r语言调用c

⑴ 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。

⑵ 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，

⑶ R语言和C有什么关系

换行(\n)就是光标下移一行却不会移到这一行的开头,回车(\r)就是回到当前行的开头却不向下移一行. Enter键按下后会执行\n\r这样就是我们看到的一般意义的回车了,所以你用16进制文件查看方式看一个文本,就会在行尾发现"\n\r" Tab是制表符,就是"\t",作用是预留8个字符的显示宽度,用于对齐

⑷ 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

⑸ 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~