R - 面试问题

R 是一种用于统计分析和为此目的创建图表的编程语言。它没有数据类型，而是用于计算的数据对象。它用于数据挖掘、回归分析、概率估计等领域，使用其中许多可用的包。

R中有6种数据对象。它们是向量、列表、数组、矩阵、数据框和表格。

有效的变量名称由字母、数字和点或下划线字符组成。变量名称以字母或点开头，后面不跟数字。

矩阵始终是二维的，因为它只有行和列。但数组可以具有任意维数，并且每个维都是一个矩阵。例如，3x3x2 数组表示 2 个矩阵，每个矩阵的维度为 3x3。

R 中的 Factor 数据对象用于存储和处理 R 中的分类数据。

可以使用 read.csv 函数加载 csv 文件。R 使用此函数在读取 csv 文件时创建一个数据框。

命令 getwd() 给出 R 环境中的当前工作目录。

这是设置R环境时默认加载的包。它提供R环境中的输入/输出、算术计算等基本功能。

逻辑回归涉及测量二元响应变量的概率。在 R 中，函数 glm() 用于创建逻辑回归。

表达式 M[4,2] 给出第 4 行第 2 列的元素。

当两个不同长度的向量参与运算时，较短向量的元素将被重新使用来完成运算。这称为元素回收。示例 - v1 <- c(4,1,0,6) 且 V2 <- c(2,4) 然后 v1*v2 给出 (8,4,0,24)。元素2和4被重复。

我们可以通过 3 种方式调用 R 中的函数。第一种方法是使用参数的位置来调用。第二个方法 id 使用参数名称调用，第三个方法是通过默认参数调用。

函数的惰性求值意味着，仅当参数在函数体内使用时才会求值。如果函数体内没有对参数的引用，那么它就会被忽略。

要在 R 中安装包，我们使用以下命令。

install.packages("package Name")

名为“XML”的包用于读取和处理XML 文件。

我们可以更新任何元素，但只能删除列表末尾的元素。

在 R 中创建矩阵的一般表达式是 -matrix(data, nrow, ncol, byrow, dimnames)

boxplot() 函数用于在 R 中创建箱线图。它采用公式和数据框作为输入来创建箱线图。

频率 6 表示时间序列数据的时间间隔是每小时每 10 分钟。

在 R 中，数据对象可以从一种形式转换为另一种形式。例如，我们可以通过合并许多列表来创建数据框。这涉及一系列 R 命令将数据转换为新格式。这称为数据重塑。

它生成 4 个 0 到 1 之间的随机数。

使用命令

installed.packages()

它将向量 x 中的字符串拆分为字母 e 位置处的子字符串。

x <- "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
split.string <- strsplit(x, " ")
extract.words <- split.string[[1]]
result <- unique(tolower(extract.words))
print(result)

v * x[1] 中的错误：二元运算符的非数字参数

[1] 5 12 21 32秒

它将列表转换为向量。

x <- pbinom(26,51,0.5)
print(x)

不适用

使用函数 as.data.frame()

function(x) { x[is.na(x)] <- sum(x, na.rm = TRUE); x }

它用于将相同的函数应用于数组中的每个元素。例如，查找每一行中的行的平均值。

每个矩阵都可以称为数组，但反之则不然。矩阵始终是二维的，但数组可以是任何维度。

?NA

sd(x, na.rm=真)

setwd(“路径”)

“%%”给出第一个向量与第二个向量相除的余数，而“%/%”给出第一个向量与第二个向量相除的商。

查找每行具有最大值的列。

历史记录（）

rm(x)

数据（包=“质量”）

data(package = .packages(all.available = TRUE))

它用于通过浏览并选择文件从本地目录安装 ar 包。

15 %in% x

pairs(formula, data)

其中公式表示成对使用的一系列变量，数据表示从中获取变量的数据集。

subset() 函数用于选择变量和观测值。Sample() 函数用于从数据集中选择大小为 n 的随机样本。

is.matrix(m) 应返回 TRUE。

[1] 不适用

函数 t() 用于转置矩阵。示例 - t(m) ，其中 m 是矩阵。

当我们想要跳过循环的当前迭代而不终止循环时，R 编程语言中的“next”语句非常有用。