Lapply Sous L'arbre — Chaussures De Randonnée Salomon Comet 3D Gtx 2020
La fonction tapply() permet d'appliquer une fonction à un vecteur selon les modalités d'un facteur. Lapply sous r kelly. Cette fonction prend 3 arguments. Le premier argument spécifie un vecteur numérique sur lequel on veut appliquer la fonction, le deuxième argument spécifie la façon dont ce vecteur sera divisé en groupes (la division se fait sur la base des niveaux du second argument), le troisième argument spécifie la fonction qui sera appliquée à ces groupes. Voici un exemple: # on a 2 variables concernant 4 personnes: l'âge et le genre Age <- c(12, 15, 23, 29) # création de la variable Age Genre <- c("homme", "homme", "femme", "femme") # création de la variable Genre data <- (Age, Genre) # on met les 2 variables dans un tableau # On souhaite connaître l'âge moyen selon le genre tapply(data$Age, data$Genre, mean)
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Lapply Sous R Kelly
La fonction apply() est principalement utilisée pour éviter les utilisations explicites des constructions de boucle. Elle est la plus basique de toutes les collections peut être utilisée sur une matrice. Cette fonction prend 3 arguments: apply(X, MARGIN, FUN)Here:-x: an array or matrix-MARGIN: take a value or range between 1 and 2 to define where to apply the function:-MARGIN=1`: the manipulation is performed on rows-MARGIN=2`: the manipulation is performed on columns-MARGIN=c(1, 2)` the manipulation is performed on rows and columns-FUN: tells which function to apply. Built functions like mean, median, sum, min, max and even user-defined functions can be applied> L'exemple le plus simple est de sommer une matrice sur toutes les colonnes. Titre d'un graphique appelé par fonction et lapply - Groupe des utilisateurs du logiciel R. Le code apply(m1, 2, sum) va appliquer la fonction sum à la matrice 5×6 et retourner la somme de chaque colonne accessible dans le jeu de données. m1 <- matrix(C<-(1:10), nrow=5, ncol=6)m1a_m1 <- apply(m1, 2, sum)a_m1 Sortie: Best practice: Stockez les valeurs avant de l'imprimer sur la console.
Nous comparons les deux résultats avec la fonction identical(). below_ave <- function(x) { ave <- mean(x) return(x)}dt_s<- sapply(dt, below_ave)dt_l<- lapply(dt, below_ave)identical(dt_s, dt_l) ## TRUE Fonction tapply() tapply() calcule une mesure (moyenne, médiane, min, max, etc…) ou une fonction pour chaque variable facteur dans un vecteur. C'est une fonction très utile qui vous permet de créer un sous-ensemble d'un vecteur, puis d'appliquer certaines fonctions à chacun de ce sous-ensemble. Une partie du travail d'un data scientist ou de chercheurs consiste à calculer des résumés de variables. Par exemple, mesurer la moyenne ou regrouper des données en fonction d'une caractéristique. Lapply sous l'emprise. La plupart des données sont regroupées par ID, ville, pays, etc. Le fait de résumer par groupe révèle des modèles plus intéressants. Pour comprendre comment cela fonctionne, utilisons le jeu de données de l'iris. Ce dataset est très célèbre dans le monde de l'apprentissage automatique. Le but de ce dataset est de prédire la classe de chacune des trois espèces de fleurs: Sepal, Versicolor, Virginica.
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