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R-Sprache ist eine Programmiersprache, die aus der S-Sprache hervorgegangen ist und deren Ursprünge bis in die 1970er Jahre zurückreichen. Die S-Sprache wurde ursprünglich in den Bell Labs von Rick Becker, John Chambers und Allan Wilks entwickelt. Die Sprache R verfügt über leistungsstarke Funktionen in der Datenanalyse und statistischen Modellierung und wird daher häufig in Wissenschaft und Industrie eingesetzt. Funktionen und Objekte sind wichtige Konzepte in der R-Sprache. Eine Funktion ist ein wiederverwendbarer Codeabschnitt, der eine bestimmte Aufgabe ausführt. Die R-Sprache bietet viele integrierte Funktionen, z. B. sum() zum Berechnen der Summe der Elemente in einem Vektor und mean() zum Berechnen des Durchschnitts der Elemente in einem Vektor. Ein Objekt ist ein Container zum Speichern von Daten, bei denen es sich um einen Vektor, eine Matrix, einen Datenrahmen usw. handeln kann. Durch die Verwendung von Funktionen und Objekten können wir Daten manipulieren und analysieren. Scripting ist eine Art der Programmierung mit der R-Sprache. Ein Skript ist eine Sammlung von R-Sprachcodes, die zur Automatisierung bestimmter Aufgaben verwendet werden. Das Schreiben von Skripten kann die Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse verbessern und Doppelarbeit vermeiden. Die R-Sprache bietet umfangreiche Zeichenfunktionen, die zur Visualisierung von Daten verwendet werden können. Durch die Verwendung von Plotfunktionen können wir verschiedene Arten von Diagrammen zeichnen, z. B. Liniendiagramme, Streudiagramme, Balkendiagramme usw. Durch die grafische Darstellung können wir die Verteilung und Trends von Daten besser verstehen. Das Schreiben von Funktionen ist eine fortgeschrittene Programmierfähigkeit und kommt in R sehr häufig vor. Eine Funktion ist ein wiederverwendbarer Codeblock, der Eingabeparameter akzeptiert und ein Ausgabeergebnis zurückgibt. Durch das Schreiben von Funktionen können wir komplexe Aufgaben in mehrere einfache Schritte zerlegen und so die Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit des Codes verbessern. Das Speichern von Daten ist einer der häufigsten Vorgänge in der R-Sprache. Die R-Sprache bietet eine Vielzahl von Methoden zum Speichern von Daten, z. B. das Speichern von Daten als Textdateien, Excel-Dateien, Datenbanken usw. Durch das Speichern von Daten können wir diese problemlos teilen und wiederverwenden und gleichzeitig das Risiko eines Datenverlusts vermeiden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Sprache R eine leistungsstarke Programmiersprache ist, die sich für die Datenanalyse und statistische Modellierung eignet. Die Beherrschung der grundlegenden Konzepte und Fähigkeiten der R-Sprache kann uns helfen, Daten besser zu verarbeiten und zu analysieren und die wissenschaftliche Forschung und Arbeit stark zu unterstützen.
Jede Verteilung hat vier Funktionen: d (Dichtefunktion), p (Verteilungsfunktion), q (Quantilfunktion), r (Zufallszahlenfunktion). Die vier Funktionen der Normalverteilung sind beispielsweise dnorm, pnorm, qnorm und rnorm.
Die R-Sprache ist erstaunlich, sie kann viele verschiedene Aufgaben erledigen und ist sehr einfach zu bedienen. Ich habe viele Funktionen von R behandelt, jetzt müssen wir uns nur noch auf die spezifischen Bereiche konzentrieren, die Sie lernen müssen.
„Li Dongfeng R Language Tutorial“ ist ein Lehrbuch zum Erlernen der R-Sprache, das speziell für Anfänger entwickelt wurde. Das gesamte Tutorial ist in fünf Teile unterteilt: Einführungsteil, Datenanalyseteil, Datenbereinigungsteil, Datenvisualisierungsteil und fortgeschrittener Anwendungsteil. Jeder Teil enthält mehrere Kapitel, die den Leser schrittweise vom Erlernen der Grundkenntnisse der R-Sprache bis zur Beherrschung praktischer Anwendungsfähigkeiten führen. Egal, ob Sie ein Anfänger ohne Programmiererfahrung sind oder ein Profi, der Ihre Datenanalysefähigkeiten weiter verbessern möchte, mit „Li Dongfeng R Language Tutorial“ können Sie die R-Sprache systematisch erlernen und in der tatsächlichen Arbeit anwenden.
R ist eine sehr professionelle Statistiksprache. Um sie schnell zu beherrschen, sind grundlegende statistische Kenntnisse erforderlich. Ohne dieses Wissen als Grundlage kann der Fortschritt beim Erlernen von R langsam sein. Daher wird empfohlen, vor dem Erlernen von R zunächst einige grundlegende statistische Konzepte und Methoden zu erlernen, damit Sie die R-Sprache besser verstehen und für statistische Analysen verwenden können.
Zuerst müssen wir die TeX-Quelldatei in eine DVI-Datei konvertieren. Sie können Tools wie LaTeX verwenden und die Standardkonvertierungsoptionen auswählen. Beispielsweise können wir in Windows-Systemen das Programm mit dem Pfad C:CTeXtexmfmiktexbinplatex.exe zur Konvertierung verwenden. Als nächstes müssen wir die DVI-Datei in eine PDF-Datei konvertieren. Zur Konvertierung können Sie das dvipdfmx-Tool verwenden. Durch Ausführen des entsprechenden Befehls können wir DVI-Dateien zur bequemeren Anzeige und Weitergabe in PDF-Dateien konvertieren.
In diesem Artikel wird die Strategie zum Löschen der nostalgischen Reinigungsstufe von „Wortspiel mit Blumen“ vorgestellt. In diesem Level müssen die Spieler 12 chronologisch inkonsistente Orte auf der Karte finden. Der Freigabeleitfaden erklärt die spezifischen Betriebsmethoden im Detail, um Spielern, die das Level noch nicht abgeschlossen haben, einen reibungslosen Abschluss zu ermöglichen. Wenn Sie an diesem Level interessiert sind, sollten Sie dieser Seite weiterhin Aufmerksamkeit schenken, um weitere Informationen zu „Word Play Flowers“ und dem nostalgischen Reinigungslevel zu erhalten. Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, diesen Artikel zu lesen.
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