斐波那契数列--九九乘法表
# 1、 打印斐波那契数列 kl<-c(1,1) for (i in 1:8){ kl[i+2]<-kl[i]+kl[i+1] } kl # 10、 打印九九乘法表 # R 输出函数 for (i in 1:9){ for (j in 1:i){ cat(i,"*",j,"=",i*j," ") } cat('\n') }
R语言的输出：cat() print() paste() 输入：scan() readline()
期望值
#一个随机事件的期望值可以看做是某种加权平均值， #它是该事件每一个可能结果乘以权值后所得结果的总和， #权值对应每一个可能结果出现的概率
掷一个色子
#掷一个色子
#所有结果 1 2 3 4 5 6
#所对概率 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6
E_roll<-1*1/6+2*1/6+3*1/6+4*1/6+5*1/6+6*1/6
E_roll
# 求均值
mean(1:6)
掷两个色子
#掷两个色子
#所有结果 36
#所对概率 1/36
#列出n个向量元素的所有组合
sz<-1:6
rolls<-expand.grid(sz,sz)
#添加var1的概率
rolls$prob1<-1/6
#添加var2的概率
rolls$prob2<-1/6
rolls
#添加总概率值
rolls$prob<-rolls$prob1*rolls$prob2
#添加value值
rolls$value<-rolls$Var1+rolls$Var2
#计算期望值
E_ROLLS<-sum(rolls$prob*rolls$value)
E_ROLLS
掷两个色子（作弊）
#1 2 3 4 5的概率为1/8
#6的概率为3/8
rolls1<-expand.grid(sz,sz)
#添加var1的概率
# 1/8 5次，3/8 1次
rolls1$prob1<-rep(c(1/8,3/8),c(5,1))
#添加var2的概率
rolls1$prob2<-rep(c(1/8,1/8,1/8,1/8,1/8,3/8),each=6)
#添加总概率
rolls1$prob<-rolls1$prob1*rolls1$prob2
#添加value值
rolls1$value<-rolls1$Var1+rolls1$Var2
#计算期望值
E_ROLLS1<-sum(rolls1$prob*rolls1$value)
E_ROLLS1
构建查找表和上面一样结果
#构建查找表 prob<-c("1"=1/8,"2"=1/8,"3"=1/8, "4"=1/8,"5"=1/8,"6"=3/8) prob[1] # 一次看多个值 prob[c(1,2,3,4,5,6)] unname(prob[c(1,2,3,4,5,1,2,3,4,5,6)]) #添加var1的概率 rolls1$prob1<-prob[rolls1$Var1] #添加var2的概率 rolls1$prob2<-prob[rolls1$Var2]
计算tiger机的期望值
7*7*7 wheel<-c("DD","7","BBB","BB","B","C","0") combos<-expand.grid(wheel,wheel,wheel, stringsAsFactors = F) str(combos) #构建查找表 prob <- c("DD"=0.03,"7"=0.03,"BBB"=0.06, "BB"=0.1,"B"=0.25,"C"=0.01,"0"=0.52) prob["DD"] prob["C"] #添加var1的概率 # prob[combos$Var1] 每个值对应的概率 combos$prob1<-unname(prob[combos$Var1]) #添加var2的概率 combos$prob2<-unname(prob[combos$Var2]) #添加var3的概率 combos$prob3<-unname(prob[combos$Var3]) #添加总概率 combos$prob<-combos$prob1*combos$prob2*combos$prob3 head(combos) score(c("DD","DD","DD")) #添加一列value combos$value<-NA combos[1,1] combos[1,2] combos[1,3] c(combos[1,1],combos[1,2],combos[1,3]) score(c(combos[1,1],combos[1,2],combos[1,3])) combos[1,"value"]<-score(c(combos[1,1],combos[1,2],combos[1,3])) nrow(combos) for (i in 1:343) { combos[i,"value"]<-score(c(combos[i,1],combos[i,2],combos[i,3])) } head(combos) tail(combos) #计算期望值 E<-sum(combos$prob*combos$value) E #验证期望值 sum(replicate(10,play())) sum(replicate(100,play())) sum(replicate(1000,play())) sum(replicate(10000,play()))
R连接数据库
install.packages("RMySQL")
library(RMySQL)
#构造连接
conn<-dbConnect(MySQL(),user="root",
password="123",dbname="db1")
lizi<-data.frame(id=1:5,
type=c("A","A","B","B","C"),
score=7:11,
stringsAsFactors = F)
lizi
#把表写入数据库
dbWriteTable(conn,"suibian",lizi)
#关闭数据库
dbDisconnect(conn)
library(ggplot2)
data("diamonds",package = "ggplot2")
str(diamonds)
dbWriteTable(conn,"diamonds",diamonds,row.names=F)
Data Frame一般被翻译为数据框，感觉就像是R中的表，由行和列组成
cbind： 根据列进行合并，即叠加所有列，m列的矩阵与n列的矩阵cbind()最后变成m+n列，合并前提：cbind(a, c)中矩阵a、c的行数必需相符 rbind： 根据行进行合并，就是行的叠加，m行的矩阵与n行的矩阵rbind()最后变成m+n行，合并前提：rbind(a, c)中矩阵a、c的列数必需相符
#定义资料集 df1 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0, columns=['a','b','c','d']) df2 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d']) df3 = pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1, columns=['a','b','c','d']) s1 = pd.Series([1,2,3,4], index=['a','b','c','d']) #将df2合并到df1的下面，以及重置index，并打印出结果 res = df1.append(df2, ignore_index=True) print(res) a b c d 0 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.0 0.0 0.0 0.0 2 0.0 0.0 0.0 0.0 3 1.0 1.0 1.0 1.0 4 1.0 1.0 1.0 1.0 5 1.0 1.0 1.0 1.0
#合并多个df，将df2与df3合并至df1的下面，以及重置index，并打印出结果 res = df1.append([df2, df3], ignore_index=True)
作业：构造6个数据框，每个数据框分别有三个变量，
#追加数据：append #作业：构造6个数据框，每个数据框分别有三个变量， #id、type、score #id：是0-9,10-19,20-29…… #type："A","B","C"…… #score：长度为10的随机数 #把这6个数据框写到一张表里，表名：pro install.packages("RMySQL") library(RMySQL) #构造连接 conn<-dbConnect(MySQL(),user="root", password="123",dbname="db1") a1<-data.frame(id=0:9,type=LETTERS[1:10],score=rnorm(10)) a2<-data.frame(id=10:19,type=LETTERS[1:10],score=rnorm(10)) a3<-data.frame(id=20:29,type=LETTERS[1:10],score=rnorm(10)) a4<-data.frame(id=30:39,type=LETTERS[1:10],score=rnorm(10)) a5<-data.frame(id=40:49,type=LETTERS[1:10],score=rnorm(10)) a6<-data.frame(id=50:59,type=LETTERS[1:10],score=rnorm(10)) s<-rbind(a1,a2,a3,a4,a5,a6) #把表写入数据库 dbWriteTable(conn,"pro",s) #关闭数据库 dbDisconnect(conn)
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#生成随机数 rnorm(10) #查看数据库中有没有一张特定的表 dbExistsTable(conn,"diamonds") #列出当前的数据库中有哪些表 dbListTables(conn) #列出表中的字段 dbListFields(conn,"diamonds") #读取表的数据 db_df<-dbReadTable(conn,"course") db_df
提取数据到R里
#提取数据到R里
dbGetQuery()
#查看数据集的摘要统计量
summary(diamonds)
#1.查询cut切工的类别
dbGetQuery(conn,"select distinct cut from diamonds")
#2.查询克拉、价格、大小（size），size用x*y*z来表示
db_diamonds<-dbGetQuery(conn,"select carat,price,x*y*z as size from diamonds")
head(db_diamonds)
#3.查询克拉、切工、颜色、价格，切工是Good，颜色是E
good_e_diamonds<-dbGetQuery(conn,"select carat,cut,color,price from diamonds where cut='Good' and color='E'")
head(good_e_diamonds)
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