R语言中的管道%>% ％>％来自dplyr包的管道函数，我们可以将其理解为车间里的流水线，经过前一步加工的产品才能进入后一步进一步加工，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。 符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置。 简单例子 比如我们要算f(x)=sin((x+1)^2)在x=4的值，可以分为以下三步： 计算a = x+1的值； 计算b = a…

redis大key，这里指的是大的集合数据类型，如（set/hash/list/sorted set），一个key包含很多元素。由于redis是单线程，在删除大key(千万级别的set集合)的时候，或者清理过期大key数据时，主线程忙于删除这个大key，会导致redis阻塞、崩溃，应用程序异常的情况。 一个例子 线上redis作为实时去重的一个工具，里面有6千万的用户guid，这么一个set集合，如果直接使用del删除，会导致redis严重阻塞。 10.1.254.18:6380> info memory #…

R语言读写最灵活的文件——txt文件 R语言可以读取很多文件，其中以txt文本文件最为灵活，为什么呢，txt文件可以以任意符号作为分隔符，比如“，”，“\t”，空格，甚至“……&￥￥%￥”等任意自定义的分隔符号。 读取文件 这里先把工作空间切换到D盘下面，默认的一般是C盘的文档，我们要有分层管理文件的概念，否则我们还是一个合格的程序员吗？ setwd('D:\\') 读取文本文件主要用read.table(filePath,header = ,sep=) filePath就是文件路径，header表示文件是…

作为一门高级的数据分析语言，R语言不仅具有其它高级语言的自带大量内嵌函数的方便特性，而且它的一些函数更侧重于数据统计分析，成为越来越多的数据分析人员首选语言。下面就来列一下R中的一些常用函数。与matlab一样，作为第二个以向量式运算作为主要运算方式的编程语言，R的一些函数主要是针对向量的。 作用于向量 >x <- 1:10 >sum(x) #对x中的元素求和 [1] 55 >length(x) #返回x的长度 [1] 10 >prod(x) #求x中所有元素的连乘积 [1] 3628…

R语言某种程度来说本身就是一个函数库，因为它有大量的函数可供调用，加上函数式编程，使得R语言的功能很强大。但是，有时候，根据实际需要，我们还是需要自己动手编写函数，从而减少代码的缀余与工作量。 与其它语言一样，函数的组成莫过于关键字function、形参、是否返回值。函数的具体用法这里用几个例子说明 调用函数 这里写一个打印函数演示简单的参数传递功能： > a a('hello world!') [1] "hello world!" 写一个函数实现矩阵的乘法： rm(list = ls()) a

都知道R语言是向量式编程，可是有时候确实需要用到循环语句，这里就介绍R语言里面的主要循环——for循环。 与其它语言的for循环一样，R的for循环可以嵌套for循环或者其它循环。 单循环 > a for(i in 1:length(a)){s print(s) [1] 5150 写一个循环嵌套 s

R语言中的因子确实不好理解，很多人都这么觉得。在R语言中，因子（factor）表示的是一个符号、一个编号或者一个等级，即，一个点。例如，人的个数可以是1，2，3，4......那么因子就包括，1，2，3，4.....还有统计量的水平的时候用到的高、中、低，也是因子，因为他是一个点。与之区别的向量，是一个连续性的值，例如，数值中有1，1.1，1.2......可以作为数值来计算，而因子则不可以。如果用我自己的理解，简单通俗来讲：因子是一个点，向量是一个有方向的范围。在R中，如果把数字作为因子，那么在导入数据之后，需要…

Data Frame一般被译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成，与Matrix不同的是，每个列可以是不同的数据类型，而Matrix是必须相同的。Data Frame每一列有列名，每一行也可以指定行名。如果不指定行名，那么就是从1开始自增的Sequence来标识每一行。所以说数据框在R语言中可是个好东西，R中它是用的非常频繁也是非常有用的数据集合。 创建数据集 > a1 <- c(1:3) > a2 <- c('a','b','v') > dat <- data.frame…

R语言中的数组与其它语言数组类似，它是一种高维的数据结构。维数过高运算会很不方便，所以用的很少，这里介绍是本着不落下任何知识点的目的。万一以后遇到了，虽然不方便，还是可以进行运算的。当然了，矩阵是二维数组，是数组的一种特殊形式。R中的列表是一种特殊的数组，每个元素又可以是一个列表可以含有多个元素，里面可以包含各种数据类型，故功能非常强大。 数组 数组有一个维数向量，可以定义数组的维数，通过array()进行创建数组如下： > arr dim(arr) [1] 2 3 4 > arr , , 1 [,1] [,2] …

很多人是在线性代数课学的矩阵，当时什么问题都没有，除了一个问题：学习矩阵到底有什么用呢？矩阵是一个集合，它里面可以存放很多对象，比如一个行就是一个对象（或者说记录），每一个对象又有很多（属性）列。如果把一组对象~属性表示成矩阵，我们就能很容易取出每个对象对应的某个属性了，并且根据线性代数方法考察两个对象之间的联系（相似性）。矩阵的行列数我们一般称作维数。 对于矩阵而言，我们当然想实现以下操作与功能： 矩阵的加减、乘除运算 矩阵的行列切片 最值的快速获取 线性代数运算 好在R语言中的矩阵可以很轻易帮我们实现这些功能，…