使用cut()函数进行编程,可以将变量分成3个类。cut()函数是R语言中的一个函数,用于将连续变量划分为离散的类别。它可以根据指定的分割点将变量划分为不同的类别,并为每个类别分配一个标签。
cut()函数的语法如下:
cut(x, breaks, labels, include.lowest, right)
参数说明:
jieba是一个强大的中文分词工具,用于将中文文本切分成单个词语。它支持多种分词模式,包括精确模式、全模式、搜索引擎模式等,还可以通过用户自定义词典来增加新词。本文将从入门到精通地介绍jieba库的使用方法,带你掌握中文分词的基本概念和高级特性。
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了,才能在处理问题的过程中得心应手,快速地找到最优方案。
为了更容易学习便于理解,我们的图例是以有两个小孩围成一圈,并且设置报数的数为1的情况来制作的。 上面的两种解决Josephus问题的解决办法从代码上来看,都属于一杆子到底的解法,第二种从结构表达上优于第一种,但是这两个都属于纯粹的过程式程序设计,程序虽然简短,但很难让人看懂,程序的可读性不高,在我们没有学习面向对象的编程之前,聪明的人可能会把各各步骤分解出来做成由几个函数来解决问题。 思路大致可以分为以下六个部分: 1.建立结构 2.初始化小孩总数,和数小孩的数 3.初始化链表并构成环链 4.开始通过循环数小孩获得得胜者 5.输出得胜者 6.返回堆内存空间 从表上看这个程序为了便于阅读可以写成六个函数来分别处理这六个过程,的确,这么修改过后程序的可读性是提高了一大步,但是有缺点仍然存在,程序完全暴露在外,任何人都可以修改程序,程序中的一些程序作者不希望使用者能够修改的对象暴露在外,各对象得不到任何的保护,不能保证程序在运行中不被意外修改,对于使用者来说还是需要具备解决Josephus问题算法的能力,一旦程序变的越来越很,,每一个参与开发的程序员都需要通读程序的所有部分,程序完全不具备黑盒效应,给多人的协作开发带来了很大的麻烦,几乎每个人都做了同样的重复劳动,这种为了解决一个分枝小问题写一个函数,最后由很多个解决局部问题的函数组合成的程序我们叫做结构化程序设计,结构化编程较过程化编程相比可读性是提高了,但程序不能轻易的被分割解决一个个大问题的模块,在主函数中使用他们的时候总是这个函数调用到那个函数,如果你并不是这些函数的作者就很难正确方便的使用这些函数,而且程序的变量重名问题带来的困扰也是很让人头痛的…… 那么面向对象的程序设计又是如何解决这些问题的呢? 面向对象的程序设计的思路是这样的: 程序 = 对象 + 对象 +对象.......... 这么组合而来的 对于上面的josephus问题可以把问题分割成如下的方法进行设计(如下图所示)
ggplot2是R中用于绘图的高级程序包,它将绘图视为一种映射—数学空问到图形元索空间的映射,例如将不同的数值映射为不同的颜色或其他图形属性。ggplot2在画图时就是采用了类似photoshop的图层设计方式,允许用户一步步构建图形,并且便于图层的修改。
第一自变量h与与第二自变量sex是等长的, 对应元素分别为同一人的身高和性别, tapply()函数分男女两组计算了身高平均值
本文是【统计师的Python日记】第7天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天:Pandas,露两手】 【
交互式图形命令:允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图形.上添加图形信息或者提取图形信息。
今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。 因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。 比如年龄段、性别、职位、爱好,星座等。 之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解,除了其在数据结构中的特殊地位之外,在数据可视化和数据分析与建模过程中,因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用,其意义非同寻常,无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模,都不容忽视。 通常意义上,按照其所描述的维度实际意义,因子变量一般又可细分为无序因
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
请用Python统计小说《Walden》 中各单词出现的频次,并按频次由高到低排序。
在使用 R 语言的过程中,需要给函数正确的数据结构。因此,R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求,往往需要对数据进行各种转化,以达到分析函数的数据类型要求,也就是对数据进行“塑形”,因此,数据转换是 R 语言学习中最难的内容,也是最重要的内容。
ggplot2的特殊语法规则:列名不带引号,行末写加号(加号表示不同函数之间的连接)
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有三个神奇的要素,这三个要素构成了数据分析最好的指标:最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。shell中函数的定义格式如下
本文的研究目的是基于R语言的k-prototype算法,帮助客户对新能源汽车行业上市公司进行混合型数据集的聚类分析。
1.str() 在很多语言里可以将其他类型转化为字符串,不过在R中会返回数据类型。
When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:
哈喽,我是学习生物信息学的阿榜!非常感谢您能够点击进来查看我的笔记。我致力于通过笔记,将生物信息学知识分享给更多的人。如果有任何纰漏或谬误,欢迎指正。让我们一起加油,一起学习进步鸭? 这份思维导图可以
在上一篇文章里,无论原始数据是表格式的还是罗列式的,我们都可以建立起相应的逻辑回归模型。详情点击:R语言系列五:②R语言与逻辑回归建立
这周参加一个创新培训,结束后有个答辩需要制作ppt,为了更好的展示内容,想到用词云图。本文分享一下如何基于Python的stylecloud制作酷炫的词云图。stylecloud是wordcloud优化改良版,操作简单,直接调用。
1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array(1:24, dim=c(3,4,2)) #访问 x1[3] x2[c(1,3,5)] x3[3:5] xs[2, 2, 2] xs[2, 2, 1] #增加 x1[6] <- 6 x2[c(7, 9, 11)] <- c(11, 13, 15) #动态增加 x1[length(x1) + 1] <
你已经在某个项目的一部分中拖延了很久。推迟了一周以后,今天是你计划打开遗留代码库并查看已完成的内容的时候。你一想到这代码库就害怕。因为你知道离岸软件开发团队已经接触了多年这些代码,而且这些代码已经有五年的历史了。你还知道让你接手这些代码就是让你去改进它们的。由于预算问题,管理层决定“重用”代码,而不是放弃整个项目。现在,你身处国外,你希望在另一边等待你的是“好代码”,但是又非常清楚这些代码有95%的概率是“烂代码”。
6月份一直在忙期末考试,今天来迅速的学习下ggplot2包的简单绘图。 R的基础包里面也有很多画图函数,例如plot();barplot();qqplot(); 但是还有大名鼎鼎的ggplot2包,用这个包的函数画出的图比较漂亮,而且使用灵活。
上一节我们学习了朴素贝叶斯的原理,并且手动推导了计算方法,今天我们通过两个真实案例,来看看如何在工作中应用朴素贝叶斯。
对于我们40岁的驾驶员的年化索赔频率的预测现在为7.74%(比我们之前的7.28%略高)
字符串余弦相似性算法是通过利用我们初中就学过的三角函数中的余弦定理来计算两个字符串的相似度,它是定义在向量空间模型(Vector Space Model)中的。
在之前同步版本的应用中,对于示例图片的马赛克处理,需要几秒时间才能完成,我们可以通过并发编程来提升这个性能。
当晚,我在我们单细胞天地的各个交流群通知了大家记得录屏,毕竟按照往年惯例每次放出的recording都是不全的 , 今天终于在B站看到了全部的超高清录屏,真爽:
今天跟大家分享ggplot图表的配色原理与基本技巧。 图表配色是一个很深奥的话题,多亏了R语言平台的众多开发者贡献的配色包,让图表的配色不再深不可测。 这里我暂且将所有的配色场景划分为两类: 离散变量配色与连续变量配色 ggplot函数的配色机制相对来说比较智能,当你给colour或者fill属性指定给变量映射的时候,该函数就会自动的区分变量属性(是离散变量或者是连续变量),进而给出适用于两种情况的配色风格。 ggplot(diamonds,aes(carat,price,colour=cut))+geom
最近接触COVID的项目,目前COVID已经在世界上普遍大流行,而且WHO官网及霍普金斯大学等都有相对应的全球COVID19监测平台。每天实时更新。
推迟了一周以后,今天是你计划打开遗留代码库并查看已完成的内容的时候。你一想到这代码库就害怕。
如果代码可以运行但是不出图,可能是因为画板被占用,可以多次dev.off()关闭画板
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作者:夏尔康 https://ask.hellobi.com/blog/xiaerkang/4424 1.1问题描述和目标 因为钻石的价格定价取决于重量,颜色,刀工等影响,价格该如何制定合理,为公司抢占市场制定价格提供依据。 1.2数据说明 这里我使用的是R语言里面数据集diamonds,如果看这本《ggplot2:数据分析与图形艺术》应该对这个数据都不会太陌生。该数据集收集了约54000颗钻石的价格和质量的信息。每条记录由十个变量构成,其中有三个是名义变量,分别描述钻石的切工,颜色和净度; car
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱,取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性,为负值表示存在负相关性,为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大,说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321,表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数,其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是,上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1,这个1其实没有什么实际意义,因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到,年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1,而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0,说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性,而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数,用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数,这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
如果我们对变量进行处理之后,效果仍不是非常理想,就需要进行特征构建了,也就是衍生新变量。
最简单的一种方法是:使用geom_point()画出散点图。你可以将相关变动看作点的模式。例如,你可以看到钻石的克拉数和价值之间存在一种指数关系:
Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas,可以轻松加载,准备,操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
由于时间较紧,且人手不够,不能采用分类方法,主要是没有时间人工分类一部分生成训练集……所以只能用聚类方法,聚类最简单的方法无外乎:K-means与层次聚类。 尝试过使用K-means方法,但结果并不好,所以最终采用的是层次聚类,也幸亏结果还不错……⊙﹏⊙ ---- 分词(Rwordseg包): 分词采用的是Rwordseg包,具体安装和一些细节请参考作者首页 http://jliblog.com/app/rwordseg。请仔细阅读该页提供的使用说明pdf文档,真是有很大帮助。 安装: P.S. 由于我是6
随着网上购物的流行,各大电商竞争激烈,为了提高客户服务质量,除了打价格战外,了解客户的需求点,倾听客户的心声也越来越重要,其中重要的方式 就是对消费者的文本评论进行数据挖掘.今天通过学习《R语言数据挖掘实战》之案例:电商评论与数据分析,从目标到操作内容分享给大家。 本文的结构如下 📷 1.要达到的目标 通过对客户的评论,进行一系列的方法进行分析,得出客户对于某个商品的各方面的态度和情感倾向,以及客户注重商品的哪些属性,商品的优点和缺点分别是什么,商品的
本文结合大量实例阐述如何编写一个shell脚本。 为什么要进行shell编程 在Linux系统中,虽然有各种各样的图形化接口工具,但是sell仍然是一个非常灵活的工具。Shell不仅仅是命令的收集,而且是一门非常棒的编程语言。您可以通过使用shell使大量的任务自动化,shell特别擅长系统管理任务,尤其适合那些易用性、可维护性和便携性比效率更重要的任务。 下面,让我们一起来看看shell是如何工作的: 建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bou
我们可以使用任意一种文字编辑器,比如gedit、kedit、emacs、vi等来编写shell脚本,它必须以如下行开始(必须放在文件的第一行):
本文作者蒋刘一琦,自嘲是一个有艺术追求的生信狗,毕业于浙江大学生物信息学专业,目前在复旦大学就读研究生,研究方向为宏基因组。
突变频谱呢,就是对含有SNV的VCF格式的文件进行一个统计。 全基因组SNP突变可以分成6类(C>A, C>G, C>T, A>C, A>G, A>T)。肯定会有人问为什么是六类? 以A:T>C:G为例,此种类型SNP突变包括A>C和T>G。由于测序数据既可比对到参考基因组的正链,也可比对到参考基因组的负链,当T>C类型突变出现在参考基因组正链上,A>G类型突变即在参考基因组负链的相同位置,所以将T>C和A>G划分成一类,换句话说我们只考虑正链的突变形式,参考碱基只允许有C或者T,因为它们等价于G或者A。
ggplot是一个拥有一套完备语法且容易上手的绘图系统,在Python和R中都能引入并使用,在数据分析可视化领域拥有极为广泛的应用。本篇从R的角度介绍如何使用ggplot2包,首先给几个我觉得最值得推荐的理由:
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