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Ils ont un monde à eux Que rien n'oblige à ressembler à ceux Qu'on nous donne en modèle Sont-ils toujours un peu cruels? Quand ils vous parlent d'eux Y'a quelque chose qui vous éloigne un peu Ce sont des choses humaines Et moi, j'te connais à peine Mais ce s'rait une veine Qu'on s'en aille un peu comme eux On pourrait se faire sans qu'ça gêne De la place pour deux Mais si ça n'vaut pas la peine Que j'y revienne Il faut m' l'dire au fond des yeux Quel que soit le temps que ça prenne Quel que soit l'enjeu G7 Je veux être un Cm homme heureux G(sus4) G7 Cm G(sus4) G7 Je veux être un Cm homme heureux G(sus4) G7 Cm
(Plan du Site) Tu peux également retrouver le même esprit de convivialité et de partage sur et sur Pourquoi ce dilemme, chanter et jouer rend la vie belle Alors inutile de faire des voeux, viens on va partager nos jeux Chanson et Guitare te dit "à toi même, sois fidèle" viens, je peux t'aider sur tes chansons... avec bienveillance et sérieux Musicalement
Ceci est faisable via la fonction names: names(maliste) # pas de nom actuellement, la fonction retourne un NULL # NULL names(maliste) <- c("vec", "mat") names(maliste) # [1] "vec" "mat" Il est également possible de créer une liste en partant d'une liste vide. li <- list() li # list() li[[1]] <- 1:4 # [1] 1 2 3 4 li$nouv <- matrix(1:4, nrow=2) # $nouv # [2, ] 2 4 Comme la première composante n'a pas de nom, on retrouve [[1]] dans l'affichage de la liste puis la composante nouv. names(li) # [1] "" "nouv" et les attributs de cette liste sont les noms. Fonction indicatrice en R. Fonctions utiles applicables sur des listes Comme les objets d'une liste n'ont pas forcément le même type, il n'est pas possible de faire des calculs entre plusieurs listes. Néanmoins, il existe quelques fonctions valides et utiles: lapply applique une fonction (comme la moyenne, la variance, etc. ) successivement à chacune des composantes. unlist(maliste) crée un seul vecteur contenant tous les éléments de la liste. Les éléments d'un vecteur étant nécessairement du même mode, il faut faire attention à la conversion automatique pratiquée par R. c(liste1, liste2) concatène deux listes.
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Exemples 6-8. Exercices Fonctions d'optimisation 7. Fonctions d'optimisation 7-1. Fonctions d'optimisation et de calcul de racines 7-1-1. Fonction uniroot 7-1-2. Fonction optimize 7-1-3. Fonction nlm 7-1-4. Fonction nlminb 7-1-5. Fonction optim 7-1-6. polyroot 7-2. Astuce Ripley 7-3. Pour en savoir plus 7-4. Exemples 7-5. Exercices Générateurs de nombres aléatoires 8. Générateurs de nombres aléatoires 8-1. Générateurs de nombres aléatoires 8-2. Fonctions de simulation de variables aléatoires non uniformes 8-3. Exemples 8-4. Exercices GNU Emacs et ESS: la base A. GNU Emacs et ESS: la base A-1. Mise en contexte A-2. Installation A-3. Description sommaire A-4. Emacs-ismes et Unix-ismes A-5. Commandes de base A-5-1. Les essentielles A-5-2. Manipulation de fichiers A-5-3. Déplacements simples du curseur A-5-4. Sélection de texte, copier, coller, couper A-5-5. Créer fonction r software. Manipulation de fenêtres A-5-6. Manipulation de fihiers de script dans le mode ESS A-5-7. Interaction avec l'invite de commande R A-5-8.
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Table des matières Introduction Présentation du langage R 1. Présentation du langage R 1-1. Bref historique 1-2. Description sommaire de R 1-3. Interfaces 1-4. Stratégies de travail 1-5. Éditeurs de texte et environnements intégrés 1-6. Anatomie d'une session de travail 1-7. Répertoire de travail 1-8. Consulter l'aide en ligne 1-9. Où trouver de la documentation 1-10. Exemples 1-11. Exercices Bases du langage R 2. Bases du langage R 2-1. Commandes R 2-2. Conventions pour les noms d'objets 2-3. Les objets R 2-3-1. Modes et types de données 2-3-2. Longueur 2-3-3. Objet spécial NULL 2-3-4. Valeurs manquantes, indéterminées et infinies 2-3-5. Attributs 2-4. Vecteurs 2-5. Matrices et tableaux 2-6. Listes 2-7. Data frames 2-8. Indiçage 2-9. Exemples 2-10. Créer fonction rh. Exercices Opérateurs et fonctions 3. Opérateurs et fonctions 3-1. Opérations arithmétiques 3-2. Opérateurs 3-3. Appels de fonctions 3-4. Quelques fonctions utiles 3-4-1. Manipulation de vecteurs 3-4-2. Recherche d'éléments dans un vecteur 3-4-3.
Exemple pour la fonction factor: y <- c("M", "F", "F", "M", "F") y # [1] "M" "F" "F" "M" "F" yf <- factor(y) yf # [1] M F F M F # Levels: F M Il est possible de regarder les attributs de ce yf. attributes(yf) # $levels # [1] "F" "M" # $class # [1] "factor" levels(yf) nlevels(yf) # [1] 2 On peut renommer les modalités lors de la construction du facteur: levels(yf) <- c("Femme", "Homme") # [1] Homme Femme Femme Homme Femme # Levels: Femme Homme Et à présent, un exemple avec la fonction: salto <- c(1:5, 5:1) salto # [1] 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1 salto. f <- (salto) salto.