在R语言中,rm()是一个用于删除对象的函数。它的参数可以是一个或多个对象的名称,也可以是一个包含对象名称的字符向量。
参数说明:
使用rm()函数可以删除R语言中的对象,包括变量、函数、数据框等。删除对象可以释放内存空间,提高程序的运行效率。
示例用法:
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plot函数是R语言最基础的函数之一,参数较多,难以记住所有的参数详细用法,这里总结一下,以便查阅。 x,y分别是横坐标和纵坐标。...plot(x,y,main="这是图片的标题",sub="这是副标题",xlab="x轴",ylab="y轴") xlim限定x轴范围,参数值为向量(x1,x2),x1,x2分别为x的上下限, ylim...,R提供657种颜色,可以用colors()查看。...(将当前的绘图设备分隔成了a*b个子设备),图的绘图顺序是按列还是按行就分别根据是参数指定的是mfrow(行)还是mfcol(列)。...adj可以设置文本和标题对齐方式,取值在[0,1]之间,0左端对齐,0.5居中,1右端对齐。
目前支持以下的语言: python R C++ Julia Scala 这里介绍基于R语言的安装和基本使用: 安装 install.packages("drat", repos="https://cran.rstudio.com...”drat.zip” 在 https://cran.r-project.org/web/packages/drat/下载。...test.x = data.matrix(Sonar[-train.ind, 1:60]) >test.y = Sonar[-train.ind, 61] 采用mx.mlp函数来训练模型,这里给出对该函数参数的介绍...activation : 激活函数 out_activation:输出成激活函数,默认为softmax device = mx.ctx.default() : 这里用于设置是GPU还是CPU来训练 其他的参数...$ rm : num 6.58 6.42 7.18 7 7.15 ...
在题2的等式我们发现meregh乘上sas结尾的词,结果竟然还是以meregh尾!所以很明显sas就是1,于是thonith就是4。...其计数系统非常有意思,比如6进制而只有18、36为独立的词汇,而其他的诸如12等使用乘来表示。而有趣的计数系统觉得不止Ndom语言一种,事实上在使用范围广的语言中也或多或少有这样的现象。...再回到(1),剩下的1、4、5中只有1*2<6,很简单推得ngámbi=1。看(8)就得到了:asàr=4、tambaroy=5。...接着很简单的就能推理得到:fete=6^2=36,tarumba=6^3=216。接下来换着看,看纳瓦特尔语。在(1)可以看到,mahtlactli乘上cë不变,所以cë应该是1。...多多观察发现,出现频率高的om\on应该不是数字,其中om在m、p和元音之前,剩下为on。
R语言中DataFrame列名作为函数参数 直接传递列名会怎么样? 使用{{}}语法糖 使用enquo函数和!!...语法糖 在使用Tidyverse提供的各种函数时,我们很多时候都会直接传递DataFrame的列名作为函数参数,对对应的列进行操作。如果我们自定义的函数中需要传递列名作为函数参数,如何实现呢?..., mean)) } # 函数调用,这里的mpg为数据表中的列名 data <- read_csv(readr_example('mtcars.csv')) col_mean(data, mpg) 执行结果...下面介绍两种解决方案: 使用{{}}语法糖 col_mean % summarise(across({{colname}}, mean)) } 在函数体中使用...colname, mean)) } 第二种方法是在函数体内部,先使用enquo()函数将列名转为表达式,然后在使用的时候通过!!符号进行提取即可。
R语言为其他的语言提供了很多接口,其中最最高级的接口就是C++/C。今天就给大家介绍下在R中如何直接调用C++的函数进行数据的计算。在这里需要用到的包是Rcpp。...在构建好C++文件后,我们可以通过Rcpp自带的sourceCpp将C++文件引入R语言之后其函数就可以像R中的函数一样直接被调用。 ?...当然,我们可以自己根据自己的需要对函数进行改写,函数的书写格式如下: ? 那么,在R包中我们需要怎么去调用C++呢,那就需要构建对应的代码,引入所需要的库文件。...在NAMESPACE中需要添加importFrom(Rcpp,evalCpp)引入Rcpp环境。 至此,基础的Rcpp调用前期准备工作就完成了,接下来就是如何在R中进行调用。...就是.Call(‘函数名’,对应的参数)。
功效分析是统计检验中很重要的一部分,但实际上在科学文献中,特别是生命科学研究中极少有人使用。一方面是实验条件有限,另一方面是分析水平有限。希望有条件的实验人员在进行分析时还是应当考虑下功效。...如果概率低得难以接受,修改或放弃这个实验将是一个明智的选择。 ? 在研究过程时,研究者通常关注四个量:样本大小、显著性水平、功效和效应值。 样本大小指实验设计中每种条件中观测的数目。...效应值指的是在备择或研究假设下效应的值。效应值的表达值依赖于假设检验中使用的统计方法。 四个量紧密相关,给定其中任意三个量,便可以推算第四个量。...() 卡方检验 pwr.f2.test() 广义线性模型 pwr.p.test() 比例(单样本) pwr.r.test() 相关系数 pwr.t.test() t检验(单样本、两样本、配对) pwr.t2n.test...() t检验(n不相等的两样本) 在使用这些函数之前,请仔细阅读相关文档,设定相应的参数。
在今天的文章中,我们将深入探讨一种特别的设计模式,称为参数化工厂模式。我们将以Go语言为例,逐步了解这种设计模式的优势,它的运用情景,以及如何在代码中实现它。让我们开始吧! 什么是参数化工厂模式?...对比传统工厂模式,参数化工厂模式通过传入参数来决定创建的对象类型,而非在编译时就确定,这使得我们的代码可以更容易地适应需求的变化。...Go语言中的参数化工厂模式 接下来,我们将通过Go代码来展示如何实现参数化工厂模式。这里,我们假设有两种类型的客户端对象:集群客户端和单机客户端。我们需要一个工厂来创建这两种类型的客户端。...,易用性,以及降低代码复杂性的优点,在软件开发中得到广泛应用。...虽然上述例子比较简单,但是参数化工厂模式在处理更复杂,更动态的情况时,它的优势就体现出来了。 无论你是正在开发大型的分布式系统,还是一个小型的命令行工具,我都强烈推荐你考虑使用参数化工厂模式。
它和一般回归分析类似,是用来对变量进行解释和预测的工具,也是数据挖掘中的一种常用算法。如果因变量是连续数据,相对应的分析称为回归树,如果因变量是分类数据,则相应的分析称为分类树。...构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,一旦这种关系找出,就能用它来预测将来未知类别的记录的类别。这种具有预测功能的系统叫决策树分类器。其算法的优点在于: 1)可以生成可以理解的规则。...4)决策树可以清晰的显示哪些变量较重要。 下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度,可以从身体的其它指标得到线索,例如:腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...#建立树模型要权衡两方面问题,一个是要拟合得使分组后的变异较小,另一个是要防止过度拟合,而使模型的误差过大,前者的参数是CP,后者的参数是Xerror。...,一种方法是寻找最小xerror点所对应的CP值,并由此CP值决定树的大小,另一种方法是利用1SE方法,寻找xerror+SE的最小点对应的CP值。
前面介绍过,通过readr、readxl两个包可以将文件中的数据读入为数据框。...其实,我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据,R 提取了一些以“r”开头的函数来实现,常见的有下面这 4 个: rnorm,生成服从正态分布的随机数 runif,生成均匀分布的随机数 rbinom...,生成服从二项分布的随机数 rpois,生成服从泊松分布的随机数 例如: r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的,特别是在学习统计作图时。
此API支持相同的代码无缝跑在CPU或GPU上;对用户友好,易于快速prototype深度学习模型;支持计算机视觉中的卷积网络、序列处理中的循环网络,也支持两种网络的任意组合;支持任意网络架构:多段输入或多段输出模型...因此,dense层的目的是将前面提取的特征,在dense经过非线性变化,提取这些特征之间的关联,最后映射到输出空间上。如28*28转化为1:784。...其中所涉及的参数: units :代表该层的输出维度或神经元个数, units解释为神经元个数为了方便计算参数量,解释为输出维度为了方便计算维度。...关键的想法是在训练期间从神经网络随机丢弃单位(以及它们的连接)。...只需要按一定的概率(retaining probability)p 来对weight layer 的参数进行随机采样,将这个子网络作为此次更新的目标网络。
在上一期☞R语言中的颜色(一)中,我给大家介绍了R中的颜色以及自带的一些配色方案。这一期我给大家介绍一下gplots这个R包中的配色方案。...,这里的n是要生成的颜色的个数 #如果没有安装gplots这个包,需要先去掉下一行中的#,再运行进行安装 #install.packages("gplots") library(gplots) #两行两列...,这里n是要生成的颜色的个数,low是起始颜色,mid是中间的颜色,high是最终的颜色。...也就是从low-mid-high的一个渐变。...参考资料: 1.R语言中的颜色(一)
其中主要的参数 ?...从上图我们可以看出每个变量对每个组件的贡献(取决于对象),将其展示在一个柱状图中表示,其中每个柱状图的长度对应于样本对组件的装载重量(重要性)。负载重量可以是正的,也可以是负的。...稀疏矩阵PCA分析,此函数相对与PCA多了keepX参数可以设置在每个组件起作用的前几个基因或者样本。 ?...PLS的优点之一是它可以处理许多有噪声的、共线性(相关)和缺失变量,还可以同时在Y中建模几个响应变量。 ?...上面的图主要是指通过X,Y的组件将样本进行短箭头的链接。通过大量的短箭头可以看出样本在两个数据集之间良好的一致性。
party包提供两类递归拆分算法,能做到无偏的变量选择和停止标准:函数ctree()用非参条件推断法检测自变量和因变量的关系;而函数mob()能用来建立参数模型(http://cran.r-project.org...)和lars包(http://cran.r-project.org/web/packages/lars/index.html)可以执行参数受到某些限制的回归模型。...10)模型选择和确认(Model selection and validation): e1071包的tune()函数在指定的范围内选取合适的参数(http://cran.r-project.org/...svmpath包里的函数可用来选取支持向量机的cost参数C(http://cran.r-project.org/web/packages/svmpath/index.html)。...caret包供了各种建立预测模型的函数,包括参数选择和重要性量度(http://cran.r-project.org/web/packages/caret/index.html)。
我们在前面曾经写过一个教程《R语言实现并行》,在其中我们测试了下几个基础的功能函数。今天给给大家带来另一个建立在基础包以上整合的并行R包BiocParallel。...: ##查看系统存在的并行环境 registered() Windows: Linux: ##查看任务情况 show(x) 根据上面的信息我们可以看到在linux和mac中MulticoreParam...另外两个在所有平台都是存在的。...接下来我们通过实例看下在这个包中的核心函数: ##将输入的参数赋值并进行并行计算 fun <- function(v) { message("working") ## 10 tasks...,不进行一一的展开了。
利用R绘图的时候,颜色是一个经常需要设置的参数。好的颜色搭配除了可以让你的图看上去更高大上,同时也能让结论更突出。接下来小编会用四期的内容来跟大家聊聊R里面的配色方案。...在R里面,一般常用的单个颜色,我们可以直接使用对应的英文单词,如red,blue,yellow,green等等。...在R里面像这样可以直接用英文单词调用的颜色一共有657个,可以使用colors()来查看 colors() 下面我们来看看R里面的配色方案,即多个颜色搭配使用的情况 这一期我们先来看看R默认调色板...R自带了5个跟颜色相关的函数,即: rainbow heat.colors terrain.colors topo.colors cm.colors 使用方法都是一样的,rainbow(n),n是要生成颜色的个数...可能大家用过rainbow这个函数,顾名思义,这个函数可以产生像彩虹一样五彩斑斓的颜色。
--- title: "循环补齐" output: html_document date: "2023-03-08" --- 当我们对两个长度不一致的向量进行操作时,会发生什么呢?...从输出结果看,返回了和x长度相等的5个逻辑值,这实际上是发生了R语言中的循环补齐所导致的。下面让我们跟随一些简单的代码示例一起认识一下循环补齐!...1.循环补齐的概念:指的是当对长度不等的向量进行操作时,R语言会自动复制短向量的元素,补齐到和长向量相同的长度,以长向量的长度为准。...(个人理解,仅供参考) 2.循环补齐的发生条件:当向量的长度不等,且进行等位运算时,R语言会自动发生循环补齐 (1)比较运算("==",">","<") x = c(1,3,5,6,2) y = c(3,2,5...:可以利用循环补齐来简化R语言的代码 例1 paste0(rep("x",3),1:3) ## [1] "x1" "x2" "x3" paste0("x",1:3) ## [1] "x1" "x2" "
p=11680 ---- 这篇文章的目的是指导读者逐步使用R编程语言实现Nelson-Siegel模型的步骤。...R或RStudio LIBOR / OIS利率和相应的到期日(通过彭博社或其他数据提供商) 一点理论… 在开始执行模型之前,让我们回顾一下基础知识。...步骤4:优化问题 ,我们可以解决非线性优化问题: 初始参数(x0)是在网格搜索中找到的参数。 目标函数(eval_f)是在步骤2中编程的目标函数。...我们也将要执行的最后一个网格搜索 在第二轮优化得到的数值。...技巧 –在模型中尝试不同的初始参数时,针对LIBOR / OIS Bloomberg数据点绘制通过求解参数获得的最终收益曲线,以了解其拟合程度。没有完美的方法可以完成–这是一个反复试验的过程。
用R语言很好地封装了,矩阵的各种计算方法,一个函数一行代码,就能完成复杂的矩阵分解等操作。让建模人员可以更专注于模型推理和业务逻辑实现,把复杂的矩阵计算交给R语言来完成。...特殊矩阵 下面介绍的多种特殊矩阵,都是在 matrixcalc 库中提供的。 5.1 Hankel Matrix 汉克尔矩阵 (Hankel Matrix) 是具有恒定倾斜对角线的方形矩阵。...一般来说,当 n 很大的时候,n 阶乘的计算量十分大,所以斯特林公式十分好用,而且,即使在 n 很小的时候,斯特林公式的取值已经十分准确。...K.matrix(r, c=r) ,返回阶数为 p=r*c 的方阵,对于 r 行 c 列的矩阵 A,计算 A 和 t(A) 的直积。 计算公式: ?...c=r) 使得 r 阶 c 阶的子列表的分量,计算从 r 行和 c 列的单位矩阵的列向量的外积导出的方阵。
这对我来说是个新闻,因为书籍经常引用 fGarch,所以这可能是那些寻求在 R 中使用 GARCH 模型的人的资源——为什么不要使用 fGarch。...在本文中,我使用了所有参数都等于 0.2 的过程。注意,对于GARCH(1,1)过程,长期方差将为1/3。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数,用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...我之前从未怀疑或质疑过统计软件的计算结果,甚至没有考虑过这个问题。今后在处理其他统计模型的参数估计问题时,务必首先用模拟数据检验一下相关软件的结果稳健性。...回到 GARCH 模型参数估计的话题,我猜测β的不稳定性可能来自以下原因: GARCH 序列的统计性质对 α 和 β敏感,特别是 β; ω、α、β以及长期方差之间存在一个硬性的等式约束,但是在优化计算中没有体现出这种等式约束
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