如何在SAS中已创建的数据集中添加新观测值？例如，如果我具有变量“ x”和“ y”的数据集“ dataX”，并且我想添加新的观察值，该观察值与观察值n的两个相乘，我该怎么做？
dataX：
xy
1 1
1 21
2 3
我要创建：
dataX：
xy
1 1
1 21
2 3
10 210
其中第四个观测值是第二个观测值的十倍。
我是内置R绘图功能的情况我可以用las参数改变轴标签的方向,取值:{0, 1, 2, 3}.如何使用绘图功能实现相同的功能lattice()？我没有看到任何区别:
set.seed(22342317);levelplot(matrix(runif(100),10,10),las=0)
set.seed(22342317);levelplot(matrix(runif(100),10,10),las=1)
set.seed(22342317);levelplot(matrix(runif(100),10,10),las=2)
set.seed(22342317);levelplot(matrix(runif(100),10,10),las=3)
我也尝试过lasas参数par(),但输出是一样的.
是什么<bytecode: 0x02b59ae4>在下面的代码是什么意思？
> nchar
function (x, type = "chars", allowNA = FALSE, keepNA = FALSE)
.Internal(nchar(x, type, allowNA, keepNA))
<bytecode: 0x02b59ae4>
<environment: namespace:base>`
对任何事都有用吗？
在C++中计算long long int类型整数绝对值的最快方法是什么？是否可以不做if()声明？我试图转换为无符号然后再次签名,但它不起作用.
R - 当向量在两个矩阵中时,如何矢量化外积和的计算 - X和Y？
示例:
X = cbind(1:3, 2:4)
Y = cbind(0:2, c(0,0,1))
> X
[,1] [,2]
[1,] 1 2
[2,] 2 3
[3,] 3 4
> Y
[,1] [,2]
[1,] 0 0
[2,] 1 0
[3,] 2 1
> outer(X[1,],Y[1,]) + outer(X[2,],Y[2,]) + outer(X[3,],Y[3,])
[,1] [,2]
[1,] 8 3
[2,] 11 4
我想矢量化操作:
outer(X[1,],Y[1,]) + outer(X[2,],Y[2,]) + outer(X[3,],Y[3,])- 可能吗 ？Mayby的一般结构如下:lapply( ,FUN=outer)然后在列表中加入元素的总和？否则我必须循环outer(X[i,],Y[i,]).
0-cloudR 3.xx 中镜像代表什么？安装R 3.0.1之后我发现有一个名为"0-cloud"的新镜像是什么？我不能谷歌它,我想这出现在3.0.1版本.
创建一维数组非常简单:
Dim A As Variant
A = Array(10,20,30)
是否可以使用Array()创建二维数组？还有其他方法吗？
Data包含label变量和数字x变量,然后我计算x由label(由means对象创建然后我们用作字典)指定的组的平均值,然后我想创建包含重复与label变量对应的平均值的新向量,下面的示例使用for(),I看不出我怎么能把它矢量化,唯一的可能就是使用merge函数,问题是:
是否merge提供了矢量化的好处(我的原始数据集,有几百万的观察结果)？
如果没有,那么是否可以矢量化创建y？
我目前的代码是:
set.seed(123)
data<-data.frame(label=sample(c("A","B"),10,replace=TRUE),x=rnorm(10))
data
# label x
#1 A 1.7150650
#2 B 0.4609162
#3 A -1.2650612
#4 B -0.6868529
#5 B -0.4456620
#6 A 1.2240818
#7 B 0.3598138
#8 B 0.4007715
#9 B 0.1106827
#10 A -0.5558411
means<-aggregate(formula = x~label, data = data, FUN = mean)
means
# label x
#1 A 0.27956110
#2 B 0.03327823 …有没有办法8:46:01从整数创建84601而不使用R中的模运算？像其他语言掩码格式的东西:format(84600, "HHMMSS")？否则需要模数偏差和一些凌乱的公式