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r语言dim()实例

简述信息一览：

} 以上代码使用repeat语句实现了一个循环，直到用户输入的数字在1到10之间才会退出循环。在repeat语句内部，使用嵌套的if语句来检查用户输入的数字是否为数字，并且在1到10之间。

一行一行来。basic.stats - function（x，more=F） { # 建立名叫basic.stats的函数，参数为x和more，more默认是F就是不用输入，但你也可以输入，有额外效果。

（图片来源网络，侵删）

seq（2，20，2）这个是创建一个向量，从2到20步长是2。seq是sequence的简写，就是序列的意思。

clusterEvalQ（cl，expr）函数利用创建的cl执行expr。这里利用刚才创建的cl核并行运算expr。expr是执行命令的语句，不过如果命令太长的话，一般写到文件里比较好。

应该不完整，x应该是一个矩阵，但是第一句出来的应该是逻辑负号，不能带入第二行的。

（图片来源网络，侵删）

在编写代码时，如在一行末尾加上#，后面的任何内容都将被R解释为注释，并被忽略掉，注释用于向自己和其他人解释代码、说明代码的作用、提醒代码的某些特殊情况或注意事项等。

在性别中，只有男和女两类，虚拟变量的话以女性为0，男性为1。如果出现了缺失值，可以把缺失值赋值为2，单独作为一类。

使用平均值填充：使用随机值填充：同样，还可以使用min，max，median来估算缺失值。aregImpute （）自动识别变量类型并相应地处理它们：输出显示预测缺失值的 R 2 值，数值越高，预测的数值越好。

后者是指用缺失之前的最后一次观测值直接替换缺失值，多用于纵向观察研究的数据处理。

R语言提供了 is.na（）来进行逻辑测试，如果数据集中含NA值，对应位置返回TRUE，其余位置返回FALSE。

识别缺失数据：R语言中， NA 代表缺失值， NaN 代表不可能值， Inf 和 -Inf 代表正无穷和负无穷。在这里，推荐使用 is.na ， is.nan ， is.finite ， is.infinite 4个函数去处理。

你好！y是x的拷贝 y - x 取得x的行数 l - dim（x）[1]遍历每一行，如果该行最大值小于10，则从y中去除 for（i in 1 ：l）{ if（max（y[i，]） 10）y - y[-i，]} 如有疑问，请追问。

以下myM为测试1*26的矩阵，分别将个元素一次存于a至z的26个变量中，保存m文件，运行后查看工作区间就可得到结果展示。

然后再对剩下的元素和初等因子做以上的步骤即可。最简单的想法还是和低年级时候一样，手动求解初等因子和若当型或者特征值特征向量等等步骤。

你用一个二元数组a[i][j]来存储你这个矩阵，i和j的值，根据矩阵的行数和列数进行选择。再将每一行，每一列的值存入这个二元数组。

关于r语言dim()实例，以及r语言中dim的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。