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代码如下： xrange = c(-15, 15) ;yrange = c(0, 16) ;plot(0, xlim = xrange, ylim = yrange, type = “n”) ;yr = seq(yrange[1], yrange[2], len = 50) ;offsetFn = function(y) {     2 * sin(0 + y/3) }  ;offset = offsetFn(yr)&nb … 继续阅读“R代码唯美 — 一鸣惊人”

都知道在设计引物时，为了增加引物的广谱性，经常会利用简并引物。其实，在我们从Genbank中下载的许多序列经常有很多位置上并非碱基标记，有些时候这些标记也代表必然的简并信息。别的在并对完序列之后，很多位置上经常会呈现“-”和“？”等标记。当我拿到一条序列时候，我们很想知道序列中有没有除了碱基以外的标记。下面我们就通过R语言中的unique函数来实现这一成果。 > data <- readLines(“D:\\ziliao\\zhuanye\\R bear\\isk4.fa … 继续阅读“如何利用R语言搜索DNA序列中的非碱基标记”

很是遗憾，这是一个失败的版本，因为从测试时间来看，多核计较所需要的时间远远多于单核计较的时间，需要不绝的优化。 library(multicore) x<-matrix(floor(rnorm(210000,100,1000)),ncol=10) mc.t.test<-function(data,mc.core=8) { k<-array(numeric()) tail<-length(data[,1])-floor(length(data[,1])/mc.core)*m … 继续阅读“R语言 t检讨多核并行运算”

在显示数据的时候，尤其是绘图或文章中，需要数字每隔三位就分隔，R语言虽然能办到。 > a=123456567677> b=prettyNum(a,big.mark = “,”)> b[1] “123,456,567,677”> 假如多个元素会因为对齐位数，呈现空格补位环境，使得绘图时呈现较大空格，不雅观，可以用正则替换掉空格> a=c(1233,123,45667,111111)> b=prettyNum(a,b … 继续阅读“R语言数字千分位支解”

实际意义 通过阐明各地局限以上家产企业指标，我们可以给投资者一些发起。好比通过对差异地域分类，我们可以汇报投资者们，哪些地域已经高度发家，缺乏成长空间，哪些地域发家中等，有很大的成长空间，而哪些处所过于落伍，没有成长前途。与此同时，我们还可以从中看出各地的贫富差别，对当局今后应该更注重哪些处所的成长提供微小的参考代价。 下面我们把数据揭示给各人 局限以上家产企业主要指标(分地域) 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 指标 企业单元个数(个) 资产总计(亿元) 活动资产合计(亿元) 牢靠资产原 … 继续阅读“用R阐明局限以上家产企业主要指标(分地域)-2010年”

应用场景抉择常识的储蓄与东西的选择，反过来，无论你选择了什么样的东西，你必然会尽力地把它改革成切合本身应用场景所需的谁人样子。从这个原理来说，我选择了R作为数据挖掘人员手中攻城陷池的那把云梯，并尽力地把它改革本钱身但愿的谁人样子。 我最初打仗到专门用于科学计较的东西，是台甫鼎鼎的matlab，正如它辅佐了无数中国粹生顺利结业的赫赫功勋一样，它是我对付向量化计较的启蒙老师。用过matlab的人城市对其轮回布局的效率无法忍受，不知道是否有意而为之的这样的设计缺陷，迫使人们要想真正地用好它，就得接管它 … 继续阅读“用R语言实现向量化与并行计较”

用R语言求置信区间是很利便的，并且很机动，至少我以为比spss许多几何了。假如你要求的只是95%的置信度的话，那么用一个很简朴的呼吁就可以实现了首先，输入da=c(你的数据，用英文逗号支解），然后t.test(da)，运行就能获得功效了。我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19)t.test(newbomb)获得的功效如下假如要求任意置信度下的置信区间的话，就需要本身编一个函 … 继续阅读“用R语言求置信区间”

载入数据 把 CSV 文件转换为 zoo 工具需要几个步调： 将读入的两个文件酿成两个数据框。 把字符串名目标日期转换为Date工具。 把两个数据转换为zoo工具。 归并两个zoo工具。 代码如下： library(zoo) # 载入 zoo 包# 把 CSV 文件转换为数据框#gld <- read.csv(“http://ichart.finance.yahoo.com/ta … 继续阅读“用R检讨两支股票是否协整”

本文按照文献资料整理，以先容要领为主要目标。主要内容有：（1）整理了分位数回归的一些根基道理和要领；（2）归纳了用R语言处理惩罚分位数回归的措施，个中写了两个函数整合预计功效；（3）写了一个分位数解析函数来处理惩罚MM2005的解析进程；（4）利用一个数据集举办案例阐明，完整地揭示了阐明进程。 一节  分位数回归先容 （一）为什么需要分位数回归？ 传统的线性回归模子描写了因变量的条件均值漫衍受自变量X的影响进程。个中，最小二乘法是预计回归系数的最根基要领。假如模子的随机误差项来自均值为 … 继续阅读“【完整篇】用R语言举办分位数回归：基本篇”

R的极客抱负系列文章，涵盖了R的思想，利用，东西，创新等的一系列要点，以我小我私家的进修和体验去诠释R的强大。 R语言作为统计学一门语言，一直在小众规模闪耀着光线。直到大数据的发作，R语言酿成了一门炙手可热的数据阐明的利器。跟着越来越多的工程配景的人的插手，R语言的社区在迅速扩大生长。此刻已不只仅是统计规模，教诲，银行，电商，互联网….都在利用R语言。 要成为有抱负的极客，我们不能逗留在语法上，要把握安稳的数学，概率，统计常识，同时还要有创新精力，把R语言发挥到各个规模。让我们一起动起来吧，开始 … 继续阅读“Nodejs与R跨平台通信”