R语言学习-1-Basic Building Blocks

最新推荐文章于 2022-10-22 19:41:04 发布
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本文首发于公众号：柠檬培养师（ID: yantinger90），欢迎关注！

本文介绍了R语言的基本构建块，包括变量的使用、向量的创建以及算术表达式。通过swirl包进行学习，详细讲解了如何赋值、查看变量内容以及向量的操作，如结合、算术运算等。此外，还分享了R中的省时小技巧，如历史输入记录的查看和自动补全功能。

使用swirl包来进行R语言的学习，有关swirl的介绍可以看Y叔的这篇公众号文章

Basic Building Blocks

介绍R中的一些基本模块，所有的命令都可以在R的console里交互式进行。 推荐使用Rstudio进行学习

变量

R最简单的应用，是可以作为交互式的计算器，在console里输入5 + 7然后回车:

> 5 + 7 #输入，R的控制台里输入的前方会有>标志
[1] 12  #输出结果

默认情况下，R仅打印结果12。 但是，R是一种编程语言，通常我们使用一种编程语言而不是计算器的原因是为了使某些过程自动化或避免不必要的重复。

在这种情况下，我们可能需要在第二个计算中使用上面的结果。 不必每次都需要重新键入5 + 7，我们只需创建一个存储结果的新变量即可。

在R中为变量分配值的方式是使用赋值运算符，该运算符只是一个“<”符号，后跟一个“-”。 看起来像这样：<-。就像一个箭头，把箭头右边的值分配给箭头左侧的变量名称。

我们把上面 5 + 7的结果赋值给名称为x的新变量，我们只需要输入:




                

        

    


  


        

            

                      
                        最低0.47元/天 解锁文章
                          
                      
            

        


    

      

        

            

              
                
                  星轨无尽
                
              
            

            

                关注
              
            

        

        

          
      

      










                



	

		

			

				
					
Building-Blocks.rar_building

				
			

			

				

					07-15
				

			

		

		

			
				
标题“Building-Blocks.rar_building”暗示了这是一个关于构建音频处理基础模块的资源包，主要针对MATLAB环境。描述中提到的“very basic implementations of audio filters in matlab”表明这个压缩包包含了一些...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
React - Up & Running - Building Web Applications

				
			

			

				

					01-07
				

			

		

		

			
				
 With this practical guide, Facebook web developer Stoyan Stefanov teaches you how to build components--React's basic building blocks--and organize them into maintainable, large-scale apps. If you're ...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
iText学习笔记二_基本构建块（basic building blocks）

				
			

			

				

					brb1983的专栏
				

				

					12-16
					
					585
					
				

			

		

		

			
				
1.iText基本构建包括Chunk，Phrase，Paragraph，Achor，List，ListItem，Chapter，Section，Image，PdfPTable，PdfPCell，ColumnText等
 
2.Document中的add方法的参数是Element，以上那些类都直接或间接的是Elment的扩展。
 
3.Chunks 文本块，
   Phrases 短语，由...

			
		

	





	

		

			

				
					
swirl 1: Basic Building Blocks

				
			

			

				

					github_30331909的博客
				

				

					08-03
					
					529
					
				

			

		

		

			
				
swirl 1 Basic Building Blocks
help.start() 帮助命令
？c 查询特定函数
sqrt()
abs()


If the length of the shorter vector does not divide evenly into the length of the longer vector, R will still
| apply t

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
R语言swirl教程（R Programming）1——Basic Building Blocks

				
			

			

				

					weixin_42118755的博客
				

				

					06-13
					
					2150
					
				

			

		

		

			
				
R语言swirl教程——Basic Building Blocks
| In this lesson, we will explore some basic building blocks of the R programming language.

...

  |==                                                                                        |   3%
| If at any point you'd 

			
		

	





	

		

			

				
					
【训练题71：动态规划】Building Blocks | Gym102822B

				
			

			

				

					溢流眼泪的博客
				

				

					10-22
					
					724
					
				

			

		

		

			
				
【代码】【训练题71：动态规划】Building Blocks | Gym102822B。

			
		

	





	

		

			

				
					
r语言 c(-1 1),R语言学习.1-R安装及向量介绍

				
			

			

				

					weixin_31577599的博客
				

				

					05-20
					
					1157
					
				

			

		

		

			
				
1.R与Rstudio????####生信第一步，穿上打底裤。打底裤品牌可以‘R语言’，也可是‘python’。不过大多数人穿的都是R语言牌。建议你也先穿这个牌子。穿破了以后可以再换新的。打底裤穿好，再穿个裤子。裤子品牌建议选Rstudio一般人不会穿着打底裤就出来上街的。1.1安装R1.2安装Rstudio2.R语言第一种数据类型---向量2.1.向量生成????#####(1)用 c() 结合到一起&gt...

			
		

	





	

		

			

				
					
【强化学习】 OpenAI Gym入门：基础组件（Getting Started With OpenAI Gym: The Basic Building Blocks）

				
			

			

				

					iioSnail的博客
				

				

					08-17
					
					7830
					
				

			

		

		

			
				
【强化学习】 OpenAI Gym入门：基础组件（Getting Started With OpenAI Gym: The Basic Building Blocks）

			
		

	





	

		

			

				
					
未来：spring响应式编程 Hands-On Reactive Programming in Spring 5（二）------Basic Concepts

				
			

			

				

					weixin_45699541的博客
				

				

					08-23
					
					870
					
				

			

		

		

			
				
看完这篇文章你会有很大收获！好学近乎知,力行近乎仁，知耻而后勇.这一章节我们要来谈谈.spring响应式编程了。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言学习笔记（一）--变量和数据

				
			

			

				

					yichao0630的博客
				

				

					03-11
					
					5117
					
				

			

		

		

			
				
学习笔记主要还是写给自己用，如果有错误还请多指正辣
01数据类型
声明变量
和python不同，变量可以取带有英文. 的名称
a<-100
score.Tony<-99 # 不会报错

赋值运算符的类型
普通的有 <-、=、->
1+1;2+3;6^2 # 一行有多条命令，用;分隔开
# 赋值运算符
x<-100
x
x=200
x
300->x
x

超赋值运...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言 使用 c() 遇到的问题的解决---%in%

				
			

			

				

					月下醉光遛鸟
				

				

					11-21
					
					1762
					
				

			

		

		

			
				
提取特定列或者行，使用c()时候提示错误：
longer object length is not a multiple of shorter object length
改成使用 %in%

%in%的使用：




			
		

	





	

		

			

				
					
R语言中的一些基本函数

				
			

			

				

					zmlsh的专栏
				

				

					04-11
					
					3321
					
				

			

		

		

			
				
在R中有很多用来处理数据的函数，前面我们已经看到了最简单的一个函
数c，它用来连接列在圆括号中的对象。如：
> c(1:5, seq(10, 11, 0.2))
[1] 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 10.0 10.2 10.4 10.6 10.8 11.0
向量可以进行那些常规的算术运算：
> x 
> y 
> z 
> z
[1] 2 3 4 5
不同长度的向量

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言笔记-向量操作

				
			

			

				

					sherrymi的专栏
				

				

					07-21
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
1. 向量构成的基本元素为：数值（numeric）、字符（character）、逻辑值（logical）、复数型（complex）

 

2. 向量不需要定义类型，可直接赋值：

ac(1,2,3,4,5,-3,-4);a #数值型向量

[1] 1 2 3 4 5 -3 -4

bc("one","two","three");b #字符型向量

[1] "one" "t

			
		

	





	

		

			

				
					
12.深度学习练习：Residual Networks（注定成为经典）

				
			

			

				

					10点43的博客
				

				

					07-12
					
					2498
					
				

			

		

		

			
				
本文节选自吴恩达老师《深度学习专项课程》编程作业，在此表示感谢。

课程链接：https://www.deeplearning.ai/deep-learning-specialization/


目录

1 - The problem of very deep neural networks

2 - Building a Residual Network

2.1 - The identit...

			
		

	





	

		

			

				
					
r语言常用函数（一）

				
			

			

				

					huanhuanxiaoxiao的博客
				

				

					11-03
					
					3218
					
				

			

		

		

			
				
输入ls()或者objects()命令列举出当前内存中的对象
> ls()
[1] "x" "y"
> objects()
[1] "x" "y"
如果不再需要一个对象时，可以通过rm来删除他
> rm(y)
向量是R中最基本的数据对象，所有对象都有模式和长度属性。向量在R中使用c()函数创建
> v<-c(1,2,3,4,5)
> v
[1] 1 2 3 4 5
> length(v)

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言编程艺术学习笔记—第二章

				
			

			

				

					Anna_datahummingbird的博客
				

				

					02-07
					
					1630
					
				

			

		

		

			
				
第二章开始就是正式、深入了解R语言的知识点，首先开始了解的是向量相关的知识，牢记三大要点，贯穿始终：循环补齐、筛选、向量化。1.添加、删除向量增加向量主要用插入法，利用向量索引，去达到增加的目的，如下例所示：&gt; x&lt;-c(1:4)
&gt; x
[1] 1 2 3 4
&gt; x&lt;-(1:2,5,3:4)
&gt; x&lt;-c(x[1:2],5,x[3:4])
&gt; x...

			
		

	





	

		

			

				
					
[R语言] WGCNA入门教程

					
热门推荐

				
			

			

				

					You and Me
				

				

					01-10
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
文章目录wgcna入门-雌性小鼠肝脏表达数据的网络分析：寻找与体重有关的模块1 数据输入和清洗1.1 加载基因表达数据1.2 数据清洗1.3 加载临床特征数据2 建设表达网络与模块检测2.1 自动一步构建网络与模块检测2.1.1 软阈值的选择：网络拓扑分析2.1.2 一步构建网络与模块检测2.2 其他检测算法3 筛选与表型相关的模块3.1 量化模块-特质关联3.2 基因与性状和重要模块的关系：基因...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言报错

				
			

			

				

					weixin_41869644的博客
				

				

					06-03
					
					4805
					
				

			

		

		

			
				
1.在使用R语言进行WGCNA分析的时候。针对原始数据类型总是报下面的错（REAL() can only be applied to a 'numeric', not a 'integer'）。


net = blockwiseModules(
     e,
     power = 8,
     TOMType = "unsigned",
     minModuleSize = 30,
     reassignThreshold = 0,
     mergeCutHeight = 0.25,


			
		

	





	

		

			

				
					
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）

					
最新发布

				
			

			

				

					11-27
				

			

		

		

			
				
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。;  
适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。;  
使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。;  
阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。

			
		

	





	

		

			

				
					
swirl函数R语言

				
			

			

				

					02-21
				

			

		

		

			
				
1: Basic Building Blocks 2: Control Structures ... Selection: 1  |== | 7% | Note: Type q() to quit this lesson, or regrettably for me to move on without finishing. | | What is 2 + 2? |>  ```  此时输入...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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              成就一亿技术人!
            

            

              拼手气红包6.0元
            

          

        

        

          

            还能输入1000个字符
          

          

             
          

          

            

              红包
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              表情包
              代码片
              

                
              

            

            

              
              
              
              
              
              
              
            

          

        

      

    

		

			

			

			

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请填写红包祝福语或标题

      

      

        
        

          
          个
        

        
红包个数最小为10个

      

      

        
        

          
          元
        

        
红包金额最低5元

      

      

        
        

          当前余额3.43元
          前往充值 >
        

      

      

        

          需支付：10.00元
        

        
        
      

    

  





  

    
    
  

  

    
    
  








  

    

      

        

          

            
            
成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
hope_wisdom
 发出的红包
            

          

        

        

          

          

          

        

      

    

    

  



      
      

      
实付元

      
使用余额支付

      

        

          

            
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