.995526 1.8122830 2.531708 2.483359 [5,] 1.812015 1.950053 1.8902859 2.453222 2.123253 [6,] 1.781764 1.786285 2.3384120 2.275382 2.509708 [7,] 1.836378 1.192781 1.5382031 2.012324 2.290340 [8,] 2.061482 1.705481 2.5542404 1.958202 1.991252 [9,] 2.162214 1.958862 1.8096081 1.810033 1.856942 [10,] 1.897020 1.614834 2.3407207 2.199068 1.807968 [11,] 2.491147 2.317192 2.4486029 2.131722 1.947841 [12,] 1.860307 1.932982 2.2034280 1.982581 2.720482 [13,] 1.814205 2.214286 1.6917036 1.854341 2.150684 [14,] 1.224437 1.800944 1.7600398 1.503382 2.775012 [15,] 2.309462 2.534766 1.5111472 2.058761 1.823550 [16,] 2.190564 1.588298 1.8854163 1.694651 1.939035 [17,] 2.521611 2.339012 2.2959581 2.501148 1.951673 [18,] 1.808799 2.314207 1.8704730 1.937851 1.877917 [19,] 2.476626 1.806194 2.7111663 2.156506 1.521197 [20,] 1.819725 1.633549 1.9438948 2.213533 2.247944 [21,] 2.412117 1.797531 2.5320892 1.889267 2.586912 [22,] 1.679395 2.276218 1.6120445 1.648766 1.889033 [23,] 2.286285 2.221312 0.9408758 1.896072 1.996449 [24,] 2.274975 2.398884 2.0146319 1.814092 2.350100 [25,] 2.106620 1.640401 1.6416454 2.452356 1.638885 [26,] 1.556329 1.706762 1.8324196 2.348518 1.593293 [27,] 2.171867 1.707615 1.9667116 2.191344 1.595531 [28,] 1.796751 2.753674 2.1741976 1.623239 2.399018 [29,] 2.635992 2.180735 2.2114669 2.258419 2.277367 [30,] 1.874671 2.113165 2.3653358 2.231705 1.919449示例> boxplot(as.data.frame(M))输出

有时我们需要比较最大值或将数据框或data.table对象的某些列设置为其最大值，尤其是在可能需要避免偏差的研究中。因此，我们可以将所有列值设置为最大值。对于data.table对象，我们可以使用单个方括号来访问和将列值分配给其最大值，如下例所示。示例加载data.table包并创建一个data.table对象 −> library(data.table) > x1 x2 DT1 DT1输出x1 x2 1: 3 4 2: 3 5 3: 5 6 4: 10 5 5: 8 2 6: 3 ... 阅读更多

mtext函数可以帮助我们创建X轴或Y轴标签，我们可以借助at参数将这些标签放置在我们想要的位置。例如，如果我们想在X轴标签上使用从A到J的10个大写字母，则可以使用以下命令：mtext(text=LETTERS[1:10],outer=FALSE,side=1,las=1,at=1:10)示例> plot(1:10,xaxt="n")输出示例> mtext(text=LETTERS[1:10],outer=FALSE,side=1,las=1,at=1:10)输出

rownames和colnames函数用于定义矩阵的相应名称，如果我们想要提取这些名称，则将使用相同的函数。例如，如果我们有一个名为M的矩阵，它具有行名和列名，则可以使用rownames(M)和colnames(M)找到这些名称。示例在线演示> M1 M1输出[, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [, 5] [, 6] [, 7] [, 8] [, 9] [, 10] [1, ] 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 [2, ] 2 12 22 32 42 52 62 ... 阅读更多

F统计量有两个自由度，一个用于分子，一个用于分母，F分布是右尾分布。因此，我们需要使用F统计量、自由度和lower.tail=FALSE参数与pf函数一起使用来查找F统计量的p值。示例在线演示> pf(5, 1, 99, lower.tail=F) > pf(5, 1, 24, lower.tail=F) > pf(5, 1, 239, lower.tail=F) > pf(5, 5, 239, lower.tail=F) > pf(5, 5, 49, lower.tail=F) > pf(12, 5, 49, lower.tail=F) > pf(120, 5, 49, lower.tail=F) > pf(120, 1, 49, lower.tail=F) > pf(120, 1, 149, lower.tail=F) > pf(3, 1, 149, ... 阅读更多

要在R中分离包，我们可以简单地使用detach函数。但我们需要记住，一旦包被分离，就无法使用该特定包的任何函数。如果忘记分离，我们会犯这个错误。例如，如果我们使用detach函数detach(package:ggplot2, unload=TRUE)分离ggplot2包，然后再次运行ggplot或qplot函数，则会出现错误。示例考虑以下数据框 −在线演示> x y df df输出x y 1 -0.09124881 0.8106691 2 -0.20521435 -1.0067072 3 -1.07904498 1.3867400 4 1.34461945 -1.4676405 5 -0.21731862 0.5801624 ... 阅读更多

这两个命令实际上没有区别，因为它们给出相同的结果，即当前工作区中对象的个数。如果我们有五种不同类型的对象，例如数据框、矩阵、列表、data.table对象和向量，则这两个命令都将给出这些对象的名称。示例考虑以下对象 −在线演示> x1 x2 df1 df1输出x1 x2 1 A A 2 D A 3 C D 4 A A 5 B C 6 B D 7 D D 8 D C 9 B D 10 B A 11 D ... 阅读更多

大多数人对R中的级别和字符感到困惑，尤其是新手。区别在于，级别专门定义因子列的因子级别，而字符只是简单的字符列，它不是因子或不用作因子，但可以转换为因子。示例考虑以下数据框 −在线演示> x1 x2 df1 df1输出x1 x2 1 B B 2 B A 3 D D 4 D C 5 C A 6 D C 7 A D 8 D B 9 D C 10 B B 11 C B 12 D ... 阅读更多

如果我们想在使用ggplot2包创建的绘图标题中使用Unicode字符，则将使用ggtitle函数与名为expression和paste的函数结合使用。使用expression和paste函数，我们可以为绘图的标题编写Unicode字符。查看以下示例以了解其工作原理。示例考虑以下数据框 −在线演示> x y df df输出 x y 1 3.4501307 6.354644 2 2.1561511 5.349282 3 4.5018653 6.080046 4 2.5512959 5.957558 5 3.6818738 5.749713 ... 阅读更多

如果数据框包含缺失值，则在基础R中很难对其进行可视化，但我们可以为此目的使用visdat包。visdat包的vis_dat函数有助于可视化任何数据框，即使它包含缺失值。例如，如果数据框df包含缺失值，则可以将其可视化为vis_dat(df)。示例1考虑以下数据框 −在线演示> x1 x2 x3 df1 df1输出 x1 x2 x3 1 1 23 10 2 1 23 NA 3 NA NA 10 4 NA NA 10 5 1 24 NA 6 2 22 ... 阅读更多