r语言c
① 如何将r语言中矩阵转成c 中数组
是这样的,这些数据都是以矩阵形式存在的,但是如果要出来的话, 都是这样显示的. 另外,如果你想利用这些数据进行处理的话, 可以在variable editor 变量编辑区里复制这些数据,然后在窗口一粘贴 ,就自动变成矩阵形式了. \望采纳~
② R语言中的函数c中的c代表什么意思
R软件不只是一种统计工具，它还是一种语言，就语法形式而言跟S语言非常相识。所以类似与数据库一样，在客户端不是就只能调用一些函数，而是可以用数据库提供的SQL语言编写出拥有灵活多变，满足各种需求的功能。R语言也一样，可以在客户端，用S语言编写程序，传送到R软件，R软件计算完成后将结果在传回C#。既然需要来回传送，必然需要中间的桥梁，就像数据库需要驱动程序一样，在C#中调用R软件，需要安装R（D）COM，R（D）COM是一种DCOM组件，可以注册到Windows的组件服务中，供程序调用。如果用C#开发Web程序，由于ASP.NET是用ASPNET这个用户在执行，而这个用户的权限很低，所以如果要调用R（D）COM的服务的化，需要给ASPNET授予权限。所有具体的操作，使用方法，可以参考：/KB/cs/RtoCSharp.aspx
③ 学习R语言前需要有C的基础吗
没必要
直接学就好了
会C的学的会快一点
但不会C一样可以学。
举个例子。 会C的 学R要一个月， 不会C学R要两个月。
但学C就要两个月。
这样为了学R 先学C是没什么必要的。
④ r语言c函数怎么用
r语言中的c()函数，用来把一些数据组合成向量。
如：x<-c(1,2)
把1，2两个数，组合成向量（1，2），并存入变量x。
⑤ 求助r语言da[,c(1:3,9)]是什么意思
c(1:3,9)是指向量：（1，2，3，9）
[行，列]：是获取数组中的数据
da[,c(1:3,9)]就是获取数组da中的1，2，3，9这4列数据
⑥ r语言和c语言哪个难
r语言是统计用的，c语言是一种计算机高级语言，可以写各种程序。其实两者不是一个层面的东西，r语言更像是一种应用程序提供的功能，如果非要分个难易，在你用来搞统计的情况下，r语言应该要容易一些。
⑦ R语言中fixed=c()是什么意思
创建一个object，形式是一个vector，目前是空集
⑧ r语言怎样调用底层的c语言来完成计算
R软件不只是一种统计工具，它还是一种语言，就语法形式而言跟S语言非常相识。所以类似与数据库一样，在客户端不是就只能调用一些函数，而是可以用数据库提供的SQL语言编写出拥有灵活多变，满足各种需求的功能。R语言也一样，可以在客户端，
⑨ r语言中xlim=c(0,30)是什么意思
：r!=0的意思是r不等于0。 C语言是一种计算机程序设计语言，属高级语言范畴。它既具有高级语言的特点，又具有汇编语言的特点。
⑩ 如何在R语言中计算C-index
利用Hmisc包中的rcorr.cens函数 局限： - 只能处理一个预测变量 - 对超过2分类的分类变量处理粗糙
# 加载包及生成数据框,这里生成数据框主要是为了方便大家理解，因为大家通常都是将Excel的数据读进R，存储为数据框格式
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)
#让我们看一下生成的例子数据的前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的代码及结果，第一个值就是C指数，同时也有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的代码及结果,注意rcorrcens的写法是写成formula（公式）的形式，较为方便；而rcorr.cens的 写法是只能在前面写上一个自变量,并且不支持data = ...的写法，有点繁琐。较为遗憾的是这两种方法得到的C指数的标准误需要通过S.D./2间接得到。
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