r語言c
① 如何將r語言中矩陣轉成c 中數組
是這樣的,這些數據都是以矩陣形式存在的,但是如果要出來的話, 都是這樣顯示的. 另外,如果你想利用這些數據進行處理的話, 可以在variable editor 變數編輯區里復制這些數據,然後在窗口一粘貼 ,就自動變成矩陣形式了. \望採納~
② R語言中的函數c中的c代表什麼意思
R軟體不只是一種統計工具，它還是一種語言，就語法形式而言跟S語言非常相識。所以類似與資料庫一樣，在客戶端不是就只能調用一些函數，而是可以用資料庫提供的SQL語言編寫出擁有靈活多變，滿足各種需求的功能。R語言也一樣，可以在客戶端，用S語言編寫程序，傳送到R軟體，R軟體計算完成後將結果在傳回C#。既然需要來回傳送，必然需要中間的橋梁，就像資料庫需要驅動程序一樣，在C#中調用R軟體，需要安裝R（D）COM，R（D）COM是一種DCOM組件，可以注冊到Windows的組件服務中，供程序調用。如果用C#開發Web程序，由於ASP.NET是用ASPNET這個用戶在執行，而這個用戶的許可權很低，所以如果要調用R（D）COM的服務的化，需要給ASPNET授予許可權。所有具體的操作，使用方法，可以參考：/KB/cs/RtoCSharp.aspx
③ 學習R語言前需要有C的基礎嗎
沒必要
直接學就好了
會C的學的會快一點
但不會C一樣可以學。
舉個例子。 會C的 學R要一個月， 不會C學R要兩個月。
但學C就要兩個月。
這樣為了學R 先學C是沒什麼必要的。
④ r語言c函數怎麼用
r語言中的c()函數，用來把一些數據組合成向量。
如：x<-c(1,2)
把1，2兩個數，組合成向量（1，2），並存入變數x。
⑤ 求助r語言da[,c(1:3,9)]是什麼意思
c(1:3,9)是指向量：（1，2，3，9）
[行，列]：是獲取數組中的數據
da[,c(1:3,9)]就是獲取數組da中的1，2，3，9這4列數據
⑥ r語言和c語言哪個難
r語言是統計用的，c語言是一種計算機高級語言，可以寫各種程序。其實兩者不是一個層面的東西，r語言更像是一種應用程序提供的功能，如果非要分個難易，在你用來搞統計的情況下，r語言應該要容易一些。
⑦ R語言中fixed=c()是什麼意思
創建一個object，形式是一個vector，目前是空集
⑧ r語言怎樣調用底層的c語言來完成計算
R軟體不只是一種統計工具，它還是一種語言，就語法形式而言跟S語言非常相識。所以類似與資料庫一樣，在客戶端不是就只能調用一些函數，而是可以用資料庫提供的SQL語言編寫出擁有靈活多變，滿足各種需求的功能。R語言也一樣，可以在客戶端，
⑨ r語言中xlim=c(0,30)是什麼意思
：r!=0的意思是r不等於0。 C語言是一種計算機程序設計語言，屬高級語言范疇。它既具有高級語言的特點，又具有匯編語言的特點。
⑩ 如何在R語言中計算C-index
利用Hmisc包中的rcorr.cens函數 局限： - 只能處理一個預測變數 - 對超過2分類的分類變數處理粗糙
# 載入包及生成數據框,這里生成數據框主要是為了方便大家理解，因為大家通常都是將Excel的數據讀進R，存儲為數據框格式
library(survival)
library(Hmisc)
age <- rnorm(200, 50, 10)
bp <- rnorm(200,120, 15)
d.time <- rexp(200)
cens <- runif(200,.5,2)
death <- d.time <= cens
os <- pmin(d.time, cens)
sample.data <- data.frame(age = age,bp = bp,os = os,death = death)
#讓我們看一下生成的例子數據的前6行
head(sample.data)
## age bp os death
## 1 33.18822 114.6965 1.106501 FALSE
## 2 41.86970 123.2265 1.365944 FALSE
## 3 50.41484 124.9522 0.867119 FALSE
## 4 45.66936 127.3237 1.155765 TRUE
## 5 39.79024 134.8846 1.257501 TRUE
## 6 31.89088 140.9382 1.125504 FALSE
rcorr.cens的代碼及結果，第一個值就是C指數，同時也有Dxy的值
rcorr.cens(sample.data$age, Surv(sample.data$os, sample.data$death))
## C Index Dxy S.D. n missing
## 4.528492e-01 -9.430156e-02 5.565299e-02 2.000000e+02 0.000000e+00
## uncensored Relevant Pairs Concordant Uncertain
## 1.290000e+02 3.172800e+04 1.436800e+04 8.072000e+03
rcorrcens的代碼及結果,注意rcorrcens的寫法是寫成formula（公式）的形式，較為方便；而rcorr.cens的 寫法是只能在前面寫上一個自變數,並且不支持data = ...的寫法，有點繁瑣。較為遺憾的是這兩種方法得到的C指數的標准誤需要通過S.D./2間接得到。
r <- rcorrcens(Surv(os, death) ~ age + bp,data = sample.data)
r
## Somers' Rank Correlation for Censored Data Response variable:Surv(os, death)
##
## C Dxy aDxy SD Z P n
## age 0.453 -0.094 0.094 0.056 1.69 0.0902 200
## bp 0.498 -0.003 0.003 0.054 0.06 0.9517 200