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選取x,y對應位置均不是缺失值的元素：z <- complete.cases(x,y)
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不同對象之間的功能與聯系
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111111
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11111
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·······查看全部 -
重要函數的使用
mapply
上面兩條創建的列表是一樣的
創建函數
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重要函數的使用
求列的平均rowSums(x)---對行求和
rowMeans(x)---對行求平均
colSums(x)---對列求和
colMeans(x) -----對列求平均
rnorm(100)----隨機從正態分布里抽取100個數據
quantile? -----? 求數據的百分位點
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重要函數的使用
#lapply
str(） ---------把任意的R對象的使用標準展示出來
eunif? -----?從一個均勻分布的整體里抽取若干個數出來
runif?默認的取數區間是0-1，但是當對min和max進行設置以后，取數區間變成了0-100
建一個匿名函數---function(m)? ---m是函數要傳入的參數
?
#sapply
sapply可以對lapply的結果進行化簡，如果能化解則化簡，不能化簡則和lapply的結果一致
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重要函數的使用
??
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重要函數的使用
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構建子集的小結
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向量化操作
rep（i,n）---把I重復n次
x%*%y-------得到的才是真正的矩陣乘法
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向量化操作
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處理缺失值
創建帶有缺失值的向量，判斷是否帶有缺失值
！代表--取反
complete.case()---獲取兩個都不是缺失值的數據結果：只有x,y中都不是缺失值的位置是TRUE ,有一個缺失值或者兩個缺失值為FALSE
這樣x,y就取到了x,y都不是缺失值位置的內容
加載datasets這個包
查看其中一個數據集的內容
判斷數據集是否為空值[1]、[13]等，是代表數據的位置，第一個，第十三個
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不完全匹配
exact?控制是否精確匹配當列表名稱首字母相同，單獨輸入一個字母無法進行不完全匹配，需要輸入到不相同字母才能繼續進行
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