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選取x,y對應(yīng)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(lián)系
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111111
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11111
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重要函數(shù)的使用
mapply
上面兩條創(chuàng)建的列表是一樣的
創(chuàng)建函數(shù)
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重要函數(shù)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(tài)分布里抽取100個數(shù)據(jù)
quantile? -----? 求數(shù)據(jù)的百分位點
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重要函數(shù)的使用
#lapply
str(） ---------把任意的R對象的使用標(biāo)準(zhǔn)展示出來
eunif? -----?從一個均勻分布的整體里抽取若干個數(shù)出來
runif?默認(rèn)的取數(shù)區(qū)間是0-1，但是當(dāng)對min和max進行設(shè)置以后，取數(shù)區(qū)間變成了0-100
建一個匿名函數(shù)---function(m)? ---m是函數(shù)要傳入的參數(shù)
?
#sapply
sapply可以對lapply的結(jié)果進行化簡，如果能化解則化簡，不能化簡則和lapply的結(jié)果一致
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重要函數(shù)的使用
??
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重要函數(shù)的使用
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構(gòu)建子集的小結(jié)
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向量化操作
rep（i,n）---把I重復(fù)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(chuàng)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(shù)據(jù)結(jié)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(nèi)容
加載datasets這個包
查看其中一個數(shù)據(jù)集的內(nèi)容
判斷數(shù)據(jù)集是否為空值[1]、[13]等，是代表數(shù)據(jù)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(dāng)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(xù)進行
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