r語言調用c

⑴ 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。

⑵ 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，

⑶ R語言和C有什麼關系

換行(\n)就是游標下移一行卻不會移到這一行的開頭,回車(\r)就是回到當前行的開頭卻不向下移一行. Enter鍵按下後會執行\n\r這樣就是我們看到的一般意義的回車了,所以你用16進制文件查看方式看一個文本,就會在行尾發現"\n\r" Tab是製表符,就是"\t",作用是預留8個字元的顯示寬度,用於對齊

⑷ 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

⑸ 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~