用法: combine(x, y, …) 参数:x, y, ...是要组合的向量 范例1: 在此示例中,我们将在同一操作中看到这两个函数的相同输出。 # Package required install.packages("dplyr") # Load the library library(dplyr) x <- c(1, 2, 3) y <- c(4, 5, 6) # Using c() function cat("Using c(...
结论 combine()函数是一个非常方便的连接函数,可以连接多个向量、矩阵、数据框等对象,适用于多种场景。需要注意的是,列连接和行连接的结果可能会有所不同,需要根据实际情况进行选择。
对数据的转换,可以采用split – apply – combine模式来进行处理: split:把要处理的数据分割成小片断; apply:对每个小片断独立进行操作; combine:把片断重新组合。 R 当中是split( ),*apply( ),aggregate( )…,以及plyr包 1、split函数 split( )的基本用法是:group <- split(X,f) 其中X 是待分组的向量...
#下面这行代码相当于sapply x <- foreach(x=1:1000,.combine='rbind') %do% func(x) #注意1:x后面是等号不是“in”,“.combine"表示合并方式,rbind就是按行成矩阵(data.frame),如果不填,默认返回一个list。 #注意2:foreach函数后面要跟 %do% + 每次执行的函数 foreach也可以进行并行运算,只需将%d...
并且在进程内创建了矩阵来保存结果,最终foreach函数根据.combine指的的rbind函数将结果合并。 # foreach library(foreach) library(doParallel) # Real physical cores in the computer cores <- detectCores(logical=F) cl <- makeCluster(cores) registerDoParallel(cl, cores=cores) # split data by ourselves ...
mydata1<-foreach(i=1:16,#输入等待请求的参数.combine=rbind,#返回结果的整合.packages=c("httr","jsonlite","magrittr")#多个进程共享的系统环境)%dopar%GETPDF(i)stopCluster(cl)}) 使用parallel包提供的多进程服务进行数据提取: 代码语言:javascript ...
.combine = c) %dopar% base^exponent }test() Error in base^exponent : task1failed -"object 'base' not found" 为解决这个问题你可以使用.export这个参数而不需要使用clusterExport。注意的是,他可以加载最终版本的变量,在函数运行前,变量都是可以改变的: ...
+ .combine = rbind) %dopar% + base^exponent [,1] result.1 16 result.2 64 result.3 256 > foreach(exponent = 2:4, + .combine = list, + .multicombine = TRUE) %dopar% + base^exponent [[1]] [1] 16 [[2]] [1] 64
Changesmt_import_mousetrap now offers possibility to combine several variables in mouse-tracking raw datamt_plot_riverbed now allows for facetingmt_check_r... P Kieslich,F Henninger 被引量: 0发表: 2010年 Combine aforementioned sideExceeding the upper part of aforementioned axle case 20 from axis...
bmr1$combine(bmr2) bmr1 ## <BenchmarkResult> of 2 rows with 2 resampling runs ## nr task_id learner_id resampling_id iters warnings errors ## 1 iris classif.rpart holdout 1 0 0 ## 2 iris classif.featureless holdout 1 0 0 ...