如何为R中其他列的特定值制作唯一值向量

在R中，可以使用以下方法为其他列的特定值制作唯一值向量：

使用subset()函数选择包含特定值的行：

subset_data <- subset(data, column == specific_value)

其中，data是数据框名，column是要筛选的列名，specific_value是要筛选的特定值。

使用unique()函数获取唯一值向量：

unique_values <- unique(subset_data$other_column)

其中，subset_data是上一步筛选得到的数据框，other_column是要获取唯一值的列名。

如果需要将唯一值向量作为结果返回，可以将上述步骤合并为一个函数：

get_unique_values <- function(data, column, specific_value, other_column) {
  subset_data <- subset(data, column == specific_value)
  unique_values <- unique(subset_data$other_column)
  return(unique_values)
}

使用时，调用该函数并传入相应的参数即可：

result <- get_unique_values(data, "column", specific_value, "other_column")

其中，data是数据框名，"column"是要筛选的列名，specific_value是要筛选的特定值，"other_column"是要获取唯一值的列名。

这样，就可以得到其他列中特定值的唯一值向量。请注意，这里没有提及具体的腾讯云产品和链接地址，因为这些与云计算领域的问答内容无关。

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它是结束repeat 循环的唯一办法。关键字next：可以用来结束一次特定的循环，然后直接跳入"下一次"循环。 7)....这包括一个和M 列空间一致的正交列U 的矩阵，一个和M 行空间一致的正交列V 的矩阵，以及一个正元素D 的对角矩阵，如M = U %*% D %*% t(V)。D 实际上以对角元素向量的形式返回。...第一行可以有该数据框各个变量的名字。随后的行中第一个条目是行标签，其他条目是各个变量的值。 scan() 函数假定有三个数据向量，长度一致并且要求并行读入。...第一步是用scan() 以列表的形式读入这三个向量，访问内置数据 R 提供了大约100个内置的数据集(在包datasets 中)，其他的包(包括和R捆绑发布的推荐包) 也提供了一些作为例子的数据集。...在任何R 的安装版本中，它们都会被自动获得。捐献包和CRAN 世界各地的作者为R 捐献了好几百个包。其中一些包实现了特定的统计方法，另外一些给予数据和硬件的访问接口，其他则作为教科书的补充材料。

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其中vector包含了数组中的数据， dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值，dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。...数据框可通过函数data.frame()创建：mydata <- data.frame(col1, col2, col3,...)其中的列向量col1、 col2、 col3等可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型...每一列数据的模式必须唯一，不过你却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。访问数据框中元素的方式有若干种。...函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1...k]（其中k是名义型变量中唯一值的个数），同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。...列表允许整合若干（可能无关的）对象到单个对象名下。类似于编程语言中的类或是结构体。某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至其他列表的组合。

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在机器学习中，我们也经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小（为什么是这样的，不要管了，要扯就扯偏了，记得是衡量向量或者矩阵大小的就行了）这些知识在各大算法（如SVM）中亦有涉及，而且在距离量度中的欧式距离...一个变换（或者说矩阵）的特征向量就是这样一种向量，它经过这种特定的变换后保持方向不变，只是进行长度上的伸缩而已。...特征向量是指经过指定变换（与特定矩阵相乘）后不发生方向改变的那些向量，特征值是指在经过这些变换后特征向量的伸缩的倍数,也就是说矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些向量产生旋转的效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量...做法：把数据集赋给一个178行13列的矩阵R，减掉均值并归一化，它的协方差矩阵C是13行13列的矩阵，对C进行特征分解，对角化，其中U是特征向量组成的矩阵，D是特征值组成的对角矩阵，并按由大到小排列。...然后，另R’ =RU，就实现了数据集在特征向量这组正交基上的投影。嗯，重点来了，R’中的数据列是按照对应特征值的大小排列的，后面的列对应小特征值，去掉以后对整个数据集的影响比较小。

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此函数必须为以下形式： dydt = ddefun(t,y,Z) 其中 t 对应当前 t，y 是一个求 y(t) 近似值的列向量，Z(:,j) 用于为以 delays(t,y) 的分量 j 形式提供的时滞...参数化函数解释了如何为函数 ddefun、delays 和 history 提供其他参数(如果需要)。 ddesd 以结构体 sol 的形式返回解。...使用辅助函数 deval 和输出 sol 来计算区间 tspan = [t0,tf] 中的特定点 tint 的解。...如果指定了 ‘Events’ 选项，并且检测到事件，输出结构体 sol 还包括下列字段： sol.xe包含所有事件位置的行向量，即事件函数消失的时间 sol.ye包含特定列数据的矩阵，其列值为与 sol.xe...中的时间对应的解 sol.ie索引向量，其中的索引值用于指定在 sol.xe 中的对应时间所发生的事件示例方程 sol = ddesd(@ddex1de,@ddex1delays,@ddex1hist

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导出在R环境之外使用的图片。 1.设置数据框以进行可视化在本课中需要制作与每个样本中的平均表达量相关的多个图，还需要使用所有可用的metadata来适当地注释图表。观察rpkm数据。...每列代表实验中的样品，每个样品具有~38K值，对应着不同转录本的表达。最终需计算每个样本的表达量的平均值。一步一步来，如果只想要样本1的平均表达式（包括所有转录本），怎么做？...该族包括几个函数，每个函数的输入都是向量，输出是指定类型的向量。例如，用这些函数对向量中的每个元素或数据框中的每列或列表的每个组件执行某些任务/函数，依此类推。 map() 创建一个列表。...在R的术语中，输出被定向到特定的输出设备，并指示输出文件的格式。必须创建或“打开”设备才能接收图像输出，对于在磁盘上创建文件的设备，还必须关闭设备才能完成输出。将散点图输出成pdf文件格式。...注2：如果在关闭设备之前已经制作了任何其他图表，它们将全部存储在同一个文件中; 除非另有说明，否则每个图通常都会有自己的页面。 ?

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如果矩阵的行数等于向量的长度，则针对向量绘制矩阵的每列；如果矩阵的列数等于向量长度，则针对向量绘制矩阵的每行；若矩阵为方阵，则针对向量绘制矩阵的每列。...3.其他几种格式 plot(x1,y1,…,xn,yn) 在这种格式中，将使用相同的坐标轴绘制多条曲线。...具体来讲，针对y的每个数据，以数据的索引当做x与其值配对绘制曲线。如果y是向量，那么x轴的尺度范围从1到y的长度。如果y是矩阵，则绘制y的每列，列中数据对应的x，则取各值对应的行号。...h=plot(______) 这种格式返回由图中各线条的句柄构成的列向量h，即h中的每个元素就是图中一条线的句柄，当绘制多条线时，用户可通过某条线的句柄对该线进行特定的修改。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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NumPy 1.26 中文官方指南（三）

a 中向量 v > 0.5 的列 a(:,find(v>0.5)) a[:, v.T > 0.5] 提取 a 中列向量 v > 0.5 的列 a(a<0.5)=0 a[a < 0.5]=0 a 中小于...你可以拥有标准向量或行/列向量。直到 Python 3.5 之前，使用数组类型的唯一劣势是你必须使用dot而不是*来对两个张量（标量积，矩阵向量乘法等）进行乘法运算。...(a) 数组a中唯一值的向量 squeeze(a) a.squeeze() 移除数组a的单例维度。..., q) signal.resample(x, np.ceil(len(x)/q)) 通过低通滤波下采样 unique(a) np.unique(a) 数组a中的唯一值向量 squeeze(a) a.squeeze...如果你喜欢，可以使用标准向量或行/列向量。直到 Python 3.5，使用array类型的唯一缺点是你必须使用dot而不是*来乘法（缩减）两个张量（数量积，矩阵向量乘法等）。

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plot函数的用法_ezplot函数

一.plot 首先，plot有几种形式（1）plot(X,Y):创建数据Y相对于中相应值X的二维折线图其中，若X，Y是向量，长度必须相等，图是Y对X的若X，Y是矩阵，大小必须相等...，图是列Y对与列X的若X或Y一个是向量，一个是矩阵，矩阵必须具有一定的尺寸，使得其尺寸之一等于向量的长度。...如果矩阵是正方形，则该函数将绘制每列相对于向量的图。若X或是Y是标量，另一个是标量或向量，图像是离散点，符号一定是plot(X,Y,’o’)。...,Xn,Yn,LineSpecn) 设置每条线的线型，标记类型和颜色（4）plot(Y)创建数据的二维折线图Y与每个值的索引若Y是向量，则x轴刻度范围为1到Y的长度那么大若Y是矩阵，图像是列Y和行号的关系...，唯一困难的是在不同算法中结合数学公式和数据集完成图像的分析，本人尚才疏学浅，如内容中有任何错误的地方，望告知，我会加以修改，之后会继续更新。

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R常用基本函数汇总整理

返回特定option的当前值包操作(package) .libPaths() 查询或安装包的路径 library() 查看当前可用的包或调入某个包 attatch() 将一个包或...颜色处理 colors() 列出R的built-in colors rgb() 通过分别给出red,green,blue的值来产生调和色 col2rgb() 将三种格式的R颜色（...名字，"#rrggbb"，palette()）转换成red，green，blue值 palette() 调色板 rainbow() 产生渐变的彩虹色特定画图函数(particular...() 返回或设置矩阵类对象的行的名称 colnames() 返回或设置矩阵类对象的列的名称 intersect() 两个向量的交 union() 两个向量的并 setdiff()...frame中不包含NA值的行的行号

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Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

（1）向量选择使用索引从向量中提取一个或多个值，可以使用方括号[ ]语法提供一个或多个索引。索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。...编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。C系列中的语言（包括C ++，Java，Perl和Python）从0开始计算，因为这对计算机来说更简单。...让我们从年龄中选择前四个值： age[1:4] 或者，如果您希望反向可以尝试4:1例如，并查看返回的内容。 ---- 练习使用以下字母C，D，X，L，F创建一个名为字母的向量。...R中逻辑运算符的完整列表如下所示：操作符号描述 > 大于 > = 大于或等于 < 少于 <= 小于或等于 == 等于！= 不等于＆和 | 或使用逻辑表达式来确定特定条件是真还是假。...仍以age向量为例： age 想知道age向量中的每个元素是否大于50，可以使用： age > 50 返回的是具有与age相同长度的逻辑值的向量，其中TRUE和FALSE值指示向量中的每个元素是否大于

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社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

向量向量的创建向量元素的访问向量的运算向量的其他常用操作矩阵矩阵的创建矩阵元素的访问矩阵的运算矩阵的特征值与特征向量列表列表的创建列表元素的访问向量向量的创建向量（vector...向量的创建也可以通过面向对象的方式实现： x <- vector(mode = "integer", length = 5) 参数 mode 为向量中存储的数据类型，对应 R 语言中基本的数据类型，如整型...获取向量的长度 length()： > length(c(1, 2, 3, 4, 5)) [1] 5 查找特定元素在向量中的索引 which()： > x <- c(1, 2, 3, 4, 5) >...为矩阵的列数，byrow 表示 data 的值是否按行填充，dimnames 给矩阵行列的名称赋值。...将其输入到 R 终端中，细心的你会发现这与矩阵计算特征值和特征向量的函数 eigen() 返回的类型一致。这种定义了名称的列表对于包含多个返回值的函数非常方便。

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市值250亿的特征向量——谷歌背后的线性代数

任意列随机矩阵A都有特征值为1的特征向量。证明：我们要想办法利用到列和为1这一重要性质。注意到，列和为1这一性质用矩阵乘法做形式化可以得到ATe=e, 其中e为全1列向量。...在后面的讨论中，我们用V1(A)来表示列随机矩阵A的特征值为1所对应的特征向量所张成的特征空间。 ?...其中Ai为Wi的链接矩阵，每个Ai是ni x ni的列随机矩阵，因此每个Ai都有唯一的特征值为1所对应的归一化后的特征向量vi属于Rni，我们将它们拼接在一块可以得到整个矩阵A的特征值为1的一系列特征向量...如果一个网中存在孤立点，那么这个网所对应的链接矩阵就包含一个或者多个全零列。在这种情况下，我们称A为列次随机，即它的列和都是小于或者等于1的。可以证明这样矩阵的特征值都是小于或等于1的。...任意正列随机矩阵M都有唯一的正向量q满足Mq=q, 其中q的一范数为1. q可以通过计算 ? 对于任意初始化x0，x0是正向量且满足x0的一范数为1。

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《Kaggle项目实战》泰坦尼克：从R开始数据挖掘(二)

第二部分：使用分类变量预测存活结果在《Kaggle项目实战》泰坦尼克：从R开始数据挖掘(一)中，我们介绍了R中有关导入数据的知识。...我们仅用目标变量作为预测变量，现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。这场灾难中，“妇女和儿童优先”是为人熟知的，所以我们首先看看性别变量和年龄变量，观察一下它们能够导致生存结果的不同。...我们使用0填充了原来的列，当然，这其实并没改变列里的内容。然后，我们将变量“Sex”的值为“female”的项对应的存活预测值设置为1。我们使用了两个新的R语法符号，“==”和“[]”。...造成这种情况的实际原因有很多，这个现象有时很难避免。我们可以用年龄的均值来填补这些缺失值。我们之前制作的几张表所针对的变量都是分类变量，即变量中仅包含特定的几个值。...然后将年龄变量低于18岁的乘客在该列中的值置换为1。为了做到这一点，我们使用了小于号，这是另一个布尔检验，类似于我们在上一组代码中的双等号。

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R语言系列第一期（番外篇）：R的6种对象—向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框

例（如果第二个参数是一个值，那么表示前一个参数整体重复的次数，如果是一个向量，那么就代表前面对应的位置的重复次数，大家可以考虑下如果两个参数的元素数量不同的情况会怎么样如：rep(c(1,2,3),c(...· 4.因子 · 因子是使用向量创建的R对象，类似统计学中的分类变量，它将向量与向量中元素不同值一起存储成标签，而不论是哪种类型的向量，最后都存储成字符型元素。...· 6.数据框 · 到最后一个对象了，在其他统计软件包中，数据框被称为“数据矩阵”或“数据集”，他是一系列等长度的向量和/或因子，交叉相关，很适合数据收集的类型。...同时也可以采用负索引，如果想把7和9从a中剔除掉的结果，可以： > a[c(-4,-5)] [1] 1 4 5 · 2.条件选择 · 当然有的时候我们并不知道我们想要的数据在一个向量中的位置，只需要部分满足条件的值...逗号后空白，代表保留所有列。#Tips：在R中如果这种嵌套内容让你产生了困惑，建议分解成细小的步骤，先把内环的东西结果研究明白，循序渐进，这样就会更加容易。

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梯度直方图(HOG)用于图像多分类和图像推荐

每个列的惟一值。...但是为了使用这些信息来训练一个模型，我们需要提取一维向量形式的特征(如[x1,x2，..，xn])。...然后形成大小为n的直方图，将梯度量级值从w.r.t梯度方向进行处理。最后根据规则对直方图进行归一化，形成一个n维向量。对于一个单元格，我们得到一个n维向量。...针对该问题，分别采用了支持向量机、随机森林和KNN算法。在所有最近邻查找算法(ball_tree、kd_tree和brute force)中，KNN的表现都优于其他分类器。...所有属于其他类别的记录被命名为“其他”。通过更改Jupyter笔记本中的列名，可以对任何列类型进行分类。下面是一些有助于评估模型性能的数字。 ?

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