有时我们需要最大值，它可以帮助我们识别在最大点发生的案例或主题，因此我们可以了解所研究样本或总体中的限制。如果我们想查找 R 数据框中每一行中两列或多列值的最大值，则可以使用 pmax 函数。示例考虑以下数据框 - 实时演示set.seed(1997) x1

要创建没有列和行索引的矩阵，我们首先需要创建矩阵，然后可以使用 prmatrix 函数将该矩阵转换为没有列和行索引的矩阵，但我们需要在函数中提供行数。例如，如果我们有一个包含 5 行 5 列的矩阵 M，则可以使用 prmatrix(M,rowlab=rep("",5),collab=rep("",5))将其转换为没有列和行索引的矩阵。示例实时演示M1

泊松分布是一个离散分布，它只有一个名为 lambda 的参数，它是速率参数。速率参数定义为在固定时间间隔内发生的事件数。要在 R 中创建泊松分布的图，我们可以使用 plot 函数和使用 dpois 函数的泊松分布密度。示例实时演示plot(dpois(x=1:50,lambda=3))输出示例实时演示plot(dpois(x=1:50,lambda=3),type="l")输出示例实时演示plot(dpois(x=1:50,lambda=3),type="b")输出

要创建没有边距的图，我们首先需要以一种方式定义边距，以便之后创建的图将没有边距，这可以通过使用 par 函数来完成。我们需要在 par 函数中传递 mar 函数，如 par(mar=c(0,0,0,0))。示例实时演示par(mar=c(0,0,0,0)) plot(1:10)输出示例实时演示barplot(1:10)输出

pheatmap 函数用于创建聚类热图，但我们可以使用 color 参数更改图的美观性，这是 pheatmap 函数的主要功能之一。还有许多其他参数将 pheatmap 与 heatmap 函数区分开来。示例library(pheatmap) M1

如果我们想为两个分类变量创建一个离散变量总和表，则可以使用 xtabs 函数。输出将是一个列联表或交叉表，看起来像一个矩阵。例如，如果我们有一个数据框 df，其中包含两个分类列 x 和 y 以及一个计数列 freq，则可以使用 xtabs(freq~x+y,data=df1)创建 freq 的总和表。示例考虑以下数据框 - 实时演示x1

要在基本 R 中的箱线图内创建矩形，我们可以在创建箱线图后使用 rect 函数。rect 函数有很多参数，但对于创建矩形，只有前四个是必要的，它们定义为 xleft - 左 x 位置的向量（或标量）、ybottom - 底 y 位置的向量（或标量）、xright - 右 x 位置的向量（或标量）和 ytop - 顶部 y 位置的向量（或标量）。示例实时演示x

三维数组可以具有不同大小的矩阵，并且它们不一定是正方形或矩形。此外，数组中的所有元素都具有相同的数据类型。如果我们想查找三维数组的平均值，则可以使用 apply 函数，其中我们需要使用组合函数引用数组元素的列和行。示例实时演示A1 apply(A1,c(1,2),mean) [,1] [,2] [1,] 5 7 [2,] 6 8示例A2

R 数据框中的组列具有重复值，我们可能希望根据这些值创建一个包含序列号的列，例如第一组的第一个值得到 1，当在同一列中第二次出现时，相同的值得到 2，依此类推。这可以通过使用 ave 函数来完成，如下面的示例所示。示例考虑以下数据框 - 实时演示S.No

如果矩阵中既有正值也有负值，则矩阵的最大值将是正数，但如果我们想忽略符号，则用负号表示的数字也可以是最大值。如果我们想获得最大值及其符号，则可以使用 R 中的 which.max 函数。查看下面的示例以了解如何操作。示例实时演示M1