java编码 如何使用R语言中的数学函数对数据进行处理？

如何使用R语言中的数学函数对数据进行处理？

第一步是使用abs（）函数获取数值的绝对值；正数的绝对值是其本身，负数的绝对值是相反的数字：

第二步是使用sqrt（）函数获取数值的平方根；负数没有平方根：

第三步是处理一个数值，让它向下舍入，并使用floor（）函数：

第四步是让一个值向上舍入整数，使用ceiling（）函数，无论后面有多少个小数位，整数都是1，

第五步，将某个值向上舍入，使用round（）函数，如下图所示：

步骤6，截取某个值的整数为0，使用trunc（）函数，如下图所示：

扩展数据：

R是一套集成的数据操作、计算和图形显示功能它是一个新的工具包。它包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组（特别是矩阵）计算运算符，一套完整的数据分析工具系统，强大的数据分析和显示图形功能，以及一套完整、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、，输入和输出功能）。

感觉R语言比python容易学得多，为什么还有很多人说R语言学起来很难？

由于R语言语法简单（类似于matlab），功能强大，使用方便。

R无法与Python竞争的主要原因有两个：1。R有太多的包（与python相同，但是R更多）。但是R的缺点是很多包都有自己的逻辑，而且它们是不同的。因此，R学习者不仅需要学习R本身，还需要学习每个包背后的一套逻辑，需要花费时间和精力去记住每个包中的不同功能。这种情况导致学习者无法在短时间内将经验和代码从一个软件包转移到另一个软件包，并且经常学习新的功能。这就是为什么R的学习曲线是陡峭的。在工业领域，这是禁忌。

2. 与MATLAB一样，R在每个包中有太多的函数（比Python多）。虽然这些函数实现起来非常愚蠢，但不能满足行业处理大数据的需求（集合中的函数太多，一方面造成不必要的资源消耗，另一方面给底层代码优化带来困难，因此，R和MATLAB的底层优化效果并不理想。因此，在python兴起之前，R在美国大学学术界占据主导地位。学术界需要的数据量不大，这些教授可以很容易地利用r实现自己的统计分析和可视化报表。但在工业界，R的数据处理能力与Python相形见绌。

综上所述，R和MATLAB都是学术研究，而python与go、Java、C、C更适合于可以实现的行业项目。

能给我讲一讲R语言中cor函数的用法吗，以及具体的实现步骤呢？

校正试验（x，y，method=”）

方法可以是“Spearman”、“Pearson”和“Kendall”，分别对应三个相关系数的计算和检验。

1佩尔森相关系数

> n

> x

> y

> cor（x，y）

[1]-0.4132864

>校正试验（x，y）

皮尔逊积矩相关系数

数据：x和y

t=-1.2837，df=8，p值=0.2352

替代假设：真相关系数不等于0

95%置信区间：

-0.8275666 0.2924366

样本估计值：

cor-0.4132864上面给出了相关系数的置信区间和p值

2 Spearman相关系数和

Kendall相关系数

如上所述，只要方法改为Spearman和Kendall

java编码 r语言基本语法 date转换为string

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