如何利用R語言中的函數(shù)方法獲取標(biāo)準(zhǔn)差和平均值？第一步是定義vectorsales，按數(shù)字類型賦值給sales，然后打印sales，如下圖所示：
第二步是定義vectornum，按整數(shù)類型賦值給numvector，然后打印num，如下圖所示：
第三步是通過sd（）函數(shù)獲得sales和num的標(biāo)準(zhǔn)差，如下圖所示：
第四步是由于元素復(fù)雜，需要求平均值。您可以使用均值函數(shù)，如下圖所示：
步驟5，如果要檢查num和sales之間的相關(guān)性，請使用cor（）函數(shù)，如下圖所示：
R語言seq函數(shù)？SEQ函數(shù)是r語言的基本函數(shù)，它的功能是生成一個向量。
用法如下：
順序（0，1，長度.out=100)
上一行生成一個100值的算術(shù)序列，第一項為0，最后一項為1
擴(kuò)展名：
您還可以使用rep函數(shù)生成向量。
用法如下：
Rep（0100）
第一個位置表示重復(fù)單元，第二個位置表示重復(fù)次數(shù)。這將產(chǎn)生一個100個零的向量。
關(guān)于R語言函數(shù)？Nrow（Leadership）是Leadership數(shù)據(jù)集中的行數(shù)（可能是樣本數(shù)）。1:nrow（領(lǐng)導(dǎo)力）是一個向量。從1到nrow（Leadership），sample（1:nrow（Leadership））隨機(jī)排列其中的向量，順序與以前不同。Sample（1:nrow（Leadership））表示原始數(shù)據(jù)集的序列號已被置亂，但它仍然是原始數(shù)據(jù)集。
r語言中dim是什么意思？dim（）函數(shù)使用
A，description
檢索和設(shè)置對象范圍
B，用法
dim（x）
dim（x）<-值<-等號
R對象，如矩陣、數(shù)組或數(shù)據(jù)幀。
C.Dim（）有一個名為數(shù)據(jù)幀返回行名稱和X的長度屬性（例如行數(shù)和列數(shù)）。
D.Value
對于數(shù)組（尤其是矩陣），dim獲取對象的dim屬性。它是一個空或整數(shù)模式向量。
示例：
X<-1:12dim（X）<-C（3,4）
X
1
2
nrow和ncol的簡單版本可以定義如下：
nrow0<-function（X）dim（X）
ncol0<-function（X）dim（X）
感覺R語言比python容易學(xué)得多，為什么還有很多人說R語言學(xué)起來很難？由于R語言具有簡單的語法（類似于matlab）和強大的函數(shù)，因此易于使用。
R無法與Python競爭的主要原因有兩個：1。R有太多的包（與python相同，但是R更多）。但是R的缺點是很多包都有自己的邏輯，而且它們是不同的。因此，R學(xué)習(xí)者不僅需要學(xué)習(xí)R本身，還需要學(xué)習(xí)每個包背后的一套邏輯，需要花費時間和精力去記住每個包中的不同功能。這種情況導(dǎo)致學(xué)習(xí)者無法在短時間內(nèi)將經(jīng)驗和代碼從一個軟件包轉(zhuǎn)移到另一個軟件包，并且經(jīng)常學(xué)習(xí)新的功能。這就是為什么R的學(xué)習(xí)曲線是陡峭的。在工業(yè)領(lǐng)域，這是禁忌。
2.與MATLAB一樣，R在每個包中有太多的函數(shù)（比Python多）。雖然這些函數(shù)實現(xiàn)起來非常愚蠢，但不能滿足行業(yè)處理大數(shù)據(jù)的需求（集合中的函數(shù)太多，一方面造成不必要的資源消耗，另一方面給底層代碼優(yōu)化帶來困難，因此，R和MATLAB的底層優(yōu)化效果并不理想。因此，在python興起之前，R在美國大學(xué)學(xué)術(shù)界占據(jù)主導(dǎo)地位。學(xué)術(shù)界需要的數(shù)據(jù)量不大，這些教授可以很容易地利用r實現(xiàn)自己的統(tǒng)計分析和可視化報表。但在工業(yè)界，R的數(shù)據(jù)處理能力與Python相形見絀。
綜上所述，R和MATLAB都是學(xué)術(shù)研究，而python與go、Java、C、C更適合于可以實現(xiàn)的行業(yè)項目。
重慶分公司
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