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在线演示> 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在线演示> x2 x2输出[1] 5 1 4 2 3 4 2 4 5 3 6 ... 阅读更多

标准化是指将 R 数据框的向量或列转换为均值为 0，标准差为 1 的方式，即将其转换为标准正态分布。在 R 中，可以使用 scale 函数轻松完成此操作。查看以下示例以了解它是如何完成的。示例考虑以下数据框：在线演示> 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。如果我们想要一个带有 rgb 颜色的绘图，没有任何轴标题或轴标签，那么应该在 image 函数中使用适当的参数，如下面的示例所示。示例考虑以下数据框：在线演示> set.seed(9991) > x1 x2 x3 df df输出 x1 x2 ... 阅读更多

要创建一个和为 1 的随机向量，我们可以使用均匀分布。需要注意的主要事项是，我们应该在随机生成均匀分布值时将 0 包含在向量中。查看以下示例以了解它是如何完成的。示例 1在线演示> 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在线演示> 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在线演示> 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

有时我们希望突出显示绘图的主标题，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作为标题。如果我们想要使用混合字体，则需要在内部为标题使用适当的字体样式，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。示例在线演示> x1 x1输出[1] 4 2 3 0 2 3 1 3 4 2示例> diff(range(x1))输出[1] 4 示例在线演示> 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。查看以下示例以了解它是如何工作的。示例 1在线演示> 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

如果我们找到科学数字的平均值，则结果也将以科学计数法表示。我们可以通过使用 options(scipen=999) 来解决此问题，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正常的数值形式，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)。示例在线演示> x1 mean(x1)输出[1] 4.436267e-22示例> options(scipen=999) > mean(x1)输出[1] 0.0000000000000000000004436267示例在线演示> 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，图形界面将弹出在右侧。我们可以使用 x11 调用中的 width 和 height 参数更改此显示的宽度和高度。x11 还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在其上的显示器。默认情况下，使用... 阅读更多