2. 矩阵矩阵(matrice)是具有维度属性的向量,矩阵都是二维的,和向量类似,矩阵中也仅能包含一种数据类型。主要有三种创建矩阵的方法:(1)直接创建例:数字1-20自动创建为一个5行4列的矩阵,自动填充第一列之后开始填充第二列 y <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4) > y [,1] [,2] [,3] [,4] ...
1、列表与数组区别 numpy数组的所有元素类型是相同的,而列表的元素类型是任意的。 2、numpy数组与矩阵区别 矩阵必须是二维的,数组可以是多维的,matrix是array的一个分支。 matrix的优势:矩阵乘法较简单,如矩阵A、B相乘:A*B array遵循逐个元素的计算,所以数组c、d:c*d表示c的每个元素与d的对应元素相乘。 可以看...
dim(矩阵名):显示矩阵行列数 colnames(ClaimData) : 显示矩阵各列名称 colnames(ClaimData [,2:4]) 显示矩阵指定列名称 rownames(ClaimData)<-c("1","2","3","4"),给矩阵各行命名 显示指定行名称:rownames(Claimdata[c(1,3),]) rbind(a,b) 行合并函数 ---由单个向量派生矩阵 矩阵中的元素已存...
python 列表,数组和矩阵sum的用法区别 1. 列表使用sum, 如下代码,对1维列表和二维列表,numpy.sum(a)都能将列表a中的所有元素求和并返回,a.sum()用法是非法的。 但是对于1维列表,sum(a)和numpy.sum(a)效果相同,对于二维列表,sum(a)会报错,用法非法。 2. 在数组和矩阵中使用sum: 对数组b和矩阵c,代码b....
Python中提供的基本组合数据类型有集合、序列和字典,列表属于序列类型,它们之间可以便捷地相互转化。数组array和矩阵mat的使用依赖于numpy库。 fromnumpyimport*#0.列表定义a1=[[1,2,3],[4,5,6]]print('\n0.列表a1 :\n',a1)#1.列表 ---> 数组a2=array(a1)print('\n1.列表a1--->数组a2 :\n',a2)...
数据框形状上很像矩阵; 数据框是比较规则的列表; 矩阵必须为同一数据类型; 数据框每一列必须同一类型,每一行可以不同。 数据框的创建: state <- data.frame(state.name,state.abb,state.region,state.x77)#里面为变量。 数据框的访问: state[1]:输出数据框的第1列。
今天继续介绍R语言中的数据结构:因子、列表、矩阵、数组 因子 多数变量可归为名义型、有序型或连续型变量。 名义型变量(nominal-variable)是没有顺序之分的类别变量。糖尿病类型diabetes(Type1、Type2)是名义型变量的一例。即使在数据中Type1编码为1而Type2编码为2`,这也并不意味着二者是有序的。 有序型变量...
R语言的对象(Objects)主要包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。 R语言的对象有五种最基本的类型,即,字符型(character)、数值型(numeric,包括小数)、整型(integer)、复数型(complex)以及逻辑型(logical,TRUE/FALSE) 属性是R语言对象的一部分。主要包括以下几种:名字(names,dimnames),维度(dimensions,包括矩阵等),类...
前文我们讲到R处理数据面对的6种对象:向量,矩阵,数组,因子,列表,数据框。 A. 那我们就得好好给大家介绍一下这位能者的6个对象都长什么样子了。 ·1.向量· 向量大体上分为3种,数值向量,字符向量,逻辑向量。(单个向量内元素类型必须一致) 数值向量: ...
思路2:data=np.arange(16).reshape(4,4)data=np.mat(data)data[(data_mat[:,2]==6).flatten().tolist()]Out[101]:matrix([[4,5,6,7]])也好用,主要是先把矩阵拉平再转化成list就可以做切片了 总结一下就是: 列表不能做逻辑切片的