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r语言中c“b”是什么型
Vectors 向量【当你想用多个元素创建向量时，你应该使用 c() 函数，这意味着将元素组合成一个向量。】# c函数用来将元素组成为一个向量v 《- c(’a’, ’b’,’c’)print(v)# 输出结果即为元素的值，可以看出，vector类型里面只能有一种元素print(class(v))12345123451] “a” “b” “c” “character”那么问题来了，假如我就是想什么东西都往向量里面塞呢，这种做法并不会引发报错，但是R会暗中把那些乱七八糟的东西全部转换为一种类型。比如在下面这个例子，R就取了vector的第一个元素，将其转换为了character类型。在这里插入图片描述Lists 列表【列表是一个 R 对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。】# 列表里面就什么都可以塞l 《- list(1,"666",c(2,3,4))print(l)print(class(l))12341234 1 “666” 2 3 4 “list”Matrices 矩阵【矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。】# 第一个参数指的是矩阵中的元素内容，第二三个参数指的是矩阵的行和列，最后一个参数指的是按行排列还是按列排列M = matrix( c(’a’,’a’,’b’,’c’,’b’,’a’), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)print(M)M = matrix( c(’a’,’a’,’b’,’c’,’b’,’a’), nrow = 2, ncol = 3, byrow = FALSE)print(M)print(class(M)) 123456123456在这里插入图片描述Arrays 数组【虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个 dim 属性创建所需的维数。】a 《- array(c(1,2,3,4),dim = c(3,3,2))print(a)print(class(a))print(a)12341234在这里插入图片描述Factors 因子【因子是使用向量创建的 r 对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。】color 《- c(’green’,’green’,’yellow’,’red’,’red’,’red’,’green’)f 《- factor(color)print(color)print(f)print(nlevels(f))print(class(s))123456123456在这里插入图片描述Data Frames 数据帧【数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。】BMI 《- data.frame( gender = c("Male", "Male","Female"), height = c(152, 171.5, 165), weight = c(81,93, 78), Age = c(42,38,26))print(BMI)print(class(BMI))1234567812345678在这里插入图片描述参考网址：w3c打开CSDN，阅读体验更佳R语言基础之第六部分 分类(史上最全含ddply、aggregate、split、b...R语言基础之第六部分 分类(史上最全含ddply、aggregate、split、by) 数据: 某市2014年-2018年空气质量指数日数据,需要按年分类计算每年 warm值为1和 0的均值。 数据长这个样子: 目标:求下列的均值 一、数据处理(提取年月) 首先需要...R语言:数据类型及属性_woooooood的博客R语言:数据类型及属性 1.数据类型 R语言可以处理的数据类型主要有6种:数值型、整数型、字符型、复数型、逻辑型和原生型 若输入的数据为一个数字,则数据类型为数值型(numeric),若想数据类型为整数(integer),则需要在所赋值后加“L”...二、数据集与数据类型【R与统计】引言 按照要求格式来创建含有研究信息的数据集是任何数据分析的第一步。在R中，这个任务包括以下两步： 选择一种数据结构来存储数据； 将数据输入或导入到该数据结构中 因此，本文将先叙述了R中用于存储数据的多种结构，具体为向量、因子、矩阵、数据框以及列表的用法。熟悉这些数据结构和访问其中元素的表述方法将十分有助于了解R的工作方式，便于后续的编程。 我将在下一篇博客介绍一些在R中导入数据的可行方法。手工输入数据当然可以，除此之外，我们也可以从外部源导入数据。数据源可以是文本文件、电子表格、统计软件和各类数据库管继续访问R语言中的数据集R语言中的数据存储形式主要有以下几种方式 数组，向量，矩阵，数据框，列表 R语言中的可以处理的数据类型有以下几种方式 数值类型，字符类型，逻辑类型，原声类型（二进制类型），复数类型 数值类型 包括 实例标示，日期类型 字符类型 包括 标称变量，序数变量 R语言针对不同的数据类型处理的方式是不同的 一、向量（每一个向量中的元素都是相同的数据类型） a b c继续访问最新发布 R语言基础数据类型R语言主要有三种基本的数据类型，分别是数值型（Numeric）、整型（integer）以及字符型（character）。继续访问R语言数据类型基础1 数值型、逻辑型与文本型基础的R语言数据类型操作，包括了字符串、数值向量以及逻辑向量的一点简单介绍继续访问R语言----对数据进行分类汇总(GROUP_BY使用)library(dplyr) ###加载dplyr模块 A《-read.csv("f:\\TEST\\TDD.csv") ####加载数据 D=data.frame(A) ##### A1《-group_by(D,Date_ID) ####分组项 A2《-summarise(A1,cells=n(), ####统计个数 RRC_ch...继续访问R语言--R语言数据类型（2）一、矩阵与数组 创建 # 1.1 利用array函数，创建二维数组m1，每一行记录不同人（A,B,C）的各科成绩（math，english，physics），成绩请随意输入（要求每行至少有一个90分以上，每一列至少有一个60分以下） print(’----1.1’) m1 《- array(c(95,40,80,55,92,98,86,93,55), dim = c(3,3), dimnames = list(c(’A’,’B’,’C’),继续访问R语言之对象和类理解什么是对象R是一种基于对象(object)的语言，所以我们在R语言中看到的一切事物都是对象，向量是对象，函数是对象，图形是对象。简单说，我们可以把整个R看成是一个储物室，它的内容是由内在不同的储物盒(对象)组成, 每个盒子有不同属性(attribute), 最重要的一种属性是它的类(class).查看、删除ls：list的缩写，我们要查看物品，所以要先列出目录。继续访问R语言中的类和对象#####类和对象##### #之前学习的字符向量、数值向量、数据框、列表以及数组都是一个类。 #用class函数定义类 teams《-c("PHI","NYM","FLA","ATL","WSN") w《-c(92,89,94,72,59) l《-c(70,73,77,90,102) nleast《-data.frame(teams,w,l) #定义teams类 class(teams) cla继续访问R语言数据类型文章目录基本概念向量字符串矩阵列表数组因子数据框 基本概念 R 语言中的最基本数据类型主要有三种：数字，逻辑，文本 逻辑类型在许多其他编程语言中常称为布尔型（Boolean），常量值只有 TRUE和FALSE。 注意：R 语言区分大小写，true 或 True 不能代表 TRUE。 最直观的数据类型就是文本类型。文本就是其它语言中常出现的字符串（String），常量用双引号包含。 在 R语言中，文本常量既可以用单引号包含，也可以用双引号包含，例如： 按对象类型来分是以下6种：向量（vector），列表（继续访问R语言分类汇总R语言分类汇总 ##加载包 library(dplyr) ##函数 group_by 制定数据集 data 中针对 type 变量进行分类汇总 grou 《- group_by(data,type) ##summarise函数计算分类结果——sd 标准差，还可计算其他类，分类汇总 type_sd 《- summarise(grou ,sd(range ,na.rm = T)) dat...继续访问热门推荐 R语言：排序、筛选以及分类汇总操作 在Excel中我们可以很方便的对数据进行排序、筛选、分类汇总等基本操作，R语言中没有这种傻瓜式的一键操作，如何才能完成这种操作？一、排序1、单变量序列排序 单变量序列的排序常用到rank、sort和order函数。 给一个例子：》 a 《- c(3, 1, 5) 》 rank(a) 1 3 5 》 order(a...继续访问R语言 查看与转换数据类型数据对象类型 R语言的对象常见的数据类型有：数值型、字符型、逻辑型、整数型、复数型等。此外，也可能是缺省值（NA） 数据对象类型及其判别和转化函数 类型 中文释义 示例 辨别 转换 numeric 数值型 2、-3、4.5 is.numeric() as.numeric() character 字符型 “ZhangHenghua” is.character() as.chara...继续访问R语言的数据类型一、数据类型 概括来说，R可以识别六种基本的数据类型，分别是，双整型（double）、整型（integer）、字符型（character）、逻辑型（logical）、复数类型（complex）以及原始类型（raw）. 1.双整型（double） 储存普通数值型数据，可正可负，可大可小，可含小数可不含 R中键入的任何一个数值都默认以double型存储 想知道某个对象是什么类型，可以使用typeof() 函数进行查看 在数据科学里，它更常被称为数值型（numeric） 2.整型（integer） 顾名思义，只能继续访问R语言——数据类型详解R语言——数据类型详解 R语言支持的数据类型 数值型 整数型 逻辑型 字符型 复数型 原生型 R语言的数据对象类型包括 向量：一个向量只能有一种数据类型 矩阵：一个矩阵只能有一种数据类型 数组：一个数组只能有一种数据类型 数据框：不同的列允许不同的数据类型 因子：一个因子只能有一种数据类型 列表：允许不同的数据类型 如上图所示，标量、向量、矩阵和数组可以按同一类型来理解，这四种类型要求对象包含的数据均为同一类型，数组是多维度的一串数据，向量是维度为1的数组，标量是单元素的向量，矩阵是维度为2的数继续访问R语言自用笔记:复数介绍了R语言中虚数的表示、相关函数继续访问2. R语言中的数据类型和数据结构R语言中数据类型和数据结构是两种不同的概念，初学者经常容易搞混，因此有必要对这两个概念进行详细说明。继续访问R语言数据类型：Logical、Numeric、Integer、Complex、Character、Vectors、Lists、Matrices、Arrays、Factors、DataFramesR语言数据类型：Logical、Numeric、Integer、Complex、Character、Vectors、Lists、Matrices、Arrays、Factors、DataFrames 通常，在使用任何编程语言进行编程时，都需要使用各种变量来存储各种信息。变量只不过是用来存储值的内存位置或者区间。这意味着，当我们创建一个变量时，系统在内存中保留了一些空间。 我们可能喜欢存储各种数据类型的信息，如字符、宽字符、整数、浮点、双浮点、布尔等。根据变量的数据类型，操作系统进行内存的分配并继续访问R语言 常用数据类型一般来讲，R语言中有三种数据结构，第一种是数组，第二种是列表，第三种是数据框。第一种： 数组（包括向量和矩阵）。数组可以用来储存数值型（numeric)、逻辑型（logical)和字符型（character）三种类型的数据。例如：储存字符型数据 》 x = array(rep("a",6),dim=c(2,3)) 》 x "a" "a" "a"
加权后的数据怎么用r转换出来
地理加权回归（GWR）在R里面怎么实现？121 人关注0 条评论写回答查看全部 5 个回答写回答叶山Shan YeGIS/地质/人文地理/可持续发展A2A 谢邀，我和我认识的一些人，刚开始用R做空间分析的时候，也遇到过这个问题。R这种开源的东西，优点是各种包很丰富，缺点是有些包的说明写得很乱，地理加权回归（GWR）的R包其实功能很强大，但大部分说明都不大靠谱。GWR在R里面可以用好几个不同的包来实现，其中步骤最简单的是spgwr。思路就两步：建立窗口、用窗口扫全局。这其实就是GWR本质上的两步。比如我要在全美国范围内统计某两个（或多个）变量之间的回归关系，我可以做一个全局回归（global regression），但因为这些变量在空间分布上或许会有异质性（heterogeneity），表现在统计结果上就是空间不稳定性（nonstationarity），因此只看全局的统计，可能看不出什么结果来。举个不完全恰当但是很容易领会精神的例子，你比如说，我要分析亚洲范围内，经济发展程度与牛肉销量之间的关系，经济越发达的地方，人们就越吃得起牛肉。可是等我统计到印度的时候，坏了，印度大部分人不吃牛肉，这不是经济状况导致的，这一下就影响了全局统计的参考价值，那怎么办呢？我们可以建立一个窗口（正规说法是带宽窗口，bandwidth window），每次只统计窗口范围内的经济与牛肉销量的关系，然后用这个窗口去扫过全局的范围。等统计到印度的时候，印度内部的各地和印度自己比，吃牛肉的人的比例就不会突然减少，这样就能减少这种空间不稳定性对全局统计的影响。所以，第一步就是要建立这样一个『窗口』。当然了，首先要安装包，我们要用到的R包有：library(spgwr)library(rgdal)library(sf)library(spData)library(sp) library(lattice)library(ggplot2)library(ggthemes)其中，spgwr是做GWR的包，rgdal是用来读取矢量要素的，sf，sp和spData都是用来处理矢量数据的，别的基本都是画图用。以下默认你会R和GWR的基本操作。并且，以下只展现方法，不要纠结我的数据和结果，我随便找的数据，这个数据本身没有什么意义，所以做出的统计看起来很『壮观』。我们先导入数据。这里我用的是美国本土48州各个县（county，也有翻译成郡的）的人口普查数据和农业数据，来源是ESRI Online数据库。为啥用这个数据呢？因为...我电脑里面就存了这么个可以用来做GWR的数据...我们用rgdal读取数据，然后把它画出来看看require(rgdal)usa_agri 《- readOGR(dsn = "~/Documents/Spatial", layer = "usa_counties")plot(usa_agri)会得到这个东西：readOGR里面，dsn后面加储存shp的路径（加到文件夹为止），layer后面写shp的文件名（不加.shp）。不喜欢rgdal的同学可以不用，用maptools或者spData等别的处理shp的R包代替。不过如果用maptools，要注意处理一下参考系。我们看一下这个shp里面的列联表都有什么：可见，shp里面有3108个县的数据，数据有61种。然后再看data下面有什么：总之就是各种人口普查的数据，后面截不完图，还有经济、房地产和农业之类的数据。那我们就随便选两个来当变量。我就随便挑了，因变量选AVESIZE12，即2012年各个县农场的平均占地面积。自变量选POP_SQMI，也就是人口密度（每平方英里的人口）。现在正式建立窗口，调用的是spgwr里面的gwr.sel函数：bw 《- gwr.sel( AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, gweight = gwr.Gauss, verbose = FALSE, method = "cv")其中~前后分别是因变量和自变量。GWR里因变量只能有1个，但自变量可以选多个，如果需要多个自变量的话，就在代码POP_SQMI之后用+号连接就行。gweight是你的空间加权的函数（随空间距离增大而不断衰减的函数，衰减率由下面要提到的带宽控制），这里用的是比较常用的高斯函数，其余的还有gwr.bisquare等函数可以调用。verbose决定是否汇报制定窗口的过程。method是决定构建带宽窗口模型的方法，这里用的cv指的是cross validation，即交叉验证法，也是最常用的方法，简单说就是把数据分成不同的组，分别用不同的方法来做回归计算，计算完了之后记录下结果，然后打乱重新分组，再回归计算，再看结果，周而复始，最后看哪种计算方法的结果最靠谱，这种方法就是最优解。还有一种很常见的选择最佳拟合模型的方法是AIC optimisation法，把method后面的cv改成aic就可以用。具体AIC optimisation是什么：AIC（赤池信息准则）_百度百科。总之，空间加权函数和带宽窗口构建方法的选择是GWR里面十分重要的步骤。以上便是固定带宽窗口的示意图。比如我在对佐治亚做GWR，这一轮的regression target是红色的这个县，根据做出来的窗口，圆圈以内的县都要被算为红色县的邻县，其权重根据高斯函数等空间权重函数来赋值，而圆圈以外的县，空间权重都赋为0。不喜欢固定带宽窗口的同学也可以不用它，而是用符合Tobler地理学第一定律的非固定带宽邻域统计，操作方法是在gwr.sel里面加一个命令adapt = TRUE，这样的情况下，根据你设置的k邻居数，每一轮统计的时候，和本轮对象在k以内相邻的多边形的权重参数会被赋值为0到1之间的一个数，比如下图:我在对佐治亚做GWR，这一轮的regression target是红色的这个县，那么图上标为1的县就是红色县的1阶邻县，标为2的是2阶（邻县的邻县），标为3的是3阶（邻县的邻县的邻县）。如果用非固定带宽邻域统计，k为3，那么1、2、3都被定义为红色县的邻县，它们的权重从3到1依次增加，会按比例被赋上0和1之间的值，而其它没有标注的县，权重为0。下一步就是用前一步做出的窗口去扫过全局区域：gwr_result 《- gwr(AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, bandwidth = bw, gweight = gwr.Gauss, hatmatrix = TRUE)这一步如果数据量大，可能会要跑一阵，跑完之后我们看看结果里面有什么：Call:gwr(formula = AVE_SIZE12 ~ POP_SQMI, data = usa_agri, bandwidth = bw, gweight = gwr.Gauss, hatmatrix = TRUE)Kernel function: gwr.Gauss Fixed bandwidth: 205880.3 Summary of GWR coefficient estimates at data points: Min. 1st Qu. Median 3rd Qu. Max. GlobalX.Intercept. 7.3883e+01 2.1081e+02 3.2802e+02 6.6691e+02 8.5705e+03 625.5656POP_SQMI -8.0085e+01 -4.5983e-01 -1.4704e-01 -7.3703e-02 -2.1859e-03 -0.0426Number of data points: 3108 Effective number of parameters (residual: 2traceS - traceS’S): 119.6193 Effective degrees of freedom (residual: 2traceS - traceS’S): 2988.381 Sigma (residual: 2traceS - traceS’S): 1048.78 Effective number of parameters (model: traceS): 84.90185 Effective degrees of freedom (model: traceS): 3023.098 Sigma (model: traceS): 1042.741 Sigma (ML): 1028.4 AICc (GWR p. 61, eq 2.33; p. 96, eq. 4.21): 52109.55 AIC (GWR p. 96, eq. 4.22): 52017.7 Residual sum of squares: 3287040139 Quasi-global R2: 0.4829366 基本上你做GWR该需要的结果这里都有了。比如窗口大小（Fixed bandwidth）是205880.3，意思是前一步构建的带宽窗口是半径205.88千米的圆。Effective number of parameters显示的是你带宽窗口的大小合不合适。Sigma是残差的标准差，这个值要尽量小。Residual sum of squares（RSS）也是对拟合程度的一个评估值。最重要的是最后那个R2，越靠近1说明统计的拟合度越好。我这里面Sigma很大，R2也不是很大，因为我这里只是呈现方法，用的数据本来就是互不相干、没什么太大意义的，所以不用太纠结。如果你是真正的统计数据要来做GWR，就需要注意这些值了。然后，我们就可以把每个县的R2画在地图上。首先，前面报告里的这些数据，比如R2，要先自己去生成的GWR结果里面去找，然后自己再算一下每个县的local R2，并把它们赋值到shp里面去：
R语言为什么有的无法求均值
算法不正确。可以尝试用plyr这个包group_by（）函数加上summarise（）函数分组计算方差均值等，非常好用。
