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你也将同时学习到如何在 Ubuntu 上用不同方法运行简单的 R 语言程序。R，和 Python 一样，它是在统计计算和图形处理上最常用的编程语言，易于处理数据。R 语言的优点是它的语法非常简练，你可以找到它的很多实际使用的教程或指南。本文将介绍包含如何在
R语言是一种为统计计算和图形显示而设计的语言环境，是贝尔实验室的RickBecker、JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现，提供了一系列统计和图形显示工具。S语言也是目前比较流行的统计软件S-PLUS的基础。R语言是一组数据
本文约5300字，建议阅读10+分钟。本文将介绍数据清洗过程的主要步骤，并通过案例和代码演示如何利用R语言进行数据清洗。R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行
本文主要介绍如何使用R语言中的gganimate创造有趣的可视化动图。数据可视化可能是数据科学领域最重要却通常最少被提及的部分。创造一个和GDP、预期寿命以及时间相关的3D制图，为每个洲或国家画出线条。一并创造2个图表：一个展示随时间而改变的GDP，另一个
在一个文件夹下里面有很多excel文件，它们字段都一样，这时候需要把他们合并为一个excel表格。类型1：R语言合并同一个文件夹下的多个csv文件。# 初始化数据框，用于后面的数据合并。# 通过正则，获取所有xlsx结尾的文件名。# 读取并合并数据
搜索了很多资料都说到，如果库不全的话，编译安装的时候会报各种错误，所以我们站在巨人的肩膀上。
本节我将用Erlang多进程方式实现快速排序，快速排序采用的是分治的思想，即将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。通过对比快速排序的串行算法，我们将此串行算法改进为并行算法。在这个
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