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R语⾔-随机数和抽样前⾔ 在Matlab、R或者S-PLUS等软件中做随机数模拟时，经过会遇到set.seed()这个函数。
随机数的产⽣需要有⼀个随机的种⼦，因为⽤计算机产⽣的随机数是通过递推的⽅法得来的，必须有⼀个初始值。
⽤同⼀台电脑，且在初始值和递推⽅法相同的情况下，可以产⽣相同的随机序列。
⽤计算机产⽣的是“伪随机数”。
⽤投⾊⼦计数的⽅法产⽣真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占⽤⼤量内存；⽤噪声发⽣器或放射性物质也可产⽣真正的随机数，但不可重复。
⽽⽤数学⽅法产⽣最适合计算机，这就是周期有限，易重复的 “伪随机数”。
set.seed函数括号内的参数是⼀个数，可能会经常看到该数取不同的值。
这个函数的⽬的主要是为了产⽣相同的随机数，这样⼀来，每次运⾏的结果就是⼀样的，这使得结果可重复被验证。
参数的选择很随意，如2、23、124等等。
为了验证上⾯的结论，我分别取 set.seed(2)、 set.seed(2）、 set.seed(3），⽣成⼀组随机变量，对⽣成的随机变量作图，由此验证了前两组随机变量在种⼦数相同的情况下，得到的值是⼀致的（⿊、红），⽽第三组情况（蓝）则与前两者不同。
⽬录 1. 随机数⽣成 2. 抽样模拟 3. 设置随机数种⼦1. 随机数⽣成 作为⼀种统计分析语⾔，R是⼀个⽣成各种统计分布功能随机数的综合性图书馆。
在这篇⽂章中，我想专注于这个简单的问题：我如何⽣成⼀个随机数？ 答案取决于你想要什么样的随机数⽣成？让我们通过例⼦说明。
a) ⽣成 5.0 和 7.5 之间的随机数 如果你想⽣成⼀个⼗进制数规定的最低和最⾼之间的任何值（包括分数值）同样是可能的，使⽤runif()功能。
这个函数⽣成均匀分布的值。
这⾥是如何⽣成⼀个 5.0 和 7.5 之间的随机数的⽅法：> x1 <- runif(1, 5.0, 7.5)> x1[1] 5.573882 当然，当你运⾏这个，你会得到⼀个不同的数字，但它⼀定会在 5.0 和 7.5 之间。
R语言是一种功能强大的数据分析和统计建模工具，而随机森林(Random Forest)又是一种非常有效的机器学习算法。
本文将介绍如何在R语言中使用随机森林进行数据分析。
首先，我们需要了解随机森林是什么以及它的原理是什么。
随机森林是一种集成学习方法，它由多棵决策树组成。
每棵决策树都会对数据进行随机抽样，然后进行训练。
最后，所有的决策树都会对数据进行预测，然后将它们的预测结果进行整合，得到最终的预测结果。
随机森林的这种设计使得它非常适合处理大规模的数据集，并且能够有效地避免过拟合的问题。
在R语言中，有一个非常流行的机器学习包叫做randomForest，它可以帮助我们轻松地构建和训练随机森林模型。
首先，我们需要安装并加载randomForest 包。
在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```R("randomForest")library(randomForest)```一旦我们加载了randomForest包，我们就可以开始使用随机森林进行数据分析了。
首先，我们需要准备我们的数据集。
通常情况下，我们需要将我们的数据集分为训练集和测试集。
在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```R(123) # 设置随机种子以确保结果的可重复性trainIndex <- sample(1:nrow(data), *nrow(data)) # 随机选择70%的数据作为训练集trainData <- data[trainIndex,] # 创建训练集testData <- data[-trainIndex,] # 创建测试集```接下来，我们需要使用randomForest包来构建和训练我们的随机森林模型。
在R中，我们可以使用以下命令来完成这一步骤：```Rmodel <- randomForest(Class ~ ., data=trainData, ntree=100, mtry=4, importance=TRUE)```在这个命令中，Class是我们的目标变量，而trainData是我们的训练集。
r 排序函数r语言中的排序函数是非常有用的，它可以对一个向量或一个矩阵中的元素进行排序。
r语言中常用的排序函数有sort函数、order函数和rank函数。
sort函数：sort函数是最常用的排序函数。
它的语法如下：sort(x, decreasing = FALSE, st = TRUE)x表示要排序的向量或矩阵；decreasing表示是否按降序排列，默认为升序；st 表示缺失值的处理方式，若为TRUE，则将缺失值排在若为FALSE，则将缺失值排在最前。
我们要对一个向量x中的元素进行升序排序，代码如下：x <- c(3, 1, 4, 5, 2)sort(x)运行结果为：[1] 1 2 3 4 5如果我们要按照降序排序，可以设置decreasing参数为TRUE，代码如下：order函数返回的是排序后元素的下标，而不是排序后的元素本身。
它的语法如下：这表示将向量x排序后，元素1排在第2个位置，元素2排在第5个位置，元素3排在第1个位置，元素4排在第3个位置，元素5排在第4个位置。
rank函数：rank(x, st = TRUE, ties.method = c("average", "first", "last", "random", "max", "min"))x表示要排序的向量或矩阵；st表示缺失值的处理方式，若为TRUE，则将缺失值排在若为FALSE，则将缺失值排在最前；ties.method表示处理相同元素的方法，average表示平均分配排名，first表示按出现顺序分配排名，last表示按出现顺序反向分配排名，random表示随机分配排名，max表示取最大排名，min表示取最小排名。
我们将sort、order和rank函数结合起来，对一个矩阵中的元素进行排序，并返回排序后的下标和排名，代码如下：m <- matrix(c(3, 1, 4, 5, 2, 6), ncol = 2)o <- order(m[, 1]) # 按第1列排序r <- rank(m[, 2]) # 对第2列排名o2 <- o[r] # 按排名排序最终得到的o2就是排序后的下标。
r语言的基础语法及常用命令R语言是一种非常强大的统计分析工具，它具有丰富的基础语法和常用命令。
本文将介绍R语言的基础语法和常用命令，帮助读者快速上手使用R语言进行数据处理和分析。
一、基础语法1. 变量赋值在R语言中，可以使用"="或"<-"符号进行变量赋值。
例如：```Rx = 10y <- 20```2. 数据类型R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。
可以使用typeof()函数来查看变量的数据类型。
例如：```Rx = 10typeof(x) # 输出 "double"y = "Hello"typeof(y) # 输出 "character"z = TRUEtypeof(z) # 输出 "logical"```3. 数据结构R语言中常用的数据结构有向量、矩阵、数组、列表和数据框等。
- 向量：向量是R语言中最基本的数据结构，可以存储相同类型的元素。
例如：```Rx = c(1, 2, 3, 4, 5) # 创建一个数值型向量y = c("apple", "banana", "orange") # 创建一个字符型向量z = c(TRUE, FALSE, TRUE) # 创建一个逻辑型向量```- 矩阵：矩阵是二维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用matrix()函数创建矩阵。
例如：```Rx = matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3) # 创建一个2行3列的矩阵```- 数组：数组是多维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用array()函数创建数组。
- 列表：列表是一种可以存储不同类型元素的数据结构。
可以使用list()函数创建列表。
r语言常用命令R语言是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言，在数据科学领域被广泛应用。
本文将介绍几个R语言常用命令，包括数据读取、数据处理、数据分析和数据可视化等方面的命令。
一、数据读取在R语言中，可以使用read.table()函数读取文本文件中的数据。
该函数可以指定文件路径、分隔符等参数，将文本文件中的数据读入到R的数据框中。
例如：```Rdata <- read.table("data.txt", sep = ",", header = TRUE)```二、数据处理1. 数据筛选使用subset()函数可以根据指定条件筛选数据。
例如，筛选出年龄大于30岁的数据：```Rsubset(data, age > 30)```2. 数据排序使用order()函数可以对数据进行排序。
例如，按照年龄从小到大排序：```Rdata <- data[order(data$age), ]```3. 数据合并使用merge()函数可以将两个数据框按照指定的列进行合并。
例如，将两个数据框按照ID列进行合并：```Rmerged_data <- merge(data1, data2, by = "ID")```三、数据分析1. 描述性统计使用summary()函数可以对数据进行描述性统计分析。
例如，计算数据的平均值、标准差、最小值、最大值等：```Rsummary(data)```2. t检验使用t.test()函数可以进行两样本t检验。
例如，比较两组数据的均值是否有显著差异：```Rt.test(data1, data2)```3. 线性回归使用lm()函数可以进行线性回归分析。
例如，拟合一个简单的线性模型：```Rmodel <- lm(y ~ x, data = data)summary(model)```四、数据可视化1. 散点图使用plot()函数可以绘制散点图。
R语言基本操作函数1.变量变换as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x), plex(x),as.character(x),...转换变量类型；使用如下命令可得到全部列表，methods(as)factor()：将一个向量转化为一个因子2.变量信息is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.co mplex(x),is.character (x),...检验变量的类型；使用如下命令得到全部列表，methods(is)length(x):x中元素的个数dim(x):查看变量的维数；重新设置的维数，例如dim(x)=c(3,2) dimnames(x):重新设置对象的名称nrow(x):行的个数ncol(x):列的个数class(x):得到或设置x的类；class(x)<-c(3,2)unclass(x):删除x的类attr(x,which):得到或设置x的属性whichattributes(obj):得到或设置obj的属性列表fix,edit:对数据框数据进行表格形式的编辑3.数据选取和操作which.max(x):返回x中最大元素的指标which.min(x):返回x中最小元素的指标rev(x):翻转x中所有的元素sort(x):升序排列x中的元素；降序排列使用：rev(sort(x))cut(x,breaks):将x分割成为几段（或因子）；breaks为段数或分割点向量match(x,y):返回一个和x长度相同且和y中元素相等的向量不等则返回NAwhich(x==a):如果比较操作为真（TRUE）,返回向量x的指针choose(n,k):组合数的计算na.omit(x):去除缺失值(NA)（去除相关行如果x为矩阵或数据框）na.fail(x):返回错误信息，如果x包含至少一个NAunique(x):如果x为向量或数据框，返回唯一值table(x):返回一个由x不同值个数组成的表格（通常用于整数或因子），即频数表subset(x,...):根据条件（...选取x中元素，如x$V1<10）;如果x为数据框,选项select使用负号给出保留或去除的变量 subset(x, subset, select, drop = FALSE, ...)sample(x,size):不放回的随即在向量x中抽取size个元素,选项replace=TRUE允许放回抽取prop.table(x,margin=):根据margin使用分数表示表格，wumargin时，所有元素和为1* R数据的创建与索引** 向量的操作*** 向量的创建**** c(...)为concatenate的缩写；常见的将一系列参数转化为向量的函数，通过recursive=TRUE 降序排列列表并组合所有的元素为向量*** from:to产生一个序列":"有较高的优先级；1:4+1得到"2,3,4,5"*** seq() 产生一个向量序列seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)其中length.out可简写为len。
r语言多变量排列组合公式
在R语言中，计算多变量的排列组合可以使用factorial函数和choose函数。
1排列（Permutation）
排列是从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素按照一定的顺序排成一列。
排列的个数用符号Pₙₙ表示。
Pₙₙ = n! / (n - m)!
在R语言中，我们可以使用factorial函数来计算阶乘，然后利用这个公式来计算排列。
例如，要计算5个元素的全排列（即从5个元素中选择5个元素的所有可能排列），可以使用以下代码：
r
n <- 5
m <- 5
factorial(n) / factorial(n - m)
2组合（Combination）
组合是从n个不同元素中，任取m(m≤n)个元素并成一组，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个组合。
组合的个数用符号Cₙₙ表示。
Cₙₙ = n! / [m!(n - m)!]
在R语言中，我们可以使用choose函数来直接计算组合。
例如，要计算从5个元素中选择3个元素的组合数，可以使用以下代码：
r
n <- 5
m <- 3
choose(n, m)
注意：在R语言中，!符号表示阶乘，choose函数则直接计算组合数。
在实际应用中，可以直接使用这些函数而无需手动计算阶乘或组合公式。
16. 数据整合Ⅰ—基本操作目录：一. 数据框创建新变量二、变量的重命名三. 变量的重新编码四. 数据排序五. 数据合并六. 选取数据的子集七. 简单的随机抽样正文：一、数据框创建新变量假设有MyData数据框，其中变量为x1，x2. 现创建名为sumx 和meanx的新变量，分别存储变量x1与x2的加和与均值。
#方法1MyData$sumx<- MyData$x1 + MyData$x2MyData$meanx<- (MyData$x1 + MyData$x2)/2#方法2attach(MyData)MyData$sumx<- x1+x2MyData$meanx<- (x1+x2)/2detach(MyData)#方法3（建议方法）MyData<- transform(MyData,sumx = x1 + x2,meanx = (x1+x2)/2)二、变量的重命名1. 用交互式编辑器若修改数据集x的变量名，键入函数fix(x)，即可打开交互式编辑器界面。
score<-data.frame(student=c("A","B","C","D"),gender= c("M","M","F","F"),math=c(90,70,80,60),Eng=c(88,78,69,98), pl=c(66,59,NA,88))fix(score)score.list<-as.list(score)#将score转化为列表fix(score.list)（1）若数据集为矩阵或数据框将打开“数据编辑器”，单击要修改的变量名，在弹出的“变量编辑器”修改即可：（2）若数据集为列表将交互式编辑器为一个记事本，只需修改“.Names”之后对应的变量名即可：2. 用函数rename()reshape包中的函数rename()，用来修改数据库和列表的变量名，但不能修改矩阵的变量名，基本格式为：rename(x, c(oldname="newname",...))其中，oldname为原变量名，newname为新变量名。
R语⾔变量重编码、重命名的操作1、变量重编码重编码涉及根据同⼀个变量和/或其他变量的现有值创建新值的过程，如将符合某个条件的值重新赋值等，这⾥主要介绍两种常见的⽅法：#第⼀种⽅法per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"),age = c(23,45,34,1000))perper$age[per$age == 1000] <- NA #设置缺失值per$age1[per$age < 30] = "young" #⽣成新变量per$age1[per$age >= 30 & per$age<50] <- "middle age"per#第⼆种⽅法per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"),age = c(23,45,34,1000))per <- within(per,{age1 <- NAage1[age < 30] <- "young"age1[age>=30 & age<50] <- "middle age"})per2、变量的重命名变量已经存在，但是如果对变量名称不满意，可以对变量重新命名，这⾥提供以下⼏种⽅法：⼿动输⼊。
应⽤fix()函数调出编辑框，⼿动输⼊即可。
使⽤names()函数。
格式为：names(x) <- value。
需要指定对第⼏个变量名进⾏修改。
使⽤plyr包中的rename()函数。
格式为rename(x, replace, warn_missing = TRUE, warn_duplicated = TRUE)，需要指定对哪个变量名进⾏修改。
R语⾔⼀、R包与命令㈠、R语⾔的获取帮助命令1、help.start() 打开帮助⽂档2、help("plot")或者help(plot)或者?plot 查看plot函数的帮助(引号可以省略)3、help.search('plot')或者??plot 以plot为关键字搜索本地帮助⽂档4、example("plot")或者example(plot) plot函数的使⽤实例（引号可以省略）5、RSiteSearch("plot") 以plot为关键词搜索在线⽂档和邮件列表存档6、apropos("plot",mode="function") 列出名称中含有plot的所有可⽤函数7、data() 列出当前已加载包中所含的所有可⽤⽰例数据集8、vignette() 列出当前已经安装的包中所有可能的vignette⽂档9、vignette("plot") 为主题plot显⽰指定的vignette⽂档㈡、R的⼯作空间管理命令1、getwd() 显⽰当前的⼯作⽬录2、setwd("new_path") 修改当前的⼯作⽬录为new_path3、Is() 列出当前⼯作空间中的对象4、rm(objectList) 移除(删除)⼀个或多个对象5、 rm(list=Is()) 移除当前⼯作空间的所有对象，即清除R⼯作空间中的内存变量6、help(options) 显⽰可⽤选项的说明7、options() 显⽰或设置当前选项8、history(n) 显⽰最近使⽤过的n个命令(默认值为25)9、savehistory("myfile") 保存命令历史⽂件到myfile中(默认值为.Rhistory)10、loadhistory() 载⼊⼀个命令历史⽂件(默认值为.Rhistory)11、save.image("myfile") 保存⼯作空间到⽂件myfile中(默认值为.RData)12、save(objectlist,file="myfile") 保存指定对象到⼀个⽂件中13、load("myfile") 读取⼀个⼯作空间到当前回话中(默认值为.RData)14、q() 退出R，并会询问是否保存⼯作空间㈢、安装与加载R包可以通过install.packages函数来下载和安装包，然后通过library函数加载相应的包分类与预测1、nnet函数需要加载BP神经⽹络nnet包2、randomForest函数需要加载随机森林randomForest包3、svm函数需要加载e1071包4、tree函数需要加载CRAT决策树tree包等㈣、聚类分析1、hclust函数、kmeans函数在stats包中关联规则1、apriori函数需要加载arules包时间序列1、arima函数需要加载forecast、tseries包⼆、数据结构㈠、查看数据类型1、查看对象类型typeof(x)class(x)mode(x)2、数据类型的判别和转换数据类型判别函数转换函数numeric is.numeric as.numericlogical is.logical as.logical character is.character as.character integer is.integer as.integer complex plex plex double is.double as.double ㈡、判断数据结构1、向量（vector）⒈1、向量创建⑴、直接创建向量⑵、c函数创建向量⑶、seq函数创建等差序列的向量⑷、rep函数创建重复序列⒈2、向量索引⑴、下标索引⑵、逻辑索引⑶、名称索引⑷、which函数索引⑸、subset函数索引⑹、match函数索引⒈3、向量编辑⑴、向量扩展⑵、改变元素的值⑶、删除元素⒈4、向量排序sort(x,decreasing＝FALSE,st＝NA,…) rev函数将向量倒序2、矩阵(matrix)⒉1、创建矩阵matrix(data＝NA,nrow＝1,ncol＝1,byrow＝FALSE,dimnames＝NULL)⑴、创建对⾓矩阵⑵、创建单位矩阵⒉2、矩阵索引⑴、根据位置索引⑵、根据⾏和列的名称索引⑶、使⽤⼀维下标索引⑷、使⽤数值型向量索引⒉3、矩阵编辑⒉4、矩阵运算3、数组（Array）⒊1、创建数组array(data＝NA,dim＝length(data),dimnames＝NULL)⒊2、数组索引4、数据框(data.frame)⒋1、创建数据框⒋2、数据框索引⑴、列索引⑵、⾏索引⑶、元素索引⑷、subset函数索引⑸、sqldf函数索引⒋3、数据框编辑5、列表（list）⒌1、创建列表⒌2、列表索引⒌3、列表编辑、数据结构的判别与转换数据结构判别函数转换函数向量 is.vector 视具体情况⽽定矩阵 is.matrix as.matrix数组 is.array as.array数据框 is.data.frame as.data.frame列表 is.list as.list三、数据集基本处理1、重命名变量⑴、利⽤交互式编辑器修改变量名⑵、使⽤rename函数修改变量名（数据框、列表）⑶、使⽤names函数修改变量名（数据框、列表）⑷、使⽤rownames函数与colnames函数修改变量名（数据框、矩阵）2、数据排序⑴、sort函数⑵、rank函数⑶、order函数3、合并数据集rbind和cbind4、选取变量及数据⑴、使⽤subset函数选取数据⑵、随机抽样①、srswr函数（不放回）②、srswor函数（有放回）③、sample函数（放回、不放回）5、重塑数据⑴、merge函数（合并数据框）⑵、melt函数（数据融合）6、字符串处理函数⑴、grep函数返回值为下标⑵、sub函数⑶、gsub函数⑷、strsplit函数⑸、paste函数连接字符串四、函数与控制流1、if–else结构2、ifelse结构3、switch分⽀语句4、for循环语句5、while循环语句6、编写⾃定义函数五、绘图1、绘制基础图形⑴、直⽅图(Histogram)⑵、条形图(Bar Chart)⑶、饼图(Pie Graph)⑷、箱线图(Boxplot)2、分析数据间的关系⑴、散点图(ScatterDiagram)⑵、散点矩阵图((Matrix of Scatter Plots))3、多变量相关矩阵图4、绘制其他图形⑴、核密度图⑵、⼩提琴图⑶、QQ图⑷、星状图5、修改图形参数⑴、修改颜⾊①、固定颜⾊选择函数②、渐变⾊⽣成函数⑵、修改点符号与线条①、点样式②、线条样式⑶、修改⽂本属性⑷、设置坐标轴⑸、添加图例6、绘制组合图形⑴、par函数⑵、layout函数六、⾼级绘图1、lattice报绘图2、ggplot2包绘图七、可视化数据挖掘⼯具Rattle。
r语言训练集测试集划分1. 数据源首先，需要明确数据来源。
对于机器学习任务，通常的数据源包括数据库、API、文件等。
在R中，你可以使用`read.csv()`、`read.table()`等函数从文件中读取数据，或使用特定API进行数据获取。
2. 数据量了解数据总量对于后续的划分至关重要。
你需要知道你的数据集中有多少观测值和变量。
3. 数据维度数据维度通常指的是特征的数量。
在R中，你可以使用`dim()`函数来获取数据框中变量的数量。
4. 目标变量目标变量是机器学习模型试图预测的变量。
在R中，你可以使用`tail()`函数来查看目标变量。
5. 随机抽样为了确保训练集和测试集的代表性，我们通常采用随机抽样。
在R中，你可以使用`sample()`函数进行随机抽样。
例如，使用`sample(1:nrow(data),nrow(data)*0.7)`可以从数据中随机抽取70%的数据作为训练集。
6. 比例分配有时候，数据集中不同类别的样本数量可能不平衡。
在这种情况下，为了确保每个类别在训练集和测试集中都有足够的样本，我们需要按照一定比例进行划分。
在R中，你可以使用`sample()`函数并结合条件语句来实现这一目标。
7. 重复抽样重复抽样指的是从一个总体中进行多次抽样，每次抽样都是独立的。
这种方法有助于提高样本的代表性，减少随机误差。
在R中，你可以使用`sample()`函数的`replace=TRUE`参数来实现重复抽样。
8. 交叉验证交叉验证是一种评估模型性能的常用方法。
它通过将数据划分为多个子集，并在这些子集上多次训练和验证模型来进行评估。
这种方法有助于减少模型过拟合和欠拟合的风险。
在R中，你可以使用`caret`包中的`train()`函数进行交叉验证。
9. 模型评估模型评估是衡量模型性能的过程。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。
在R中，你可以使用`caret`包中的函数来计算这些指标。
r语言打乱数组排序序的函数近年来，数据分析技术得到了巨大的发展，许多研究工作者和数据分析从业人员都需要对数据进行处理和分析。
在这个过程中，处理数据的能力就显得尤为重要了。
R语言是一种十分流行的统计计算和数据分析工具，随着其在数据分析领域的广泛应用，对其各类函数的掌握也变得至关重要。
在对数据进行建模或机器学习算法的训练时，我们经常需要对数据进行随机打乱。
而R语言中有一个很实用的函数可以用来打乱数组的排序序，那就是shuffle()函数。
下面我们将列举几个相关的点，详细介绍shuffle()函数的使用方法和相关的注意事项。
1.打乱数组排序序的原理打乱数组排序序的方法有很多，而R语言中的shuffle()函数的原理是把数组中的所有元素随机重排。
在数据分析中，shuffle()函数经常用于打乱整个数据集的顺序，以达到数据随机化的效果。
2.shuffle()函数的语法shuffle()函数的语法比较简单，其基本的用法如下：shuffle(x)其中，"x"表示要打乱排序序的数组名称。
需要注意的是，shuffle()函数直接对数组进行操作，不返回任何值。
3.shuffle()函数的使用方法使用shuffle()函数打乱数组排序序也非常简单，我们可以通过下面的代码来演示：# 生成一组随机数x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)# 打乱排序序shuffle(x)print(x)在这个例子中，我们首先生成一个包含1到10随机数的向量，然后调用shuffle()函数对其进行打乱排序。
最后，我们用print()函数输出打乱排序后的向量，观察结果如下：[1] 4 2 5 6 3 1 8 10 9 7可以看到，shuffle()函数已经成功地对数组的排序序进行了打乱。
需要注意的是，shuffle()函数是直接对原数组进行打乱排序操作的，因此如果没有备份，原数组就会丢失。
4.关于shuffle()函数的注意事项在使用shuffle()函数时，还需要注意以下几个方面：(1) shuffle()函数是直接对原数组进行操作的，如果没有进行备份，原数组将会丢失。
r语言标准的变量命名格式在R语言中，变量命名是一个基础且重要的概念。
正确的变量命名格式不仅能帮助你更好地理解和使用数据，还能提高代码的可读性和可维护性。
本文将介绍R语言标准的变量命名格式及其重要性，并提供一些实践建议。
一、变量命名规则在R语言中，变量命名应遵循以下规则：1.驼峰命名法：变量名通常由多个单词组成，每个单词首字母小写，后面单词首字母大写，整个名称形成驼峰式。
例如：myVariableName,totalCount。
2.避免使用保留字：避免使用R语言的保留字作为变量名，以避免与关键字产生冲突。
3.简洁明了：变量名应简洁明了，能够准确反映变量的含义。
避免使用过于复杂的名称，以提高代码的可读性。
4.统一规范：在整个项目中，应保持变量命名的统一规范，以提高代码的可维护性。
二、命名约定除了遵循基本的命名规则外，还可以遵循以下约定，以提高代码的质量和可读性：1.使用有意义的前缀：变量名前可以添加一个简短、明确的前缀，以表明变量的用途或类型。
例如：dateRange表示日期范围变量。
2.统一命名风格：在整个项目中，应保持一致的命名风格，如全部使用小写字母或全部使用大写字母。
这样可以方便其他开发者快速理解代码的含义。
3.使用下划线分隔单词：当变量名包含多个单词时，可以使用下划线进行分隔。
例如：total_count,date_range。
4.避免使用特殊字符：避免在变量名中使用特殊字符，以免引起解析错误或与其他代码产生冲突。
三、实践建议在实际应用中，以下是一些实践建议，帮助你更好地应用标准的变量命名格式：1.不断学习和掌握R语言规范：通过阅读相关文档、教程和案例，不断学习和掌握R语言的规范和最佳实践，以提高自己的编码水平。
2.重视代码审查：在团队项目中，定期进行代码审查，确保所有成员都遵循统一的命名规范，从而提高代码质量和可维护性。
3.创建命名规范文档：为项目创建一个命名规范文档，详细说明变量命名的规则和约定，以便新成员快速了解和掌握。
基于R软件实现随机抽样及其应用张效嘉;胡良平【摘要】本文的目的是使读者快速掌握用R软件产生服从多种分布规律的随机数和多种随机抽样的方法.通过介绍随机数生成器的概念、对应的函数、实际生成服从正态分布和均匀分布的随机数,读者很容易获得基于R软件产生所需要的随机数;通过介绍有放回与无放回随机抽样、系统与分层随机抽样、整群与bootstrap随机抽样的概念和具体实现,使读者轻松地基于R软件实现多种随机抽样.事实表明:R 软件易于获取、易学易用;R软件功能强大、适用面宽,可方便快捷地解决试验设计中的随机抽样问题.【期刊名称】《四川精神卫生》【年(卷),期】2016(029)006【总页数】6页(P497-502)【关键词】R软件;随机数生成器;正态分布;均匀分布;随机抽样;bootstrap随机抽样【作者】张效嘉;胡良平【作者单位】军事医学科学院生物医学统计学咨询中心,北京100850;军事医学科学院生物医学统计学咨询中心,北京100850;世界中医药学会联合会临床科研统计学专业委员会,北京100029【正文语种】中文【中图分类】R195.11.1 随机数及其种类1.1.1 概述所谓随机数，就是它们在数量大小和先后顺序等方面，出现的规律是不确定的。
然而，人们还可以在一定的前提条件限制下，去生成一系列的随机数，它们出现的先后顺序是随机的，但它们在整体上却是服从某种特定规律的。
由此可知，当人们将“前提条件”设定为“均匀分布”，就可生成均匀分布随机数；当人们将“前提条件”设定为“正态分布”，就可生成正态分布随机数；……；以此类推，还可生成很多服从其他特定分布规律的随机数。
1.1.2 随机数生成器种类在计算机上，生成随机数需要基于一定的算法。
不同的算法会生成不同的随机数。
R提供了多种随机数生成器(random number generators，RNG)，默认的RNG 是由Makoto Matsumoto与Takuji Nishimura于1997年-1998年提出的RNG，即Mersenne twister随机数生成器。
r语言arrange排序规则R语言是一种强大的数据分析和统计建模工具，它提供了许多函数和包来处理数据，并且具有灵活的排序功能。
本文将介绍R语言中的arrange排序规则，并详细讨论它的使用方法和注意事项。
一、什么是arrange排序规则在R语言中，arrange是dplyr包中的一个函数，用于对数据框按照指定的变量进行排序。
它可以根据单个或多个变量进行排序，并且可以指定升序或降序排列。
二、arrange排序规则的使用方法1. 安装和加载dplyr包在使用arrange函数之前，我们需要先安装和加载dplyr包。
可以使用以下命令完成安装和加载：```Rinstall.packages("dplyr") # 安装dplyr包library(dplyr) # 加载dplyr包```2. 创建数据框我们需要创建一个示例数据框，以便演示arrange函数的使用。
假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成绩的数据框，可以使用以下命令创建：students <- data.frame(name = c("张三", "李四", "王五", "赵六"),age = c(18, 20, 19, 21),score = c(90, 85, 95, 80))```3. 使用arrange函数进行排序接下来，我们可以使用arrange函数对数据框进行排序。
假设我们想按照成绩降序排列，可以使用以下命令：```Rarrange(students, desc(score))```执行以上命令后，将按照学生的成绩从高到低的顺序对数据框进行排序。
4. 多个变量的排序除了单个变量外，arrange函数还可以按照多个变量进行排序。
假设我们想按照成绩降序排列，如果成绩相同，则按照年龄升序排列，可以使用以下命令：```Rarrange(students, desc(score), age)执行以上命令后，将按照学生的成绩从高到低的顺序排序，如果成绩相同，则按照年龄从小到大的顺序排序。
r语言 relocate函数
在R语言中，relocate()函数可以用来重新排序数据集中的变量。
该函数是tidyverse包中的dplyr包提供的一种数据操作函数。
具体用法如下：
relocate(.data, ..., .before = NULL, .after = NULL)
参数说明：
- .data: 数据集。
- ...: 要重新排序的变量，可以使用多个变量名，以逗号分隔。
- .before: 将变量放置在某个变量之前。
- .after: 将变量放置在某个变量之后。
示例代码如下：
```R
library(dplyr)
# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
x = 1:5,
y = 6:10,
z = 11:15
)
# 使用relocate函数重新排序变量
data_relocated <- data %>%
relocate(x, .after = z)
# 查看重新排序后的数据集
print(data_relocated)
```
运行结果如下：
```
y z x
1 6 11 1
2 7 12 2
3 8 13 3
4 9 14 4
5 10 15 5
```
在上面的示例中，我们使用relocate()函数将变量x放置在变量z之后，得到了重新排序后的数据集data_relocated。
