r語言基本命令_在用R語言編程中界面上出現了「+」號是什麼意思如何刪除錯誤的輸入如何清屏謝謝

A. r語言中能計算數據距離的命令

關於譜能量，有這樣一種解釋，你可以試著去算一算信號可以分成能量信號與功率信號，非周期能量信號具有能量譜密度，是傅立葉變換的平方，功率信號具有功率譜密度，其與自相關函數是一對傅立葉變換對，等於傅立葉變換的平方/區間長度。不能混淆。能量信號是沒有功率譜的。胡廣書老師的書上找到這么一段話，「隨機信號在時間上是無限的，在樣本上也是無窮多，因此隨機信號的能量是無限的，它應是功率信號。功率信號不滿足付里葉變換的絕對可積的條件，因此其付里葉變換是不存在的。如確定性的正弦函數的付里葉變換是不存在，只有引入了沖激函數才求得其付里葉變換。因此，對隨機信號的頻譜分析，不再簡單的是頻譜，而是功率譜。」對於確定性信號而言，裡面存在能量信號，是沒有功率譜密度的，也存在功率信號，是有功率譜密度的。所以信號的頻譜與是否是確定性信號沒有必然聯系。以下論點來源於研學論壇：頻譜是信號的傅立葉變換。它描述了信號在各個頻率上的分布大小。頻譜的平方(當能量有限，平均功率為0時稱為能量譜)描述了信號能量在各個頻率上的分布大小。計算過程中，都是通過樣本數據的快速傅立葉變換來計算。但不同的是，信號的頻譜是復數，包含幅頻響應和相頻響應，重復計算時的結果基本相同。而隨機信號的功率譜也可以對數據進行FFT，但必須計算模值的平方，因為功率譜是實數。而且換一組樣本後，計算的結果略有不同，因為隨機信號的樣本取值不同。要得到真實的功率譜必須進行多次平均，次數越多越好。根據parseval定理，信號傅氏變換模平方被定義為能量譜，即單位頻率范圍內包含的信號能量。自然，能量跟功率有一個時間平均的關系，所以，能量譜密度在時間上平均就得到了功率譜。matlab實現經典功率譜估計fft做出來是頻譜，psd做出來是功率譜；功率譜丟失了頻譜的相位信息；頻譜不同的信號其功率譜是可能相同的；功率譜是幅度取模後平方，結果是個實數matlab中自功率譜密度直接用psd函數就可以求，按照matlab的說法，psd能實現Welch法估計，即相當於用改進的平均周期圖法來求取隨機信號的功率譜密度估計。psd求出的結果應該更光滑吧。1、直接法：直接法又稱周期圖法，它是把隨機序列x(n)的N個觀測數據視為一能量有限的序列，直接計算x(n)的離散傅立葉變換，得X(k)，然後再取其幅值的平方，並除以N，作為序列x(n)真實功率譜的估計。Matlab代碼示例：clear;Fs=1000; %采樣頻率n=0:1/Fs:1;%產生含有雜訊的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));window=boxcar(length(xn)); %矩形窗nfft=1024;[Pxx,f]=periodogram(xn,window,nfft,Fs); %直接法plot(f,10*log10(Pxx));2、間接法：間接法先由序列x(n)估計出自相關函數R(n)，然後對R(n)進行傅立葉變換，便得到x(n)的功率譜估計。Matlab代碼示例：clear;Fs=1000; %采樣頻率n=0:1/Fs:1;%產生含有雜訊的序列xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;cxn=xcorr(xn,'unbiased'); %計算序列的自相關函數CXk=fft(cxn,nfft);Pxx=abs(CXk);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));plot(k,plot_Pxx);3、改進的直接法：對於直接法的功率譜估計，當數據長度N太大時，譜曲線起伏加劇，若N太小，譜的解析度又不好，因此需要改進。3.1、Bartlett法Bartlett平均周期圖的方法是將N點的有限長序列x(n)分段求周期圖再平均。Matlab代碼示例：clear；Fs=1000;n=0:1/Fs:1;xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;window=boxcar(length(n)); %矩形窗noverlap=0; %數據無重疊p=0.9; %置信概率[Pxx,Pxxc]=psd(xn,nfft,Fs,window,noverlap,p);index=0:round(nfft/2-1);k=index*Fs/nfft;plot_Pxx=10*log10(Pxx(index+1));plot_Pxxc=10*log10(Pxxc(index+1));figure(1)plot(k,plot_Pxx);pause;figure(2)plot(k,[plot_Pxx plot_Pxx-plot_Pxxc plot_Pxx+plot_Pxxc]);3.2、Welch法Welch法對Bartlett法進行了兩方面的修正，一是選擇適當的窗函數w(n)，並再周期圖計算前直接加進去，加窗的優點是無論什麼樣的窗函數均可使譜估計非負。二是在分段時，可使各段之間有重疊，這樣會使方差減小。Matlab代碼示例：clear;Fs=1000;n=0:1/Fs:1;xn=cos(2*pi*40*n)+3*cos(2*pi*100*n)+randn(size(n));nfft=1024;window=boxcar(100); %矩形窗window1=hamming(100); %海明窗window2=blackman(100); %blackman窗noverlap=20; %數據無重疊range='half'; %頻率間隔為[0 Fs/2]，只計算一半的頻率[Pxx,f]=pwelch(xn,window,noverlap,nfft,Fs,range);[Pxx1,f]=pwelch(xn,window1,noverlap,nfft,Fs,range);[Pxx2,f]=pwelch(xn,window2,noverlap,nfft,Fs,range);plot_Pxx=10*log10(Pxx);plot_Pxx1=10*log10(Pxx1);plot_Pxx2=10*log10(Pxx2);figure(1)plot(f,plot_Pxx);pause;figure(2)plot(f,plot_Pxx1);pause;figure(3)plot(f,plot_Pxx2);

B. 如何在R語言中使用SQL命令

對於有SQL背景的R語言學習者而言，sqldf是一個非常有用的包，因為它使我們能在R中使用SQL命令。只要掌握了基本的SQL技術，我們就能利用它們在R中操作數據框。關於sqldf包的更多信息，可以參看cran。
在這篇文章中，我們將展示如何在R中利用SQL命令來連接、檢索、排序和篩選數據。我們也將展示怎麼利用R語言的函數來實現這些功能
http://blog.csdn.net/leolotus/article/details/50999602

C. r語言head函數什麼意思

head(dataframe)——查看數據集前6行數據

<head> 標簽用於定義網頁文檔的頭部，它是所有頭部元素的容器。

<head> 中的元素可以引用腳本、指示瀏覽器在哪裡找到樣式表、提供元信息等等。[1]

文檔的頭部描述了文檔的各種屬性和信息，包括文檔的標題、在 Web 中的位置以及和其他文檔的關系等。絕大多數文檔頭部包含的數據都不會真正作為內容顯示給讀者。

下面這些標簽可用在 head 部分：<base>、<link>、<meta>、<script>、<style>以及<title>。<title>；定義文檔的標題，它是 head 部分中必需存在的元素。

(3)r語言基本命令擴展閱讀

Returns the first or last parts of a vector, matrix, table, data frame or function.
Since head() and tail() are generic functions, they may also have been extended to other classes.
返迴向量、矩陣、表、數據框或函數的前（或者最後）一部分。head()和tail()相似，他們也可能被擴展到其他類。

R語言常用命令如下：

數學運算：

+，-，*，/，^，%%。(加，減，乘，除，乘方，求余。)

比較運算：

>，<，>=，<=，==，!=。(大於，小於，大於等於，小於等於，等於，不等於。)

邏輯運算：

&，|，!。(與，或，非。)

D. R語言：分別從201班和202班分層抽取16和18人,用到的命令是

你給的數據例子太不詳細了，你可以參考下R包中的strata()函數:

strata(data, stratanames=NULL, size, method=c("srswor","srswr","poisson","systematic"), pik,description=FALSE)
詳細的解釋：
data: 帶抽樣數據。
stratanames: 進行分層所依據的變數名稱。
size: 各層中要抽出的觀測樣本數。
method: 選擇4中抽樣方法，分別為無放回、有放回、泊松、系統抽樣，默認為srswor。
pik: 設置各層中樣本的抽樣概率。
description: 選擇是否輸出含有各層基本信息的結果。
這裡面有個別人舉得詳細例子，你可以看下：
http://blog.csdn.net/books_csdn/article/details/49188649

E. R語言的清屏命令

命令代碼參考如下：

# An R function to clear the screen on RGui:
cls <- function() {
if (.Platform$GUI[1] != "Rgui")
return(invisible(FALSE))
if (!require(rcom, quietly = TRUE)) # Not shown any way!
stop("Package rcom is required for 'cls()'")
wsh <- comCreateObject("Wscript.Shell")
if (is.null(wsh)) {
return(invisible(FALSE))
} else {
comInvoke(wsh, "SendKeys", "\014")
return(invisible(TRUE))
}
}
#cls() # test
# If you want to make sure that it worked (well, not 100% sure, but...)
res <- cls()
if (res) cat("Console should be cleared now!\n")

F. 如何使用R語言統計矩陣的一列中數值等於1的元素個數

上圖是一個簡單的例子，b為一矩陣，現在想統計第二列中數值等於1的元素個數，首先做一個邏輯判斷，即b[,2]==1，得到一個由布爾變數true和false組成的向量。

此時只需要知道true的數量，由於對布爾變數求和，true轉化為1，false轉化為0，故對該向量求和即可得到true的數量，即b[,2]中等於1的數量。

G. R語言中的幾種數據結構

R語言中的幾種數據結構
一 R中對象的5種基本類型
字元（character）
整數（integer）
復數（complex）
邏輯（logical：True/False）
數值（numeric：real numbers）
查看對象類型的命令：class(x)
二 R語言中有如下幾種數據結構：
向量 vector() 組內元素必須類型一致，否則將會被強制轉換。
(1) 創建向量的三種方式：
<span style="font-size:18px;">x <- vector("numeric", length = 10)

x <- 1:4

x <- c("a",12,TRUE)</span>
(2) 強制轉換的幾個函數：
as.numeric(x) / as.character(x) / as.logical(x)
矩陣 matrix() 一列一列的填充元素
按行合並：rbind() 按列合並：cbind()
數組 array() 可以有多個維度
列表 list() 可以包含不同類型的元素
因子 factor()
(1) 分類數據/有序 vs. 無序
(2) 整數向量+標簽（label）（優於整數向量）
Male/Female vs. 1/2
常用於lm(),glm()
(3) levels設置基線水平
table() 查看因子信息 unclass() 去除因子屬性日期
x <- Sys.Date() 得到系統當前日期
julian(x) x距離1970-01-01的天數
時間 POSIXct / POSIXlt
POSIXct：整數，常用於存入數據框 as.POSIXct()
POSIXlt：列表，還包含星期、年月日等信息。as.POSIXlt()
strptime(x, format = "...") 將一般格式轉化為時間格式

H. 在r語言中用什麼命令讀取全部數據

使用R語言的時候，如果是少量數據，不妨使用c()或其他函數進行創建；但是對於大量數據，最好還是先通過其他更方便的軟體創建數據文件，然後使用R讀入這個文件。
.csv是非常好的數據文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中創建的數據，只要存為csv格式，就可以使用幾乎任何數據處理軟體對這些數據進行處理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常見行為中，優勢十分明顯。另外，之所以使用不同的數據處理軟體，第一，可以取長補短。比如有些工作SPSS很復雜的，可以用R語言幾行命令搞定。第二，可以進行軟體間處理結果對照，發現問題。
R語言中讀取外部文件的最基本函數是read.table()，還有用來讀csv的read.csv()， .csv是非常好的數據文件格式，跨平台支持非常好。。
輸入help（read.table）命令，就看到了關於數據輸入函數的說明。

I. 在用R語言編程中，界面上出現了「+」號，是什麼意思如何刪除錯誤的輸入，如何清屏謝謝

「+」標示語句沒有閉合，比如在循環中，在分支中，或者寫函數等，分多行都會有加號；

直接鍵盤按Esc鍵退出就可以把+號去掉，恢復正常的編輯狀態。清屏用快捷鍵Ctrl+L 就可以清除所有編輯的語句。

例如；

td<-function(fx,a,b,r){ #(fx:是表達式，方程是fx=0,變數是x；a，b，區間[a,b],r是精度。

x<-a;da<-eval(fx);

調用函數：

fx<-expression(x*x-x-1);

a<-1;b<-2;r<-1e-5;

td(fx,a,b,r);

(9)r語言基本命令擴展閱讀：

R語言有程序的控制結構和函數function。盡管R語言是解釋型語言，但是可以用編譯的方式實現，調用方法是source(file.R)命令。R語言的軟體包能在編程環境中，通過子菜單下載後安裝，因此是無障礙的。

程序中載入軟體包的命令，

>library(parallel) #並行計算軟體包，單線程多核

查找軟體包中所有函數，

>library(help=parallel)

>help(packet=parallel)

R語言和解釋型語言一樣，沒有變數聲明。R語言能編寫c++程序，應用Rcpp軟體包。

J. R語言中計算期望的命令是什麼

ÕâºÍÐ´javaÓÐÊ²Ã´Çø±ðÂð£¿ int j = 0; //³õÊ¼ÖµÎª0£¨×¼±¸ÇóºÍ£© for(int i=1;i<=100;i++) { j +=i; } System.out.println("ºÍÎª" +

導航:首頁 > 程序命令 > r語言基本命令

r語言基本命令

與r語言基本命令相關的資料