问题如何在程序中使用 C 语言根据指定的长度将长行打印成两行或多行短行？解决方案让我们编写一个代码来读取长行并根据程序中提到的大小将其打印成两行或多行短行。我们在这个程序中使用的内置函数 readline() 函数用于将文本存储在数组中并返回行的大小。我们用于读取短句的逻辑解释如下 −while((charcter=readtext())>0){    if(charcter>length){       count=0;       a=0;       while(alength){          count=0;          a=0;          while(a

如果我们有一个向量，其中交替的值可能创建表格形式，那么我们可能希望将向量转换为数据框。为此，我们首先需要将向量转换为具有适当列/行数的矩阵，然后使用 as.data.frame 函数将其读取为数据框。查看以下示例以了解其工作原理。示例 1 实时演示> x1 x1输出[1] "1" "male" "1" "male" "1" "male" "1" "male" [9] "1" "male" "1" "male" "1" "male" "1" "male" [17] "1" "male" "1" "male" "2" "female" "2" "female" [25] "2" "female" "2" "female" "2" "female" ... 阅读更多

要在基本 R 箱线图中通过不同的线条显示上下四分位数，我们可以使用 abline 函数，但我们需要使用 quantile 为相应的四分位数在 abline 内部找到四分位数。使用 abline 和 quantiles 和 boxplot 函数创建的线条可能不会重合，因为计算方法存在差异。箱线图的计算方法解释如下 −两个“铰链”是第一和第三四分位数的版本。对于奇数 n（其中 n x boxplot(x)输出示例> abline(h=quantile(x,c(0.25,0.75)),col="blue")输出

如果我们在 R 数据框中拥有因子列，那么我们希望找到所有因子列中每个因子水平的频率。这可以通过使用带有 table 函数的 sapply 函数来完成。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框包含一些因子列，那么可以使用命令 sapply(df, table) 创建因子列的频数表。示例 1 考虑以下数据框 −实时演示> x1 x2 df1 df1输出   x1 x2 1  D  a 2  D  b 3  D  c 4  D  b 5  D  c 6  C  a ... 阅读更多

R 语言中没有内置函数来查找众数，因此我们需要创建一个函数，然后将其应用于矩阵的行。创建众数函数如下所示：−mode M1 M1Output     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,]  2    2    1    2   2 [2,]  2    2    2    2   1 [3,]  2    2    1    1   1 [4,]  2    1    1    1   1 [5,]  2    1    1    2   2> apply(M1,1,mode)Output[1] 2 2 1 1 2示例2在线演示> M2 M2Output     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,]  1    1    2    2    1 [2,]  2    1    1    2    1 [3,]  2    2    1    1    1 [4,]  2    1    1    2    2 [5,]  2    1    1    2    2 [6,]  1    2    1    1    2 [7,]  1    1    2    1    2 [8,]  2    2    1    2    1 [9,]  2    1    1    2    2 [10,] 1    1    2    2    2 [11,] 1    1    2    1    2 [12,] 1    2    2    2    1 [13,] 2    2    2    2    1 [14,] 2    1    2    2    1 [15,] 1    2    1    1    2 [16,] 2    2    1    2    1 [17,] 2    2    1    1    1 [18,] 2    1    1    2    1 [19,] 1    1    1    2    1 [20,] 2    1    1    2    2> apply(M2,1,mode)Output[1] 1 1 1 2 2 1 1 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 1 1 2示例3在线演示> M3 M3Output     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,]  1    3    3    2    1 [2,]  2    3    1    2    2 [3,]  2    2    3    3    1 [4,]  1    3    1    3    2 [5,]  3    1    2    1    2 [6,]  2    3    1    1    1 [7,]  2    2    2    3    1 [8,]  1    2    2    2    2 [9,]  2    1    2    1    2 [10,] 1    3    1    2    1 [11,] 2    1    3    1    1 [12,] 1    1    3    2    2 [13,] 2    1    1    1    2 [14,] 2    1    3    3    2 [15,] 1    2    3    1    2 [16,] 1    2    1    2    1 [17,] 3    1    1    3    2 [18,] 3    3    3    3    1 [19,] 3    2    3    1    1 [20,] 3    3    2    2    1> apply(M3,1,mode)Output[1] 1 2 2 1 1 1 2 2 2 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 2示例4在线演示> M4 M4Output      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,]  10    10   9    10   9 [2,]  9     9    10   9    9 [3,]  9     9    9    10   10 [4,]  10    9    9    10   10 [5,]  10    10   9    10   9 [6,]  10    10   9    10   10 [7,]  9     9    9    10   9 [8,]  9     10   9    10   9 [9,]  9     9    9    9    9 [10,] 9     10   9    10   9 [11,] 10    10   9    9    9 [12,] 9     9    9    9    9 [13,] 10    10   10   9 10 [14,] 10    9    10   10 10 [15,] 9     10   9    10 9 [16,] 9     10   9    10 9 [17,] 9     10   10   9 10 [18,] 9     9    9    9 10 [19,] 10    9    9    10 9 [20,] 10    9    9    10 9> apply(M4,1,mode)Output[1] 10 9 9 10 10 10 9 9 9 9 9 9 10 10 9 9 10 9 9 9

值的组合可以通过多种方式完成，其中一种方式是，如果我们有重复值或唯一值，则可以根据该值设置组。如果所有值都是唯一的，则分组没有意义，但如果我们有不同的值，则可以进行分组。为此，我们可以使用 rleid 函数，如下面的示例所示。示例1考虑以下数据框：−在线演示> x df1 df1Output x 1 2 2 1 3 2 4 2 5 1 6 ... 阅读更多

当我们有两个因子列和一个数值列时，我们可以为基于因子列的数值值的总计数创建一个列联表。这可以使用 base R 中的 xtabs 函数来完成。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中包含两个因子列，例如 f1 和 f2，以及一个数值列，例如 Y，则可以使用命令 xtabs(Y~f1+f1, df) 创建 df 的列联表。示例1考虑以下数据框：−在线演示> x1 x2 y1 df1 df1Output   x1 x2 y1 1  B  a  5 ... 阅读更多

默认情况下，图例的形状是圆形的，但我们可以使用 ggplot2 包的 guides 函数来更改它。例如，如果我们有一个数据框，其中包含两个数值列，例如 x 和 y，以及一个分类列 Group，则可以通过使用以下命令创建 x 和 y 之间的散点图，其中分类列 Group 中的类别具有不同的颜色值和不同的图例形状：−ggplot(df, aes(x, y, color=Group))+geom_point()+guides(colour=guide_legend(override.aes=list(shape=0)))在这里，我们可以将 shape 参数值更改为从 0 到 25 之间的任何值。考虑以下数据框：−示例在线演示x阅读更多

当我们使用单个方括号进行子集选择时，需要注意在适当的位置放置逗号。如果我们想使用列对行进行子集选择，则需要在条件之前放置逗号。“未定义的列被选中”错误发生在我们没有指定任何逗号时。查看示例以了解其工作原理。考虑以下数据框：−示例在线演示x15),]Output   x1 x2 1  7  0 2  6  4 4  6  1 7  6  1 9  7  3 11 6  3 12 9  2 15 7  4 16 7  3 17 6  2 18 6  3示例在线演示y1

要使用 dplyr 包对数据框行进行求和折叠，我们可以使用 dplyr 包的 summarise_all 函数。例如，如果我们有一个名为 df 的数据框，其中有一个分类列，例如 Group，以及一个数值列，则可以通过使用以下命令对行进行求和折叠：−df%>%group_by(Group)%>%summarise_all(funs(sum))考虑以下数据框：−示例在线演示Group