Programmier-Tutorial - Seite 7
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So verwenden Sie VSC für mql5! Schritt-für-Schritt-Anleitung
So verwenden Sie VSC für mql5! Schritt-für-Schritt-Anleitung
Hallo zusammen, hier ist Toby, und in diesem Video möchte ich besprechen, wie Sie Visual Studio Code effektiv zum Bearbeiten Ihrer MQ5-Dateien (MQL5) verwenden können. Ich werde die Vor- und Nachteile der Verwendung von Visual Studio Code hervorheben und Sie natürlich durch den Einrichtungsprozess führen. Also lasst uns anfangen!
Bevor wir uns mit der Einrichtung befassen, möchte ich einige Vor- und Nachteile mitteilen, die mir beim Übergang vom Standard-Meta-Editor zu Visual Studio Code aufgefallen sind. Ich verwende Visual Studio Code nun seit einigen Wochen und halte es insgesamt für einen überlegenen Editor. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Wahl eines Editors eine persönliche Entscheidung ist und Sie Ihre eigenen Vorlieben berücksichtigen sollten.
Beginnen wir mit einem kurzen Vergleich. Hier auf dem Bildschirm sehen Sie die Visual Studio Code-Umgebung, die ich derzeit zum Erstellen meiner EAs und Indikatoren für MetaTrader 5 verwende. Im Gegensatz dazu ist dies der Standard-Meta-Editor. Wie ich bereits erwähnt habe, bevorzuge ich persönlich Visual Studio Code aufgrund seiner verschiedenen Vorteile. Es ist jedoch wichtig anzuerkennen, dass Visual Studio Code auch einige Nachteile mit sich bringt.
Ein bemerkenswerter Nachteil ist das Fehlen eines Debuggers für MQ5-Dateien in Visual Studio Code. Der Standard-Meta-Editor bietet Debugging-Optionen, mit denen Sie Fehler in Ihrem Code effizient identifizieren und beheben können. Ich persönlich verlasse mich zwar nicht auf den Debugger, sondern nutze stattdessen Druckanweisungen, um Fehler zu erkennen. Wenn Sie jedoch stark auf diese Funktion angewiesen sind, sollten Sie lieber beim Standardeditor bleiben.
Ein weiterer Nachteil, auf den ich bei Visual Studio Code gestoßen bin, insbesondere bei der von mir verwendeten Erweiterung, besteht darin, dass die Autovervollständigungsfunktion manchmal nicht alle Variablen vorschlägt. Wenn ich beim Tippen mit „importieren“ beginne, sollte ich alle Eingabevariablen und anderen Funktionen sehen, die mit „input“ beginnen. Diese Funktion zur automatischen Vervollständigung ist beim Codieren sehr praktisch. Allerdings ist mir dieses Problem nur ein paar Mal aufgefallen und die von mir verwendete Erweiterung wird regelmäßig aktualisiert. Daher glaube ich, dass dieses Problem in Zukunft wahrscheinlich gelöst werden wird. Derzeit stellt es für mich keine große Herausforderung dar. Wenn Sie jedoch ein Anfänger mit MQL5 sind, empfehle ich, einige Wochen mit dem Standardeditor zu beginnen, bevor Sie auf Visual Studio Code umsteigen.
Konzentrieren wir uns nun auf die Vorteile, die ich beim Wechsel vom Standardeditor zu Visual Studio Code mit der von mir verwendeten Erweiterung entdeckt habe. Der offensichtlichste Vorteil ist das verbesserte Erscheinungsbild. Sehen Sie sich hier das Erscheinungsbild des Standardeditors an. Ja, es bietet einen Dunkelmodus und Sie können die Farben in gewissem Umfang anpassen. Sie können das Farbthema jedoch nicht speichern und der Navigator in der Toolbox behält weiterhin einen weißen Hintergrund. Ehrlich gesagt scheint dieser Mangel an Anpassungsoptionen veraltet zu sein, insbesondere wenn man bedenkt, dass wir uns jetzt im Jahr 2023 befinden. Im Gegensatz dazu bietet Visual Studio Code eine große Auswahl an Farbthemen, und Sie können sogar Ihre eigenen erstellen. Derzeit verwende ich das dunkle Visual Studio Code-Farbdesign, Sie können jedoch aus zahlreichen Optionen wählen. Wenn Sie viel Zeit in dieser Umgebung verbringen, ist die Möglichkeit, sie nach Ihren Wünschen anzupassen, von entscheidender Bedeutung.
Darüber hinaus bietet Visual Studio Code mehrere weitere Vorteile. Es bietet beispielsweise rechts eine Minikartenfunktion, die sich als sehr nützlich erweist. Sie können Teile Ihres Codes auch falten, um die Organisation zu erleichtern. Wenn Sie außerdem mit verschiedenen Programmiersprachen wie Python oder C++ arbeiten, vereinfacht die Konsolidierung aller Inhalte an einem Ort den Codierungsprozess. Die Funktion „Zur Definition gehen“ ist eine weitere praktische Funktion, mit der Sie problemlos in Ihrem Code navigieren können. Obwohl diese Funktion auch im Meta-Editor verfügbar ist, hat sie bei mir nie effektiv funktioniert. Das Klicken mit der rechten Maustaste, um zur Definition, Deklaration oder sogar zu Variablen zu gelangen, war durchweg erfolglos. Es ist möglich, dass dies spezifisch für meine Instanz des Meta-Editors ist, also ermutige ich Sie dazu
Vielen Dank, dass Sie sich dieses Video angesehen haben, in dem ich besprochen habe, wie Sie Visual Studio Code zum Bearbeiten Ihrer MQFI-Dateien verwenden können. Ich habe die Vor- und Nachteile der Verwendung von Visual Studio Code im Vergleich zum Standard-Meta-Editor hervorgehoben und außerdem eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die eigene Einrichtung bereitgestellt.
Bevor ich mich mit dem Einrichtungsprozess befasse, möchte ich einige Vor- und Nachteile mitteilen, die mir beim Wechsel vom Standard-Meta-Editor zu Visual Studio Code aufgefallen sind. In den letzten Wochen habe ich Visual Studio Code als meinen Haupteditor verwendet, und insgesamt halte ich es für eine überlegene Wahl. Es sind jedoch einige Nachteile zu berücksichtigen.
Ein Nachteil besteht darin, dass Visual Studio Code nicht über einen integrierten Debugger für mq5-Dateien verfügt, wie dies beim Standard-Meta-Editor der Fall ist. Der Standard-Meta-Editor bietet Optionen zum Debuggen Ihres Codes und zum Identifizieren von Fehlern, während ich in Visual Studio Code persönlich beim Debuggen auf einfache Druckanweisungen verlasse. Wenn die Debugger-Funktion für Ihren Codierungsprozess von entscheidender Bedeutung ist, würde ich empfehlen, beim Standard-Meta-Editor zu bleiben.
Ein weiterer Nachteil, auf den ich bei Visual Studio Code gestoßen bin, insbesondere bei der von mir verwendeten Erweiterung, besteht darin, dass die Autovervollständigungsfunktion manchmal nicht alle Variablen empfiehlt. Während der Eingabe sollte die Funktion zur automatischen Vervollständigung in Visual Studio Code Vorschläge für Eingabevariablen und Funktionen anzeigen, es gab jedoch Fälle, in denen sie nicht wie erwartet funktionierte. Ich möchte jedoch darauf hinweisen, dass dieses Problem bei mir selten aufgetreten ist und die von mir verwendete Erweiterung häufig aktualisiert wird, sodass es wahrscheinlich in Zukunft behoben wird. Derzeit ist es für mich kein großes Problem. Wenn Sie ein Anfänger mit mq5 sind, würde ich empfehlen, einige Wochen mit dem Standardeditor zu beginnen, bevor Sie auf Visual Studio Code umsteigen.
Konzentrieren wir uns nun auf die Vorteile, die ich beim Wechsel zu Visual Studio Code und der Verwendung der Erweiterung für mq5-Dateien festgestellt habe. Ein offensichtlicher Vorteil ist das Gesamterscheinungsbild und die Anpassungsmöglichkeiten. Im Gegensatz zum Standard-Meta-Editor können Sie mit Visual Studio Code verschiedene Farbthemen festlegen und sogar eigene erstellen. Dieses Maß an Anpassung ist unerlässlich, wenn Sie viel Zeit in der Programmierumgebung verbringen.
Darüber hinaus bietet Visual Studio Code zusätzliche Funktionen, die ich nützlich finde, wie die Minimap, Code-Faltung, Unterstützung für mehrere Programmiersprachen und die Möglichkeit, zur Definition von Funktionen und Variablen zu navigieren. Obwohl der Standard-Meta-Editor über ähnliche Funktionen verfügt, haben sie bei mir nicht durchgehend funktioniert. Beispielsweise funktioniert die Funktion „Zur Definition gehen“ in meiner Instanz des Meta-Editors selten wie erwartet. Ich würde mich freuen, wenn Sie diese Funktion in Ihrem Meta-Editor testen könnten und mir in den Kommentaren mitteilen könnten, ob sie für Sie funktioniert.
Auch das Arbeiten mit mehreren Dateien ist in Visual Studio Code komfortabler. Sie können Dateien einfach verschieben und geteilte Bildschirme erstellen, sodass Sie effizienter arbeiten können. Dies ist zwar im Standard-Meta-Editor möglich, erfordert jedoch mehr Schritte und kann umständlich werden.
Bevor wir mit der Einrichtung fortfahren, möchte ich noch auf zwei weitere Vorteile eingehen. Erstens ist in Visual Studio Code fast alles über die Einstellungen anpassbar. Sie haben eine bessere Kontrolle über das Erscheinungsbild und das Verhalten des Editors. Zweitens können Sie, wenn Sie an einem Projekt arbeiten und es kompilieren möchten, mit Visual Studio Code aus jeder Datei innerhalb des Projekts kompilieren. In der von mir verwendeten Erweiterung ist dieser Vorgang unkompliziert. Andererseits müssen Sie im Meta-Editor zum Kompilieren zurück zur Hauptdatei wechseln, was unpraktisch sein kann.
Kommen wir nun zum Einrichtungsprozess. Bitte beachten Sie, dass die folgenden Schritte auf meinen Erfahrungen mit Windows basieren. Sollte es in Zukunft Änderungen geben, werde ich in den Kommentaren ein Update bereitstellen. Wenn ich wichtige Schritte verpasse, können wir gemeinsam Visual Studio Code von Grund auf deinstallieren und neu installieren.
Der erste Schritt besteht darin, Visual Studio Code von der offiziellen Website (code.visualstudio.com) herunterzuladen. Sobald der Download abgeschlossen ist, führen Sie das Installationsprogramm aus und befolgen Sie die Anweisungen auf dem Bildschirm, um Visual Studio Code auf Ihrem System zu installieren.
Öffnen Sie als Nächstes Visual Studio Code. Sie sollten einen Begrüßungsbildschirm mit verschiedenen Optionen sehen. Wenn Sie diesen Bildschirm nicht sehen, können Sie darauf zugreifen, indem Sie auf das Menü „Hilfe“ klicken und im Dropdown-Menü „Willkommen“ auswählen.
Um die Funktionalität von Visual Studio Code für mq5-Dateien zu verbessern, müssen wir eine Erweiterung namens „MetaQuotes Language 5 (MQ5)“ installieren. Klicken Sie dazu auf das Symbol „Erweiterungen“ in der Seitenleiste auf der linken Seite des Editors (oder verwenden Sie die Tastenkombination Strg+Umschalt+X).
Geben Sie in der Suchleiste oben im Erweiterungsfeld „MetaQuotes Language 5“ ein und drücken Sie die Eingabetaste. Suchen Sie nach der Erweiterung mit dem Namen „MetaQuotes Language 5 (MQ5)“ und klicken Sie daneben auf die Schaltfläche „Installieren“. Sobald die Installation abgeschlossen ist, sollte die Schaltfläche „Neu laden“ angezeigt werden. Klicken Sie darauf, um die Erweiterung zu aktivieren.
Nachdem die Erweiterung nun installiert und aktiv ist, konfigurieren wir Visual Studio Code so, dass er mq5-Dateien erkennt und Syntaxhervorhebung bereitstellt. Klicken Sie im oberen Menü auf „Datei“ und wählen Sie dann „Einstellungen“ und anschließend „Einstellungen“ aus. Dadurch wird das Einstellungsfeld geöffnet.
Im Einstellungsbereich sehen Sie zwei Spalten: Standardeinstellungen links und Benutzereinstellungen rechts. Wir werden Änderungen an den Benutzereinstellungen vornehmen. Sie können die Standardeinstellungen überschreiben, indem Sie sie zur Spalte „Benutzereinstellungen“ hinzufügen.
Um die Syntaxhervorhebung für mq5-Dateien zu aktivieren, fügen Sie die folgende Zeile zu Ihren Benutzereinstellungen hinzu:
"files.associations": {
„*.mq5“: „mq5“
}
Sie können diese Zeile an einer beliebigen Stelle in den Benutzereinstellungen hinzufügen, achten Sie jedoch darauf, dass sie sich innerhalb der äußersten geschweiften Klammern {} befindet. Wenn Sie in Ihren Benutzereinstellungen bereits andere Einstellungen haben, trennen Sie diese durch Kommas.
Nachdem Sie die Zeile hinzugefügt haben, speichern Sie die Benutzereinstellungsdatei. Klicken Sie dazu oben rechts im Editor auf das Symbol „Speichern“ oder verwenden Sie die Tastenkombination Strg+S.
Wenn Sie nun eine mq5-Datei in Visual Studio Code öffnen, sollte diese den Dateityp automatisch erkennen und die Syntaxhervorhebung entsprechend anwenden.
Das ist es! Sie haben Visual Studio Code erfolgreich für die Bearbeitung von mq5-Dateien eingerichtet. Sie können jetzt die erweiterten Funktionen und Anpassungsoptionen nutzen, die Visual Studio Code bietet.
Ich hoffe, dieser Leitfaden war hilfreich für Sie. Wenn Sie Fragen haben oder während des Einrichtungsvorgangs auf Probleme stoßen, lassen Sie es mich bitte wissen. Ich helfe Ihnen gerne weiter. Viel Spaß beim Codieren!
Installieren Sie R und RStudio unter Windows
Installieren Sie R und RStudio unter Windows
Hallo und willkommen zu diesem Video. Hier werde ich Sie durch den Prozess des Herunterladens der Programmiersprache R führen. R ist eine hervorragende Sprache für die Arbeit mit Statistiken, prädiktiven Analysen und maschinellem Lernen. Also, lasst uns gleich eintauchen.
Zunächst müssen wir eine bestimmte URL oder Webadresse besuchen, die ich in der Beschreibung unten angegeben habe. Klicken Sie auf dieser Seite auf die Schaltfläche „R herunterladen“. Derzeit ist die Version 3.3.4 für Windows verfügbar, in Zukunft könnte es jedoch anders sein. Sobald Sie auf die Schaltfläche „Herunterladen“ klicken, beginnt der Download der Datei. Der Downloadvorgang ist normalerweise recht schnell.
Sobald der Download abgeschlossen ist, führen Sie die heruntergeladene Datei aus, um den Installationsvorgang zu starten. Dadurch wird sichergestellt, dass R ordnungsgemäß auf Ihrem Windows-System installiert ist. Es erscheint ein Dialogfeld mit der Sprachauswahl. Klicken Sie einfach auf „OK“, um fortzufahren. Behalten Sie alle Installationseinstellungen als Standard bei und klicken Sie auf „Weiter“.
Bei der Installation wird R standardmäßig im Verzeichnis „Programme“ gespeichert, was völlig in Ordnung ist. Klicken Sie weiterhin auf „Weiter“, um mit der Installation mit den standardmäßigen benutzerdefinierten Einstellungen fortzufahren. Sie werden gefragt, ob Sie eine Verknüpfung für den Startmenüordner erstellen möchten. Sie können es so lassen, wie es ist, oder ihm einen Namen wie „R“ geben. Darüber hinaus können Sie zur Vereinfachung Desktopsymbole und Registrierungseinträge erstellen. Wenn Sie Ihre Auswahl getroffen haben, klicken Sie auf „Weiter“.
Das Installationsprogramm lädt nun alle erforderlichen Dateien auf Ihren Computer. Es ist wichtig zu beachten, dass dies nur der erste Teil des Installationsprozesses ist, der das Herunterladen der Programmiersprache R selbst umfasst. Wir benötigen immer noch eine interaktive Entwicklungsumgebung (IDE), um diese Sprache effektiv nutzen zu können. Eine beliebte IDE heißt RStudio. Als nächstes werde ich Sie durch den Download und die Installation führen.
Sobald der Installationsvorgang für R abgeschlossen ist, können Sie mit dem Download von RStudio fortfahren. Folgen Sie einfach dem bereitgestellten Link, der auch in der Videobeschreibung verfügbar ist. Wählen Sie auf der RStudio-Website die Option „RStudio Desktop Open-Source-Lizenz“, da wir an der kostenlosen Version interessiert sind. Wenn Sie möchten, können Sie jedoch auch eine andere Version auswählen. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Herunterladen“ und Sie werden zur Seite der unterstützten Plattformen weitergeleitet.
Da Sie Windows 10 verwenden, wählen Sie die Windows 10-Installationsdatei aus. Der Download der Datei beginnt erneut und sollte ein schneller Vorgang sein. Führen Sie nach Abschluss des Downloads die heruntergeladene Datei aus, um den RStudio-Setup-Assistenten zu starten. Klicken Sie auf „Weiter“, um mit der Installation fortzufahren.
Wählen Sie den Installationsort, normalerweise das Verzeichnis „Programme“. Die vom Assistenten bereitgestellten Standardoptionen sollten für die meisten Benutzer ausreichend sein. Wählen Sie den Ordnernamen des Startmenüs aus, z. B. „RStudio“, und klicken Sie auf „Installieren“. Geben Sie ihm etwas Zeit, um den Installationsvorgang abzuschließen. RStudio ist eine hervorragende IDE, die häufig für statistische Analysen und die Arbeit mit Big Data verwendet wird und bei Unternehmen sehr gefragt ist.
Sobald die Installation abgeschlossen ist, klicken Sie auf „Fertig stellen“, um den Setup-Assistenten zu verlassen. Sie können das Fenster des Setup-Assistenten minimieren und mit dem Öffnen von RStudio fortfahren. Suchen Sie im Startmenü nach „RStudio“ und öffnen Sie die Anwendung. Glückwunsch! Sie sind nun mit R und RStudio ausgestattet und können mit der Programmierung beginnen.
Vielen Dank, dass Sie sich dieses Video angesehen haben. Seien Sie gespannt auf die nächste Lektion unserer Programmierreihe. Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne im Kommentarbereich stellen. Wir sehen uns im nächsten Video!
R-Programmierung grundlegender Operatoren
R-Programmierung grundlegender Operatoren
Hallo zusammen und willkommen zurück zu einem weiteren Tutorial zur Programmiersprache R. In diesem Tutorial werden wir einige der grundlegenden Bausteine von R behandeln, einschließlich seiner Operatoren. Konkret konzentrieren wir uns auf die arithmetischen Operatoren und die logischen Operatoren. Also, lasst uns gleich eintauchen.
Im Kern kann man sich die Programmiersprache R als einen leistungsstarken Taschenrechner vorstellen. Beginnen wir mit der Erkundung einiger arithmetischer Operationen, um uns mit diesen Operatoren vertraut zu machen. Wenn wir zum Beispiel die Operation 7 plus 5 ausführen, ist das Ergebnis 12. Wenn wir 4 von 8 subtrahieren, erhalten wir 4. Die Multiplikation von 5 mit 2 ergibt 10 und die Division von 6 durch 3 ergibt 2. Dies sind Grundrechenarten Operationen, die mit den entsprechenden arithmetischen Operatoren ausgeführt werden.
Lassen Sie uns nun einige Operationen besprechen, die in anderen Programmiersprachen möglicherweise weniger vertraut sind. Eine solche Operation ist die Potenzierung. Wenn wir beispielsweise 2 hoch 3 berechnen, ist das Ergebnis 8. Eine weitere Operation ist der Modulo-Operator, der mit dem Schlüsselwort „mod“ bezeichnet wird. Wenn wir 8 mod 2 berechnen, ist der Rest 0. Mit diesen Operationen können wir Berechnungen mit Exponenten durchführen und den Rest nach der Division bestimmen.
Kommen wir zu den logischen Operatoren: Sie werden verwendet, um logische Bedingungen auszuwerten und boolesche Werte (wahr oder falsch) zurückzugeben. Beginnen wir mit dem Kleiner-als-Operator. Wenn wir beispielsweise prüfen, ob 7 kleiner als 8 ist, ist das Ergebnis wahr. Wenn wir umgekehrt 9 mit 9 vergleichen, ist das Ergebnis falsch, da 9 gleich 9 ist. Wir können auch prüfen, ob eine Zahl kleiner oder gleich einer anderen Zahl ist. Wenn wir beispielsweise auswerten, ob 9 kleiner oder gleich 9 ist, ist das Ergebnis wahr.
Ebenso haben wir den Größer-als-Operator. Wenn wir feststellen, ob 10 größer als 8 ist, ist das Ergebnis wahr. Überprüfen wir auch, ob 11 größer oder gleich 3 ist, was wahr ist. Als nächstes untersuchen wir Gleichheit. Um zu überprüfen, ob eine Zahl genau einer anderen Zahl entspricht, verwenden wir den Gleichheitsoperator. Wenn wir beispielsweise 5 mit 5 vergleichen, ist das Ergebnis wahr. Wenn wir umgekehrt prüfen, ob 5 ungleich 5 ist, ist das Ergebnis falsch.
Zusätzlich haben wir den logischen Negationsoperator, der mit dem Schlüsselwort „not“ bezeichnet wird. Wenn wir den Negationsoperator auf true anwenden, ist das Ergebnis falsch. Darüber hinaus können wir den logischen ODER-Operator verwenden, um zu bewerten, ob mindestens eine Bedingung wahr ist. Wenn wir beispielsweise prüfen, ob 11 größer als 8 oder 7 größer als 8 ist, ist das Ergebnis wahr, da eine der Bedingungen wahr ist.
Lassen Sie uns alle diese Konzepte anhand eines Beispiels zusammenführen, das mehrere Operatoren kombiniert. Angenommen, wir werten den Ausdruck aus, dass 11 größer als 8 und 7 größer als 8 ist. Da beide Bedingungen nicht wahr sind, ist das Ergebnis falsch.
Damit ist unsere Diskussion über arithmetische und logische Operatoren in R abgeschlossen. Ich hoffe, Sie fanden dieses Tutorial informativ und unterhaltsam. Wenn Sie Fragen haben, können Sie diese gerne im Kommentarbereich stellen. Vielen Dank fürs Zuschauen und ich freue mich darauf, Sie in der nächsten Videolektion zu sehen.
Variablenzuweisung und Datentypen in der R-Programmierung
Variablenzuweisung und Datentypen in der R-Programmierung
Hallo zusammen, und willkommen zurück zu einem weiteren Video-Tutorial zur Programmiersprache R. In diesem Video konzentrieren wir uns auf das Thema der Zuweisung von Werten zu Variablen. Zunächst müssen wir die verschiedenen Datentypen verstehen, die Variablen zugewiesen werden können, und wie wir den Zuweisungsoperator für diesen Zweck verwenden. Lass uns anfangen.
Mithilfe des Zuweisungsoperators, der durch die Pfeilnotation dargestellt wird, können wir Variablen Werte zuweisen. Betrachten wir beispielsweise eine Variable mit dem Namen X. Wir können ihr mithilfe des Pfeiloperators einen numerischen Wert zuweisen, beispielsweise 5. In der oberen linken Ecke sehen Sie, dass der Wert von X jetzt 5 beträgt. Wir können dies bestätigen, indem wir den Wert von X ausdrucken, indem wir einfach „X“ eingeben und die Eingabetaste drücken. Wie erwartet beträgt die Ausgabe 5.
Die Pfeilnotation ist nicht die einzige Möglichkeit, Variablen Werte zuzuweisen. Wir können auch das Gleichheitszeichen verwenden, wie in X <- 8,5. Dadurch ändern wir den Wert von X auf 8,5. Wenn wir jetzt X drucken, sehen wir, dass es tatsächlich 8,5 ist. Der X zugewiesene Datentyp ist ein numerischer Datentyp, wie durch das Ergebnis des Befehls „class(X)“ angezeigt.
Nun weisen wir der Variablen X einen anderen Datentyp zu. Wir können ihn auf den logischen Wert „TRUE“ setzen. Indem wir den Datentyp von X mit dem Befehl „class(X)“ überprüfen, können wir sehen, dass es sich nun um den logischen Datentyp handelt. Ebenso können wir X einen ganzzahligen Wert zuweisen, beispielsweise 2L. Durch Drucken von X können wir beobachten, dass der Wert 2 ist, was darauf hinweist, dass X ein ganzzahliger Datentyp ist.
Darüber hinaus unterstützt R komplexe Datentypen. Wir können X einen komplexen Wert zuweisen, beispielsweise 3 + 2i. Wenn wir X drucken, sehen wir den komplexen Wert von 3+2i. Der Datentyp von X kann mit dem Befehl „class(X)“ als komplex bestätigt werden.
Als nächstes haben wir den Zeichendatentyp. In einigen Programmiersprachen sind Zeichen und Zeichenfolgen unterschiedlich, in R werden Zeichen jedoch als Objekte betrachtet. Wir können X ein Zeichen zuweisen, beispielsweise „G“, und seinen Datentyp mit dem Befehl „class(X)“ überprüfen. Der Datentyp wird korrekt als Zeichen identifiziert. Alternativ können wir ein Zeichen mit doppelten Anführungszeichen zuweisen, z. B. X <- „H“. Auch hier bleibt der Datentyp ein Zeichen.
Um hervorzuheben, dass eine Zeichenfolge immer noch vom Datentyp „Zeichen“ ist, können wir „Hallo“ X zuweisen. Obwohl es mehrere Zeichen hat, bleibt der Datentyp von X ein Zeichen.
Schließlich gibt es noch den Rohdatentyp. Um X einen Rohwert zuzuweisen, verwenden wir die Pfeilnotation und die Funktion „charToRaw“. Beispielsweise weist X <- charToRaw("hello") X den Rohwert von "hello" zu. Beim Ausdrucken von In diesem Fall wird „Hallo“ im Rohformat als 48 65 6c 6c 6f dargestellt.
Ein weiterer Hinweis zur Pfeilnotation ist, dass sie umgekehrt werden kann, um Werte zwischen Variablen auszutauschen. Angenommen, wir setzen X <- 8 und erstellen eine weitere Variable, Y, die wir X zuweisen. Wenn wir Y drucken, sehen wir, dass es gleich 8 ist, genau wie X. Wenn wir nun die Operation X < ausführen - X + Y, X wird 16. Wenn wir jedoch die Pfeilschreibweise auf Y <- X umkehren, wird der Wert von Y ebenfalls 16.
Ich hoffe, Sie fanden dieses Video informativ und hilfreich. Vielen Dank fürs Zuschauen und ich freue mich darauf, Sie im nächsten Video zu sehen.
R-Programmiervektoren
R-Programmiervektoren
Hallo zusammen, und willkommen zurück zu einer weiteren Lektion über die Programmiersprache R. Heute besprechen wir Vektoren, die die grundlegenden Datenobjekte in R sind. Es gibt sechs Arten von Vektoren: logische, ganzzahlige, doppelte, komplexe, Zeichen- und Rohvektoren. Diese Datentypen wurden in unseren vorherigen Lektionen eingeführt. Es ist wichtig zu beachten, dass alle bisher besprochenen Vektoren aus Einzelelementvektoren bestanden. Sehen wir uns nun an, wie man Vektoren mit mehreren Elementen erstellt.
Um einen Vektor zu erstellen, denken Sie vielleicht, dass es so einfach ist, einer Variablen einen Wert zuzuweisen, z. B. X <- 2. Dadurch wird ein Vektor mit einem Element erstellt. Allerdings ist es üblicher und folgt der Standardkonvention, die Funktion „c“ zu verwenden, die für „combine“ steht. Sie können beispielsweise X <- c(1, 2, 3) schreiben, um einen Vektor mit drei Elementen zu erstellen.
Beim Erstellen von Vektoren sollten alle Elemente vom gleichen Datentyp sein. Wenn Sie beispielsweise einen Vektor mit den Elementen 1, TRUE und 3,5 erstellen, ist der resultierende Vektor vom Datentyp „numerisch“. Sie können dies bestätigen, indem Sie die Klasse des Vektors mit dem Befehl „class(X)“ ausdrucken.
Schauen wir uns einige Beispiele an, um das Konzept besser zu verstehen. Betrachten Sie den Vektor X <- c(1, 2, 3L). Hier gibt das „L“ einen ganzzahligen Datentyp für den Wert 3 an, während die anderen Elemente als Zahlen bleiben. Wenn Sie den Vektor ausdrucken und seinen Datentyp überprüfen, wird angezeigt, dass es sich immer noch um einen numerischen Datentyp handelt.
Um es deutlicher zu machen, können wir einen Vektor mit verschiedenen Datentypen erstellen. Zum Beispiel: X <- c(TRUE, 2L, 3.5, „hello“). Dieser Vektor besteht aus einem logischen, einem ganzzahligen, einem numerischen und einem Zeichenelement. Beim Drucken des Vektors werden die erwarteten Elemente angezeigt: TRUE, 2, 3,5 und „Hallo“. Der Datentyp des Vektors kann mit dem Befehl „class(X)“ ermittelt werden, der verrät, dass es sich um einen Zeichenvektor handelt.
Die Priorität der Datentypen innerhalb eines Vektors hängt von den Typen der vorhandenen Elemente ab. Wenn Sie beispielsweise einen Vektor mit TRUE, 2L und 3,5 erstellen, hat der resultierende Vektor einen numerischen Datentyp. Wenn Sie umgekehrt das numerische Element ausschließen, hat der resultierende Vektor einen ganzzahligen Datentyp.
Betrachten wir ein Beispiel: X <- c(TRUE, 2L). Nun enthält der Vektor ein logisches Element (TRUE) und ein ganzzahliges Element (2L). Der Datentyp des Vektors ist eine Ganzzahl. Beim Drucken des Vektors werden die Werte 1 und 2 angezeigt, da TRUE in R zu 1 ausgewertet wird.
Wenn wir TRUE in FALSE ändern, hat der Vektor ebenfalls einen logischen Datentyp. In diesem Fall werden beim Drucken des Vektors 0 und 2 angezeigt, da FALSE zu 0 ausgewertet wird.
Um einen Vektor mit einem bestimmten Datentyp zu erstellen, können Sie alle Elemente explizit entsprechend festlegen. Beispielsweise führt X <- c(FALSE, 2L) zu einem logischen Datentyp. Beim Drucken des Vektors werden die Elemente als FALSE und 2 angezeigt, was den Datentyp bestätigt.
Neben der Mischung verschiedener Datentypen können Sie auch Vektoren mit homogenen Elementen erstellen. Sie können beispielsweise einen Vektor aus logischen Elementen mit X <- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE) oder einen Vektor aus Zeichenelementen mit X <- c("hello", "world", "!") erstellen. Beim Drucken dieser Vektoren werden die entsprechenden Elemente angezeigt.
Ein weiteres häufiges Szenario ist das Erstellen einer Zahlenfolge für einen Vektor. Dies erreichen Sie mit der Doppelpunktschreibweise. Wenn Sie beispielsweise „X <- 1:10“ eingeben, wird ein Vektor erstellt, der die Zahlen von 1 bis 10 enthält. Wenn Sie „X“ eingeben, wird die Zahlenfolge von 1 bis 10 angezeigt.
Darüber hinaus können Sie eine Folge mit Dezimalzahlen erstellen, indem Sie den Start- und Endwert sowie die Schrittweite angeben. Beispielsweise erstellt X <- 1,1:12,1 einen Vektor mit einer um 1 zunehmenden Folge. Der resultierende Vektor zeigt die Zahlen 1,1, 2,1, 3,1 usw. an.
Es ist wichtig zu beachten, dass bei der Angabe des Endwerts dieser dem Sequenzmuster folgen muss. Wenn wir das Beispiel auf X <- 1,1:12,8 ändern, werden wir feststellen, dass 12,8 in der Sequenz weggelassen wird. Dies liegt daran, dass der Endwert nicht mit der angegebenen Schrittweite übereinstimmt.
In dieser Lektion haben wir die Erstellung von Vektoren in R behandelt. Wir haben gelernt, dass die Funktion „c“ häufig zum Kombinieren von Elementen zu einem Vektor verwendet wird. Wir haben auch untersucht, wie der Datentyp eines Vektors von den Typen seiner Elemente und der Priorität dieser Typen abhängt. Darüber hinaus haben wir Beispiele für die Erstellung von Vektoren mit unterschiedlichen Datentypen und Zahlenfolgen gesehen.
Vielen Dank fürs Zuschauen und ich freue mich darauf, Sie in der nächsten Videolektion zu sehen.
R-Programmierung der Vektorarithmetik
R-Programmierung der Vektorarithmetik
Hallo an alle! Willkommen zurück zu einem weiteren spannenden Video zu unserer Programmiersprache. Heute tauchen wir ein in die faszinierende Welt der Vektorarithmetik. Ich befinde mich derzeit im ART Studio, das als IDE für unsere Programmiersprache dient, und wir werden verschiedene Operationen an Vektoren untersuchen. Also lasst uns keine Zeit verlieren und loslegen!In meinem vorherigen Video habe ich gezeigt, wie man mit der c-Funktion einen Vektor erstellt, beispielsweise a <- c(1, 2, 3). Dies ermöglichte uns die einfache Definition eines Vektors. Durch einfaches Eingeben des Variablennamens a und Drücken der Eingabetaste konnten wir den Inhalt des Vektors beobachten. Fantastisch!
Lassen Sie uns nun den Bereich der Vektorarithmetik erkunden. Nehmen wir in unserem Beispiel an, dass wir zwei Vektoren haben: a, das die Elemente 1, 2 und 3 enthält, und b mit den Elementen 4, 10 und 13. Wenn wir arithmetische Operationen an Vektoren durchführen, werden die Berechnungen ausgeführt mitgliedweise oder elementweise. Mal sehen, was das in der Praxis bedeutet.
Wenn wir den Vektor a mit 5 multiplizieren, erhalten wir einen neuen Vektor, bei dem jedes Mitglied mit 5 multipliziert wird. Mit anderen Worten, wir erhalten ein Ergebnis, das „5 mal a“ entspricht. Folglich erhalten wir 5, 10 und 15 als jeweilige Elemente des neuen Vektors.
Ebenso können wir Additionen und Subtraktionen an Vektoren durchführen. Das Addieren der Vektoren a und b führt zu einem neuen Vektor, bei dem jedes Mitglied die Summe der entsprechenden Mitglieder von a und b ist. Folglich haben wir 1 + 4 = 5, 2 + 10 = 12 und 3 + 13 = 16 als die jeweiligen Elemente des neuen Vektors.
Die Subtraktion zwischen Vektoren erfolgt auf ähnliche Weise. Indem wir b von a subtrahieren, erhalten wir einen Vektor, in dem jedes Mitglied die Differenz zwischen den entsprechenden Mitgliedern von a und b ist. In diesem Fall haben wir 1 - 4 = -3, 2 - 10 = -8 und 3 - 13 = -10.
Wir können auch Multiplikationen und Divisionen zwischen Vektoren durchführen. Die Multiplikation von a und b ergibt einen Vektor, bei dem jedes Mitglied das Produkt der entsprechenden Mitglieder von a und b ist. Zum Beispiel: 1 * 4 = 4, 2 * 10 = 20 und 3 * 13 = 39.
Bei der Division von Vektoren erfolgt die Operation ebenfalls elementweise. Die Division von a durch b ergibt einen Vektor, bei dem jedes Mitglied die Division der entsprechenden Mitglieder von a und b ist. Zum Beispiel: 1/4 ≈ 0,25, 2/10 = 0,2 und 3/13 ≈ 0,2307692. Andererseits würde die Division von b durch a 4 / 1 = 4, 10 / 2 = 5 und 13 / 3 ≈ 4,333333 ergeben.
Was ist nun, wenn wir zwei Vektoren unterschiedlicher Länge addieren möchten? Lassen Sie uns den Vektor c einführen, der die Elemente 9, 8, 7, 0, 1 enthält. Wenn wir versuchen, c und a zusammenzuaddieren, recycelt das Programm den Vektor mit der kürzeren Länge, um ihn an den längeren Vektor anzupassen. In unserem Fall werden die Elemente aus a recycelt. Das bedeutet, dass die Operation zuerst 1 + 9, 2 + 8 und 3 + 7 addiert. Anschließend kehrt sie zum Anfang von Vektor a zurück und addiert 1 + 0 und 2 + 1. Der resultierende Vektor ist also 10 , 10, 10, 1 und 3.
Beachten Sie, dass bei der Ausführung dieses Vorgangs möglicherweise eine Warnmeldung angezeigt wird, die darauf hinweist, dass die längere Objektlänge kein Vielfaches der kürzeren Objektlänge ist. Diese Warnung wird erwartet, da das Recycling der Elemente aus dem kürzeren Vektor in bestimmten Szenarien zu Inkonsistenzen führen kann.
Ich hoffe, Sie fanden diese Erkundung der Vektorarithmetik aufschlussreich und unterhaltsam. Für die effektive Bearbeitung und Analyse von Daten ist es wichtig zu verstehen, wie arithmetische Operationen auf Vektoren funktionieren. Seien Sie gespannt auf die nächste Lektion, in der wir tiefer in die spannenden Funktionen unserer Programmiersprache eintauchen. Vielen Dank an alle fürs Zuschauen und bis zum nächsten Mal!
R-Programmiervektorindex
R-Programmiervektorindex
Hallo zusammen und willkommen zurück zu einem weiteren informativen Tutorial zu unserer Programmiersprache.
In diesem Video befassen wir uns mit dem Thema Vektorindizes. Mit Vektorindizes können wir bestimmte Werte innerhalb eines Vektors abrufen, indem wir eckige Klammern verwenden und die Indexposition angeben. Beginnen wir mit der Erstellung eines Vektors namens R. Wir füllen ihn mit den Elementen 11, 22, 33 und 44. Durch Drücken der Eingabetaste können wir überprüfen, ob der Vektor R tatsächlich diese Elemente enthält.
Lassen Sie uns nun untersuchen, wie wir mithilfe der Indexnotation auf einzelne Elemente innerhalb des Vektors zugreifen können. Indem wir den Vektornamen R in eckige Klammern setzen und den gewünschten Index angeben, können wir ein bestimmtes Element abrufen. Wenn wir beispielsweise das dritte Element, also 33, abrufen möchten, würden wir den Index 3 in den Klammern verwenden. Es ist wichtig zu beachten, dass die Indexwerte für Vektoren bei 1 beginnen und bis zur Länge des Vektors reichen. Wenn wir diesen Befehl ausführen, sehen wir, dass der Wert 33 zurückgegeben wird.
Lassen Sie uns als Nächstes negative Indizes besprechen. Wenn wir einen negativen Index verwenden, wird das Element an der Position entfernt, die dem absoluten Wert des negativen Index entspricht. Um dies zu veranschaulichen, drucken wir den Vektor R noch einmal aus. Wir haben 11, 22, 33 und 44. Wenn wir nun den negativen Index -3 verwenden, der die dritte Position darstellt, wird das Element an dieser Position entfernt. Wenn wir den Befehl ausführen, stellen wir fest, dass der Vektor R jetzt 11, 22 und 44 enthält, wobei das Element an Position 3 (33) entfernt wurde.
Darüber hinaus ist es wichtig zu verstehen, was passiert, wenn wir versuchen, auf einen Index zuzugreifen, der außerhalb des gültigen Bereichs liegt. Betrachten wir das Szenario, in dem wir auf das Element an Position 10 zugreifen möchten. Da der Vektor R nur vier Elemente hat, hat er kein Element an Position 10. Daher wird die Ausführung des Befehls einen Fehler oder einen leeren Wert zurückgeben. Dies zeigt an, dass der Index außerhalb des zulässigen Bereichs liegt.
Ich hoffe, Sie fanden dieses kurze, aber informative Video über Vektorindizes hilfreich. Für die Datenmanipulation und -analyse ist es von entscheidender Bedeutung, zu verstehen, wie auf bestimmte Elemente innerhalb eines Vektors zugegriffen werden kann. Begleiten Sie mich im nächsten Video, während wir weitere spannende Funktionen unserer Programmiersprache erkunden. Vielen Dank fürs Zuschauen und bis bald!
R-Programmierung numerischer Indexvektor
R-Programmierung numerischer Indexvektor
Hallo an alle, Jungs und Mädels, und willkommen zurück zu einem weiteren Tutorial aus unserer Serie. Im heutigen Video besprechen wir numerische Indexvektoren. Mit numerischen Indexvektoren können wir bestimmte Elemente aus einem vorhandenen Vektor extrahieren, indem wir die Positionen der gewünschten Elemente angeben. Lasst uns gleich eintauchen!
Um dieses Konzept zu demonstrieren, erstellen wir einen Vektor namens s. Wir füllen es mit den folgenden Elementen: „hi“, „half“, „hello“, „hola“ und „holla“. Nehmen wir nun an, wir möchten einen Vektorausschnitt abrufen, der das erste und zweite Mitglied des ursprünglichen Vektors enthält. Dies können wir erreichen, indem wir einen numerischen Indexvektor verwenden, der aus den Positionen der Elemente besteht, die wir abrufen möchten. In diesem Fall verwenden wir den Indexvektor [1, 2]. Wenn wir diesen Befehl ausführen, erhalten wir wie erwartet die Slices „hi“ und „hello“.
Lassen Sie uns nun das Konzept doppelter Indizes untersuchen. Im vorherigen Beispiel haben wir „hi“ und „hello“ mithilfe der Indizes 1 und 2 abgerufen. Wir können diese Indizes duplizieren, um dieselben Elemente mehrmals abzurufen. Wenn wir beispielsweise den Indexvektor [2, 2, 2] verwenden, rufen wir dreimal „Hallo“ ab. Wenn wir diesen Befehl ausführen, beobachten wir, dass „Hallo“ dreimal wiederholt wird.
Lassen Sie uns außerdem das Konzept der Out-of-Order-Indizes diskutieren. Numerische Indizes müssen nicht in sequentieller Reihenfolge vorliegen; Sie können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Um dies zu demonstrieren, betrachten wir den Indexvektor [2, 1]. Dieses Mal rufen wir „Hallo“, „Hallo“ und „Hola“ als unsere gewünschten Elemente ab. Die Reihenfolge der Indizes hat keinen Einfluss auf die Reihenfolge der abgerufenen Elemente. Wenn wir diesen Befehl ausführen, erhalten wir die Vektor-Slices „hello“, „hi“ und „hola“.
Kommen wir zum Schluss noch zu den Bereichsindizes. Mit dem Doppelpunktoperator können wir einen Bereich innerhalb des Indexvektors definieren. Wenn wir beispielsweise einen Bereich von Elementen vom zweiten bis zum vierten Element abrufen möchten, können wir den Indexvektor [2:4] verwenden. Diese Notation weist das Programm an, die Elemente 2, 3 und 4 aus dem Originalvektor abzurufen. Wenn wir diesen Befehl ausführen, erhalten wir die Slices „hello“, „hola“ und „holla“.
Ich hoffe, Sie fanden dieses Video über numerische Indexvektoren informativ und nützlich. Es war eine prägnante Demonstration, um Ihnen dieses Konzept vorzustellen. Seien Sie gespannt auf unser nächstes Video, in dem wir weitere spannende Features und Funktionen entdecken werden. Vielen Dank fürs Zuschauen und wir sehen uns alle im nächsten Tutorial!
R-Programm benannte Vector-Mitglieder
R-Programm benannte Vector-Mitglieder
Hallo an alle! Willkommen zurück zu einem weiteren spannenden Tutorial zu unserer Programmiersprache. In dieser Lektion besprechen wir benannte Vektorelemente und wie wir Elementen innerhalb eines Vektors Namen zuweisen können. Also, lasst uns gleich loslegen!
Erstellen wir zunächst einen Vektor und nennen ihn „Vektor“. Innerhalb dieses Vektors werden wir zwei Elemente haben, „Tom“ und „Nick“. Wenn wir den Vektor ausdrucken, können wir sehen, dass er wie erwartet die Namen „Tom“ und „Nick“ enthält.
Lassen Sie uns nun untersuchen, wie wir den Mitgliedern des Vektors Namen zuweisen können. Wir können dies erreichen, indem wir einen benannten Vektor erstellen. Nennen wir es „names_vector“. In diesem Vektor weisen wir den entsprechenden Mitgliedern die Namen „erster“ und „zweiter“ zu. Wenn wir „names_vector“ ausdrucken, stellen wir fest, dass dem Vektor nun die Namen „first“ und „second“ mit seinen Elementen zugeordnet sind.
Als Nächstes rufen wir die Werte der benannten Vektormitglieder ab. Dazu greifen wir einfach auf das benannte Mitglied zu, indem wir den Namen in eckigen Klammern verwenden. Wenn wir beispielsweise den Wert des „ersten“ Mitglieds abrufen möchten, können wir „names_vector['first']“ eingeben. Wenn wir diesen Befehl ausführen, erhalten wir wie erwartet den Wert „Tom“. Ebenso können wir den Wert des „zweiten“ Mitglieds abrufen, indem wir „names_vector['second']“ verwenden, was uns den Wert „Nick“ gibt.
Darüber hinaus können wir die Reihenfolge des Vektors mithilfe eines Zeichenfolgenindexvektors umkehren. Um dies zu demonstrieren, erstellen wir einen weiteren Vektor namens „reversed_vector“. In diesem Vektor geben wir den Indexvektor als „c(‚zweiter‘, ‚erster‘)“ an. Wenn wir „reversed_vector“ ausdrucken, stellen wir fest, dass die Reihenfolge der Vektorelemente umgekehrt wurde, von „Tom“ und „Nick“ zu „Nick“ und „Tom“.
Und das ist alles für dieses kurze Tutorial zu benannten Vektormitgliedern. Ich hoffe, Sie fanden es informativ und unterhaltsam. Seien Sie gespannt auf unser nächstes Video, in dem wir uns mit weiteren faszinierenden Features und Funktionen befassen. Vielen Dank fürs Zuschauen. Wir sehen uns alle im nächsten Tutorial!
Erstellen Sie eine Matrix in R
Erstellen Sie eine Matrix in R
Hallo an alle! Willkommen zurück zu einem weiteren spannenden Tutorial zu unserer Programmiersprache. In diesem Video werden wir die Erstellung und Manipulation von Matrizen in R untersuchen. Also, lasst uns gleich eintauchen!
Erstellen wir zunächst einen Vektor namens „V“ mit den Elementen 10, 20, 30, 40, 50 und 60. Wenn wir den Vektor ausdrucken, können wir seinen Inhalt auf dem Bildschirm sehen.
Jetzt können wir mit der Erstellung einer Matrix fortfahren. Wir weisen unserer Matrix den Variablennamen „a“ zu. Um die Matrix zu erstellen, verwenden wir die Funktion „Matrix“. Diese Funktion verwendet den Vektor „V“ als erstes Argument und gibt die Anzahl der gewünschten Zeilen und Spalten an. Wir erstellen beispielsweise eine Matrix mit 2 Zeilen und 3 Spalten. Wenn wir die Matrix „a“ ausdrucken, können wir beobachten, dass sie tatsächlich wie erwartet zwei Zeilen und drei Spalten hat.
Angenommen, wir möchten stattdessen die Dimensionen der Matrix „a“ auf 3 Zeilen und 2 Spalten ändern. Dies können wir leicht erreichen, indem wir „a“ mithilfe der Matrixfunktion mit den entsprechenden Argumenten neu zuweisen. Anschließend geben wir „a“ noch einmal aus und sehen nun, dass es in eine 3x2-Matrix umgewandelt wurde.
Als nächstes wollen wir untersuchen, was passiert, wenn die Abmessungen der Matrix nicht mit der Anzahl der Elemente im Vektor übereinstimmen. Wenn wir versehentlich 4 statt 2 Spalten angeben, können wir mit einer Warnung rechnen. In R werden jedoch die vorhandenen Spalten dupliziert, um den zusätzlichen Platz zu füllen. Wir drucken „a“ aus, um dieses Verhalten zu beobachten, und wir können sehen, dass die ersten beiden Spalten in den Spalten 3 und 4 wiederholt werden.
Um die Transponierung einer Matrix zu demonstrieren, verwenden wir die Funktion „t“. Wir erstellen eine Variable namens „a_transpose“ und weisen ihr das Ergebnis der Anwendung der Funktion „t“ auf die Matrix „a“ zu. Das Ausdrucken von „a_transpose“ zeigt die Transponierung von „a“, wobei die Zeilen zu Spalten werden und umgekehrt.
Darüber hinaus können wir Matrizen mit der Funktion „cbind“ kombinieren. Wenn die Matrizen die gleiche Anzahl an Zeilen haben, können wir sie spaltenweise verketten. Um dies zu veranschaulichen, erstellen wir eine weitere Matrix namens „B“ mit 2 Zeilen und 1 Spalte. Dann kombinieren wir mit „cbind“ „a“ und „B“, um eine neue Matrix zu bilden. Beim Ausdrucken des Ergebnisses wird die Kombination aus „a“ und „B“ angezeigt, wobei „B“ als zusätzliche Spalte angehängt ist.
Wenn die Matrizen die gleiche Anzahl von Spalten haben, können wir sie ebenfalls mit der Funktion „rbind“ zeilenweise verketten. Wir erstellen eine Matrix namens „C“ mit 1 Spalte und 2 Zeilen. Mit „rbind“ kombinieren wir „B“ und „C“, um eine neue Matrix zu erstellen. Beim Ausdrucken des Ergebnisses wird die Kombination aus „B“ und „C“ angezeigt, wobei „C“ als zusätzliche Zeilen angehängt ist.
Lassen Sie uns abschließend eine Matrix dekonstruieren, indem wir die Funktion „c“ anwenden. Wenn wir „c“ auf die Matrix „a“ anwenden, wird die Matrix zu einem Vektor abgeflacht. Das Ausdrucken des Ergebnisses zeigt, dass die Matrix „a“ in einen Vektor mit den Elementen 10, 20, 30, 40, 50 und 60 zerlegt wurde.
Der gleiche Dekonstruktionsprozess kann auf die Matrizen „B“ und „C“ angewendet werden, wodurch Vektoren mit ihren jeweiligen Elementen entstehen.
Ich hoffe, Sie fanden dieses Video informativ und ansprechend. Wenn Sie Fragen oder Kommentare haben, hinterlassen Sie diese bitte unten. Vergessen Sie nicht, die Videos zu liken, zu abonnieren und auf dem Laufenden zu bleiben, um weitere spannende Videos zu erhalten. Vielen Dank fürs Zuschauen. Wir sehen uns im nächsten Tutorial!