我们可以借助 prod 和 dim 函数找到矩阵的元素总数，如下面的示例所示。要创建奇数个元素的矩阵，并用 NA 填充最后一个元素，我们可以使用 byrow 参数。例如，如果我们有一个名为 V 的向量，其中包含 19 个元素，那么我们可以使用以下命令创建一个名为 M 的矩阵，其中包含 20 个元素，最后一个元素为 NA −M

要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，其中包含一个名为 Employee_ID 的列，并且我们想要创建五个存储在名为 Grp 的向量中的组，那么可以通过使用下面给出的命令将参与者随机分配到 Grp 中的值 −df$Grp

要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 开始，并且我们想要将 1 作为 01 等等，那么我们可以使用下面给出的命令 −data.frame(x=sprintf('%0.2d',1:10))查看下面给出的示例以了解它是如何工作的。示例 1要创建带有前导零的整数列，请使用以下命令 −df1

在基本 R 图中更改 Y 轴标题的最简单方法是使用 ylab 参数，我们可以在其中简单地键入标题。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，使用该函数我们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执行此操作。示例使用以下代码更改基本 R 图中的 Y 轴标题 −plot(1:10)输出如果您执行上述代码，它将生成以下输出 −添加 ... 阅读更多

要在基本 R 图中显示 x 横线，我们可以使用 text 函数并在 expression 函数内部使用 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），那么我们可以使用以下命令在基本 R 图中显示其平均值 −text(0.97, 5.5, expression(bar("x")))查看下面给出的示例以了解它是如何工作的。示例 1使用以下代码在基本 R 图中显示 x 横线 −plot(mean(1:100)) text(0.97, 50.5, expression(bar("x")))输出如果您执行上述代码段，它将生成以下输出 −示例 2使用以下代码 ... 阅读更多

要使用 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 函数创建带有阈值的列。查看下面给出的示例以了解如何执行此操作。示例以下代码段创建一个样本数据框 −x

要查找 R 数据框中每列按组的非缺失值的数量，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，其中包含一个名为 G 的分组列和一些其他包含一些 NA 的列，那么我们可以通过以下命令在分组列 G 的帮助下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以下代码段创建一个样本数据框 −Group

要使用 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 的数据框，其中包含两列数值列（例如 x 和 y）和一列分类列（例如 C），那么可以通过使用以下命令为 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")示例以下代码段创建一个样本数据框 −data(mtcars) head(mtcars, 20)输出将创建以下数据框 −                   mpg  cyl disp   hp drat  wt    qsec   vs am gear carb Mazda ... 阅读更多

要查找 R 数据框中基于几列的每行的最小值，我们可以在 with 函数内部使用 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），那么可以通过使用以下命令找到基于列 x、y 和 b 的每行的最小值 −with(df,pmin(x,y,b))示例 1以下代码段创建一个样本数据框 −x1

要从 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以下代码段创建一个样本矩阵 −M1