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选取x,y对应位置均不是缺失值的元素：z <- complete.cases(x,y)
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不同对象之间的功能与联系
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111111
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11111
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·······查看全部 -
重要函数的使用
mapply
上面两条创建的列表是一样的
创建函数
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重要函数的使用
求列的平均rowSums(x)---对行求和
rowMeans(x)---对行求平均
colSums(x)---对列求和
colMeans(x) -----对列求平均
rnorm(100)----随机从正态分布里抽取100个数据
quantile ----- 求数据的百分位点
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重要函数的使用
#lapply
str(） ---------把任意的R对象的使用标准展示出来
eunif ----- 从一个均匀分布的整体里抽取若干个数出来
runif 默认的取数区间是0-1，但是当对min和max进行设置以后，取数区间变成了0-100
建一个匿名函数---function(m) ---m是函数要传入的参数
#sapply
sapply可以对lapply的结果进行化简，如果能化解则化简，不能化简则和lapply的结果一致
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重要函数的使用
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重要函数的使用
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构建子集的小结
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向量化操作
rep（i,n）---把I重复n次
x%*%y-------得到的才是真正的矩阵乘法
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向量化操作
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处理缺失值
创建带有缺失值的向量，判断是否带有缺失值
！代表--取反
complete.case()---获取两个都不是缺失值的数据结果：只有x,y中都不是缺失值的位置是TRUE ,有一个缺失值或者两个缺失值为FALSE
这样x,y就取到了x,y都不是缺失值位置的内容
加载datasets这个包
查看其中一个数据集的内容
判断数据集是否为空值[1]、[13]等，是代表数据的位置，第一个，第十三个
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不完全匹配
exact 控制是否精确匹配当列表名称首字母相同，单独输入一个字母无法进行不完全匹配，需要输入到不相同字母才能继续进行
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