编程教程 - 页 8

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R 程序命名向量成员

R 程序命名向量成员

大家好！欢迎回到关于我们的编程语言的另一个令人兴奋的教程。在本课中，我们将讨论命名向量成员以及如何为向量中的元素分配名称。那么，让我们直接开始吧！

首先，我们创建一个向量并将其命名为“向量”。在这个向量中，我们将有两个元素：“Tom”和“Nick”。当我们打印出向量时，我们可以看到它包含预期的名字“Tom”和“Nick”。

现在，让我们探讨如何为向量的成员分配名称。我们可以通过创建一个命名向量来实现这一点。我们称之为“names_vector”。在此向量中，我们将为相应的成员分配名称“first”和“second”。当我们打印出“names_vector”时，我们观察到该向量现在具有与其元素关联的名称“first”和“second”。

接下来，让我们检索指定向量成员的值。为此，我们只需使用方括号内的名称来访问命名成员即可。例如，如果我们想检索“first”成员的值，我们可以输入“names_vector['first']”。当我们执行此命令时，我们按预期获得值“Tom”。类似地，我们可以使用“names_vector['second']”检索“第二”成员的值，这将为我们提供值“Nick”。

此外，我们可以使用字符串索引向量反转向量的顺序。为了演示这一点，让我们创建另一个名为“reversed_vector”的向量。在此向量中，我们将索引向量指定为“c('second', 'first')”。当我们打印出“reversed_vector”时，我们观察到向量元素的顺序已颠倒，从“Tom”和“Nick”变为“Nick”和“Tom”。

这就是关于命名向量成员的简短教程。我希望您觉得它内容丰富且令人愉快。请继续关注我们的下一个视频，我们将深入探讨更多迷人的特性和功能。感谢您的观看，我们在下一个教程中再见！

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线性回归 R 程序进行预测

线性回归 R 程序进行预测

大家好，欢迎收看这个关于 R 编程语言的视频教程。

在本教程中，我们将深入研究数据分析并重点关注使用线性回归模型进行预测。线性回归是一种强大的工具，用于以直线方程的形式对标量因变量 (Y) 和一个或多个自变量 (X) 之间的关系进行建模。

首先，我们选择一个合适的数据集来进行预测。 R 提供了大量内置数据集，可以通过键入 data() 并探索可用选项来访问这些数据集。在本教程中，我们将使用“女性”数据集，其中包含美国女性的平均身高和体重值。我们可以通过输入 View(women) 来检查数据集，并观察其 15 行 2 列的结构：身高和体重。

我们的目标是根据女性的身高来预测她的体重。为了实现这一点，我们将利用线性模型。我们首先创建一个名为“线性模型”的变量，并将 lm() 函数的结果分配给它。该函数需要指定因变量 (Y) 和自变量 (X)。在这种情况下，体重将是因变量 (Y)，高度将是自变量 (X)，如语法“体重 ~ 高度”所示。此外，我们需要使用 data 参数指定数据集，我们将其设置为“women”。

定义了线性模型后，我们可以检查它的系数。这些系数对应于方程 Y = MX + B 中的斜率 (M) 和截距 (B)。在我们的示例中，系数分别为 -87.52 和 3.45。因此，我们的预测体重 (Y) 可以通过将高度 (X) 乘以斜率 (3.45) 并加上截距 (-87.52) 来计算。

为了测试我们的预测，我们使用 59 英寸的高度值。将其乘以斜率 (3.45) 并加上截距 (-87.52)，我们得到的预测权重为 116.03，接近于预期值 117。

现在，让我们可视化数据和线性回归线。我们可以使用plot()函数绘制数据集，指定Y和X值，并将数据集作为数据参数。通过使用线性模型调用 abline() 函数，我们可以将回归线覆盖在绘图上。

总之，我们探索了使用 R 中的线性回归模型进行预测的过程。值得注意的是，本教程中使用的数据集相对较小，仅包含 15 行。在现实场景中，通常采用更大的数据集来进行更准确的预测。尽管如此，该演示还是提供了对线性回归过程的理解。

感谢您观看本视频教程。如果您有任何疑问，请随时在评论部分留下。请继续关注下一个视频！

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如何安装 R 包

如何安装 R 包

大家好，欢迎收看这个视频。今天我想讨论一下在R中安装包的过程。

特别是，我将演示如何安装广泛用于数据可视化的 ggplot2 包。首先，我注意到 ggplot2 包当前在我的库中不可用。当我尝试使用库（ggplot2）导入它时，出现一条错误消息，指出没有名为 ggplot2 的包。

为了解决这个问题，我需要安装 ggplot2 包。幸运的是，在 R 中安装软件包非常简单。我们可以使用 install.packages() 函数，后跟用引号引起来的包名称。在本例中，我将执行命令 install.packages("ggplot2") 并按 Enter。

安装过程开始，R 开始从综合 R 存档网络 (CRAN) 下载 ggplot2 包所需的文件和数据。在此步骤中保持互联网连接非常重要。

ggplot2 软件包以其创建具有视觉吸引力和可定制图形的能力而闻名。它利用图形语法来构建分层图，为数据可视化提供了极大的灵活性。

安装完成后，我们可以继续将 ggplot2 包加载到我们的环境中。为此，我们使用library()函数并传递“ggplot2”作为参数。执行library(ggplot2)后，我们不再遇到之前的错误消息，表明该包已成功安装和加载。

感谢您观看有关在 R 中安装软件包的视频教程。如果您有任何疑问，请随时在评论部分留下。不要忘记喜欢这个视频，订阅该频道以获取更多内容，并继续关注下一个视频课程。

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线性回归 R 程序进行预测

线性回归 R 程序进行预测

大家好，欢迎收看这个关于 R 编程语言的视频教程。

在本教程中，我们将深入研究数据分析并重点关注使用线性回归模型进行预测。线性回归是一种强大的工具，用于以直线方程的形式对标量因变量 (Y) 和一个或多个自变量 (X) 之间的关系进行建模。

首先，我们选择一个合适的数据集来进行预测。 R 提供了大量内置数据集，可以通过键入 data() 并探索可用选项来访问这些数据集。在本教程中，我们将使用“女性”数据集，其中包含美国女性的平均身高和体重值。我们可以通过输入 View(women) 来检查数据集，并观察其 15 行 2 列的结构：身高和体重。

我们的目标是根据女性的身高来预测她的体重。为了实现这一点，我们将利用线性模型。我们首先创建一个名为“线性模型”的变量，并将 lm() 函数的结果分配给它。该函数需要指定因变量 (Y) 和自变量 (X)。在这种情况下，体重将是因变量 (Y)，高度将是自变量 (X)，如语法“体重 ~ 高度”所示。此外，我们需要使用 data 参数指定数据集，我们将其设置为“women”。

定义了线性模型后，我们可以检查它的系数。这些系数对应于方程 Y = MX + B 中的斜率 (M) 和截距 (B)。在我们的示例中，系数分别为 -87.52 和 3.45。因此，我们的预测体重 (Y) 可以通过将高度 (X) 乘以斜率 (3.45) 并加上截距 (-87.52) 来计算。

为了测试我们的预测，我们使用 59 英寸的高度值。将其乘以斜率 (3.45) 并加上截距 (-87.52)，我们得到的预测权重为 116.03，接近于预期值 117。

现在，让我们可视化数据和线性回归线。我们可以使用plot()函数绘制数据集，指定Y和X值，并将数据集作为数据参数。通过使用线性模型调用 abline() 函数，我们可以将回归线覆盖在绘图上。

总之，我们探索了使用 R 中的线性回归模型进行预测的过程。值得注意的是，本教程中使用的数据集相对较小，仅包含 15 行。在现实场景中，通常采用更大的数据集来进行更准确的预测。尽管如此，该演示还是提供了对线性回归过程的理解。

感谢您观看本视频教程。如果您有任何疑问，请随时在评论部分留下。请继续关注下一个视频！

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R 程序条形图颜色

R 程序条形图颜色

大家好，欢迎观看这个有关 R 编程语言的视频教程。在本次会议中，我们将使用 RStudio 使用 R 编程语言创建一个具有视觉吸引力的条形图。

首先，让我们打开 RStudio 并设置我们的环境。我们已经有了一个具体的目标，那就是创建条形图。但这一次，我们将专注于让它看起来更美观。

现在，让我们定义一个名为“cars”的向量，它有七个值。我们可以通过创建一个名为“cars”的变量并为其分配一个包含七个元素的向量来实现此目的。我们使用值 3、5、8、6、11、12 和 4。

接下来，我们将像之前一样使用“barplot()”函数来创建条形图。不过，这一次，我们将添加一些额外的参数来增强图表的外观。

首先，让我们为图表添加标题。我们将使用“main”参数并将其设置为“Cars”，为我们的条形图提供一个描述性标题。

此外，我们要标记 y 轴，表明这些值代表汽车的重量。我们可以通过指定“ylab”参数并将其设置为“Weight”来实现此目的。

此外，我们应该标记 x 轴以指示每个条代表不同类型的汽车。我们将使用“xlab”参数并将其设置为“Type”。

最后，为了增加一些视觉吸引力，让我们为条形图使用不同的颜色。我们将“col”参数设置为“rainbow(7)”以创建七种不同颜色的彩虹。

执行代码后，条形图将出现在屏幕右侧。其标题为“汽车”，并将在 y 轴上显示重量值，在 x 轴上显示不同类型的汽车。酒吧本身将使用充满活力的彩虹调色板进行着色。

我希望您觉得这个视频教程有帮助并且令人愉快。如果您有任何疑问，请随时询问。请记得在下面留下您的评论，我会尽力解决它们。请继续关注下一个视频中更多精彩的教程。

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R 编程直方图示例

R 编程直方图示例

大家好，欢迎来到本 R 编程语言教程。在本视频中，我们将探索如何使用 R 创建简单的直方图。让我们开始吧！

首先，我们将定义一个名为“suv's”的向量，其中包含七个元素。我们可以通过创建一个名为“suv's”的变量并为其分配一个包含值 5、5、5、5、8、8、19、45 和 100 的向量来实现此目的。

现在我们已经设置了 suv 的向量，我们可以继续创建直方图。这可以使用“hist()”函数来完成。我们将“suv”向量作为参数传递给函数。

执行代码后，屏幕右侧将显示直方图。 y 轴表示频率，而 x 轴表示值的范围。在本例中，我们可以观察到从 0 到 20 的范围的频率为 5，表示该范围内的值出现了 5 次。类似地，从 40 到 60 和 80 到 100 的范围的频率分别为 3 和 1。

我希望您觉得这个视频教程内容丰富且简单明了。使用 R 创建直方图是可视化数据分布的有用方法。如果您有任何问题或意见，请随时在下面留言。请继续关注下一个视频中更多精彩的教程。

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R 编程子集

R 编程子集

大家好，欢迎观看这个有关 R 编程语言的视频。在本教程中，我们将探讨子集化，其中涉及提取特定的数据子集。让我们开始吧！

假设我们有一个名为“X”的向量，其中包含值 12、13、56、4、5 和 89。我们将这个向量打印到控制台以验证其内容。

现在，假设我们要提取值大于 10 的数据子集。我们可以通过使用表达式“X > 10”来实现此目的。这将为我们提供数据的子集，其中所有值都大于 10。

接下来，假设我们要将这些选定的值更改为 4。我们可以使用表达式“X[X > 10] <- 4”简单地将值 4 分配给我们之前获得的子集。这会将“X”中所有大于 10 的值替换为 4。

打印出修改后的“X”，我们可以观察到大于10的值确实已更改为4。

现在，让我们处理一些外部数据。我们的桌面上有一个 CSV 文件，我们希望将其读入名为“数据集”的数据框中。使用“read.csv()”函数，我们指定导入 CSV 数据的文件路径和名称。打印出“数据集”，我们可以看到维度（153 行和 6 列）并识别标记为“NA”的缺失值。

接下来，让我们探索对这些数据的各种操作。我们可以使用“head()”函数提取数据集的前两行，指定“数据集”和我们想要的行数 (2)。或者，我们可以使用“dataset[1:2, ]”或“dataset[c(1, 2), ]”按行和列进行索引。所有这些方法都提供检索前两行的相同结果。

要确定数据集中的行数，我们可以使用“nrow()”函数并将“数据集”作为参数传递。这给出了行数，即 153。

假设我们要提取数据集的最后两行。我们可以通过使用“tail()”函数和“dataset”并指定行数 (2) 来实现此目的。返回最后两行。

现在，我们来查找第 47 行中“臭氧”列的值。我们可以使用索引直接访问它，例如“dataset[47, 'ozone']”或“dataset[47, 1]”。这将检索值 21。

或者，我们可以使用列名而不是列索引。例如，“dataset[47, 'ozone']”也将返回 21。

假设我们想要查找“臭氧”列中的缺失值。我们可以使用“subset()”函数创建数据集的子集。该子集将由“臭氧”列具有“NA”值的行组成。打印出子集，我们可以看到“ozone”列仅包含“NA”值。

要确定“ozone”列中缺失值的计数，我们可以对子集使用“nrow()”函数，得到的答案为 37。

如果我们想从数据集中删除缺失值，我们可以使用“na.omit()”函数并将“数据集”作为参数传递。这将返回删除了缺失值的数据集。

实现此目的的另一种方法是使用“complete.cases()”函数并以“dataset”作为参数。它提供与删除具有“NA”值的行相同的结果。

现在，让我们继续查找 5 月份“臭氧”列的最大值。我们可以使用“subset()”函数创建数据集的子集。在子集函数中，我们指定条件：月份应等于 5（代表 5 月），并且“臭氧”列不应包含缺失值。打印出子集，我们可以看到过滤后的数据。

为了从这个子集中获得最大值而不用目视检查它，我们可以使用“apply()”函数。通过将“max()”函数应用于子集的列，我们检索最大值。在本例中，我们将其应用于“臭氧”列。 5月份臭氧最高值为115。

总之，我们介绍了 R 中的各种子集技术，包括根据条件提取子集、使用索引访问特定元素、处理缺失值以及对子集执行计算。我希望本教程对您有所帮助。如果您有任何问题或意见，请随时在下面留下。不要忘记订阅更多 R 编程教程。感谢您的观看，我们将在下一个视频中见到您！

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R 程序子集2

R 程序子集2

大家好，欢迎观看这个有关 R 编程语言的视频。在本教程中，我们将在“iris”数据集中找到“virginica”物种的萼片长度平均值。让我们首先探索 R 中的预定义数据集。要查看可用的数据集，我们使用不带任何参数的“data()”函数。这显示了 R 中提供的数据集列表。对于我们的分析，我们将使用“iris”数据集。

让我们通过输入“data(iris)”来加载“iris”数据集。这会加载整个数据集，其中包含 150 行和 5 列：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度和物种。为了提取仅包含“virginica”物种的子集，我们创建一个名为“iris_subset”的新变量。使用子集操作，我们指定需要物种等于“virginica”的所有行。由于我们还需要所有列，因此我们省略了列规范。

打印出“iris_subset”，我们可以观察到我们现在拥有仅包含“virginica”物种的“iris”数据集的子集。接下来，我们有兴趣计算该子集的萼片长度的平均值。为了关注萼片长度列，我们修改“iris_subset”以仅包含萼片长度列。

现在，让我们将“iris_subset”转换为矩阵。我们使用“as.matrix()”函数将转换后的矩阵分配给一个名为“iris_subset_matrix”的新变量。通过将其转换为矩阵，我们可以对特定列应用数学运算。 “iris_subset_matrix”看起来与原始子集类似，但现在是一个矩阵对象。

为了计算萼片长度的平均值，我们在“iris_subset_matrix”的萼片长度列上使用“mean()”函数。由此得出“virginica”物种萼片长度的平均值为 6.588。

值得一提的是，还有其他方法可以使用“subset()”函数执行子集化。然而，在本教程中，我们演示了另一种在 R 中操作数据的方法，即提取子集、将其转换为矩阵并执行计算。这些技术提供了数据分析的灵活性。

感谢您的观看！如果您有任何问题或意见，请在下面留言。不要忘记喜欢该视频并订阅我们的频道以获取更多 R 编程教程。请继续关注下一个视频！

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阅读 JSON R 编程

阅读 JSON R 编程

大家好，欢迎来到本 R 编程语言教程。在本视频中，我们将讨论如何从 JSON（JavaScript 对象表示法）中提取信息。为了演示这一点，我在后台使用了 GitHub API，它显示有关我的所有存储库的信息。您可以看到我的 GitHub 用户名突出显示，以及存储库列表，包括我从另一个存储库分叉的“awesome-tensorflow”。

为了提取和使用这些数据，我们将使用 R 中的“jsonlite”库。让我们首先从 JSON 中检索数据。我们将创建一个名为“json_data”的变量，并使用“fromJSON()”函数从特定 URL 获取数据。我将复制 GitHub API URL 并将其作为参数传递给“fromJSON()”函数。

执行此代码后，我们获得一个数据帧。为了确认“json_data”的类，我们使用“class()”函数，它表明它确实是一个数据框。

现在，让我们探索“json_data”变量的内容。我们可以使用“names()”函数来检索数据框中属性的名称。通过输入“names(json_data)”，我们获得属性列表，其中包括“name”，它代表每个存储库的名称。

要提取所有存储库的名称，我们可以使用语法“json_data$name”直接访问“name”属性。这会显示我所有存储库的名称，总共大约 30 个。

接下来，我们考虑将数据帧（例如“iris”数据集）转换为 JavaScript 对象表示法 (JSON) 格式的场景。为了实现这一点，我们可以使用“toJSON()”函数。例如，让我们创建一个名为“my_json”的变量，并将“toJSON()”函数应用于“iris”数据集。此外，我们可以包含“pretty”参数，以确保生成的 JSON 的格式在视觉上令人愉悦。

打印出“my_json”，我们可以观察到 JSON 格式整齐，缩进正确。它显示属性“萼片长度”、“萼片宽度”、“花瓣长度”、“花瓣宽度”和“种类”及其相应的值，例如“6.3”、“4.8”、“1.8”和“弗吉尼亚州'。

如果我们删除“pretty”参数并再次生成 JSON，它的可读性就会降低，并且会因其长度而被截断。因此，建议使用“pretty”参数以获得更好的可视化效果。

现在，让我们探讨如何将 JSON 转换回数据帧。为此，我们可以使用“fromJSON()”函数并提供“my_json”变量作为参数。执行此代码将返回原始数据帧，从而有效地反转转换过程。

感谢您的观看！如果您有任何意见或问题，请随时在下面留言。非常感谢您的反馈。不要忘记订阅我们的频道以获取更多 R 编程教程。请继续关注下一个视频！

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在 R 中读取 CSV 文件

在 R 中读取 CSV 文件

大家好，欢迎观看这个有关 R 编程语言的视频教程。在本教程中，我将向您展示如何使用 R 打开 CSV 文件。首先，我已经打开了屏幕右侧的 R 帮助文档。我们可以看到有一个名为“read.csv()”的函数可以用于此任务。默认情况下，此函数假定文件有标题，并且值以逗号分隔。

让我们创建一个名为“my_data”的变量来存储 CSV 文件中的数据。我们将使用“read.csv()”函数来读取文件。我们可以指定文件路径作为函数的参数。为了获取文件路径，我有一个包含房屋数据的 CSV 文件，该文件是我从 Kaggle 网站获取的。我将右键单击该文件，转到“属性”，然后复制文件位置。返回到 RStudio，我将把文件路径粘贴到引号内。

现在，我们需要在文件路径中包含文件名。我将在文件路径后添加正斜杠并粘贴文件名。需要注意的是，由于我使用的是 Windows 计算机，因此文件路径包含反斜杠。但是，R 需要正斜杠或转义的反斜杠。如果我们现在执行代码，我们会因反斜杠而遇到错误。为了解决这个问题，我们将手动反转斜杠。

让我们按 ENTER 来执行代码。结果，我们获得了一个名为“my_data”的数据框，其中包含 1,460 个观测值或行以及 81 个特征或列。我们可以通过使用“nrow()”和“ncol()”函数与“my_data”来确认这一点。

要检查数据，我们可以双击环境窗格中的变量“my_data”或使用控制台中的命令“my_data”。但是，在控制台中查看整个数据帧可能不太可读。因此，我建议双击“my_data”以显示格式良好的表格。

这就是本教程的内容，伙计们！感谢您的观看。我希望你觉得它有帮助。如果您有任何问题或意见，请随时在下面留下。不要忘记订阅我们的频道以获取更多 R 编程教程。请继续关注下一个视频！