when working with data in R, it is important to remember that input data must be numeric. In this article, we will explain why this is the case and provide some examples to illustrate this concept.
这里的0L表示数据类型是integer,默认是numeric. 这两者最大的区别在于,当你用320127L * 8189L,你会得到一个NA,而320127 * 8189不会 如果用稀疏矩阵保存的话 mat <- Matrix(data = 0L, nrow=320127, ncol = 8189, sparse = TRUE) print(object.size(mat), unit="GB") #0 Gb dim(mat) #[1] 320...
##计算标准差 std2<-function(x) { #异常处理 if(!is.numeric(x)){ stop("the input data must be numeric! \n") } if(length(x)==1){ stop("can not compute std for one number, a numeric vector required. \n") } result<-sqrt(sum((x-mean(x))^2)/(length(x)-1)) return(result...
# 异常处理,当输入的数据不是数值类型时报错 if(!is.numeric(x)){ stop("the input data must be numeric!\n") } # 异常处理,当仅输入一个数据的时候,告知不能计算标准差 if(length(x) == 1){ stop("can not compute sd for one number, a numeric vector required.\n") } ## 初始化一个临时...
Error in aggregate.data.frame(as.data.frame(x), …) : arguments must have same length Error in apply(data) : dim(X) must have a positive length Error in as.Date.numeric(X) : ‘origin’ must be supplied Error in as.POSIXlt.character(x, tz, …) : character string is not in a ...
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 2. R语言数据类型 R语言的基本数据类型:整数、实数(小数)、布尔变量(TRUE/FALSE)、字符型 R拥有许多用于存储数据的对象类型,包括标量、向量、矩阵、数组、...
我们根据一些论文中提到的示例,使用最大流最小割定理将流量拥塞降至最低, 并应用了最短路径分析了交通瓶颈。 我们可以在下面看到 代码语言:javascript 复制 map=openp(map)plot(map)points(t(m[3:2,]),col="black",pch=19,cex=3 要提取有关边缘容量的信息,在该网络上使用以下代码,该代码将从论文中提取三...
#Import Library#Import other necessary libraries like pandas, numpy...fromsklearnimportlinear_model#Load Train and Test datasets#Identify feature and response variable(s) and values must be numeric and numpy arraysx_train=input_variables_values_training_datasets ...
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 2. R语言数据类型 R语言的基本数据类型:整数、实数(小数)、布尔变量(TRUE/FALSE)、字符型 R拥有许多用于存储数据的对象类型,包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。它...
is.numeric(numbers)) { stop("Input must be a numeric vector") } # 计算并返回平均值 return(mean(numbers)) } 3. 测试并验证代码的正确性 我们可以使用一些测试数据来验证calculate_mean函数的正确性。以下是一些测试用例: r # 测试用例1:一组简单的数字 test_data1 <- c(1, 2, 3, 4, 5...