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Wednesday, 3 July 2024

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Même si y a 40 ans que je la connais, ça me rajeunit! Message n°5 Re: Pour AUPA BO... par Contenu sponsorisé

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Terminator Nombre de messages: 5312 Age: 67 Localisation: Là où se finit la terre et où il ne pleut que sur les cons!... Date d'inscription: 10/01/2008 Ma Moto Modele: Terminator, quoi... LE FAT-BOY! Année: 2006 C'est un mari qui demande à son épouse la possibilité de la pénétrer par derrière... Mais tu es fou, n'y pense même pas! Il insiste, c'est une expérience à faire, c'est peut-être très bon pour elle... A force d'insistance, l'épouse accepte. Le mari la sodomise et quand il a fini son affaire se tourne sans un mot pour s'endormir. Sonnerie aupa bo du film. Son épouse lui demande pourquoi il agit comme ça sans dire un mot? "Je ne parle pas au enculés! "

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Quand il s'agit d'une variable quantitative, le minimum, le maximum, les quartiles et la moyenne sont affichés. Par contre, pour un facteur, le nombre d'observations pour les six premiers niveaux de la variable qualitative est donné: summary(X) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # 10. 00 10. 00 12. Condition if / else en R - Tutoriel développement langage R. 00 11. 78 13. 00 13. 00 De manière évidente, il s'agit bien ici d'une variable quantitative. Le passage en facteur se fait simplement en utilisant la fonction factor: Xqual <- factor(X) Xqual # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 # Levels: 10 12 13 summary(Xqual) # 10 12 13 # 3 2 4 L'affichage d'un facteur permet clairement de le distinguer d'un numérique par la présence des niveaux ( levels) en fin d'affichage. Il en est de même pour le résumé fourni par summary. Conversion d'un facteur en numérique Le passage de facteur en numérique se fait en deux étapes. On transforme le facteur en vecteur de type caractère, puis on transforme ce dernier en numérique. Si l'on transforme directement le facteur en numérique, les niveaux sont recodés dans l'ordre (le premier niveau sera 1, le deuxième 2, etc. ): ## conversion avec recodage des modalités meric(Xqual) # [1] 1 1 1 2 2 3 3 3 3 ## conversion sans recodage des modalités: 2 étapes provisoire <- aracter(Xqual) provisoire # [1] "10" "10" "10" "12" "12" "13" "13" "13" "13" meric(provisoire) # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 En résumé Le facteur est un objet permettant de représenter au mieux une variable qualitative.

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On peut préciser la valeur retournée par la commande return(): instructions return ( valeur)} carre <- function ( x) { y <- x * x return ( y)} Fonctions sur les vecteurs [ modifier | modifier le wikicode] Les fonctions mathématiques primitives de R s'appliquent sur des vecteurs. Créer fonction r mobile. On s'attachera donc à créer des fonctions qui s'appliquent elles-mêmes à des vecteurs. Par exemple, la fonction suivante permet de définir une courbe en cloche dissymétrique, formée de deux demies gaussiennes de largeur différentes. gauss_dissym <- function ( A, x) { # génère un pic gaussien dissymétrique # entrées: A: vecteur de réels, paramètres de la fonction # A[1]: position du pic # A[2]: hauteur de la courbe # A[3]: largeur de la courbe à gauche # A[4]: largeur de la courbe à droite # x: vecteur de réels # sorties: y: vecteur de réels indice <- ( x < A [ 1]) # vecteur de T à gauche, F à droite y <- rep ( 0, length ( x)) # initialisation par des zéros y [ indice] <- A [ 2] * exp ( - ( x [ indice] - A [ 1]) ^ 2 / A [ 3]) # profil gauche y [!

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Il y a enfin une solution du package magrittr faisant partie du tidyverse. On peut combiner les opérations en une seule ligne à l'aide de l'opérateur pipe%>%: selection_62 <- base%>% mutate ( densite = P14_POP / SUPERF, tx_mort = DECESD15 / P14_POP)%>% select (CODGEO, ZAU, REG, DEP, densite, tx_natal)%>% filter (DEP == "62") Cette écriture permet d'enchaîner les opérations telles qu'on les décrirait à l'oral. L'objet auquel s'applique chaque nouvelle opération est le résultat de l'opération précédente.

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factorielle <- function ( n) { if ( n == 1) resultat <- 1 # arrêt de la récursion else resultat <- factorielle ( n -1) * n # appel récursif return ( resultat)} Mais nous remarquons que cette fonction ne s'applique qu'aux scalaires, en raison de la présence du test if (n == 1): la condition if ne s'applique que sur un scalaire booléen. On peut modifier le code pour le rendre exécutable sur les vecteurs: indice <- ( n == 1) if ( all ( indice)) return ( n) # arrêt de la récursion n [! indice] <- n [! Créer fonction r 2017. indice] * factorielle ( n [! indice] - 1) # appel récursif return ( n)} Comme souvent, on crée un vecteur de booléens appelé indice. Si toutes les valeurs sont à « 1 », alors on retourne le vecteur lui-même (puisque 1! = 1); c'est l'arrêt de la récursion. Sinon, on extraie le sous-vecteur dont les valeurs ne sont pas « 1 », et l'on applique la récursion. On peut le tester avec par exemple > x = c ( 1: 5, 1: 5) > print ( x) [ 1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 > factorielle ( x) [ 1] 1 2 6 24 120 1 2 6 24 120

Toutes les lister ici serait bien trop long! Générer des séquences: Il est courant que l'on souhaite générer des vecteurs de nombres. Il existe différentes méthodes en R pour cela, en particulier pour générer des vecteurs selon des lois de probabilités usuelles. Voyons quelques fonctions intéressantes: Générer une séquence par pas: x = seq( 1, 100, by = 2) Générer un vecteur uniforme de taille n: n = 100 x = rep( 1, n) x = rep( 1 /n, n) Tester le type d'un objet Il existe en R toute une famille de fonctions qui nous permet de savoir si un objet est bien d'un type donné ou non. Ces fonctions renvoient un booléen ( TRUE ou FALSE) selon le type de l'objet en question. Fonction inverse — Wikipédia. Tester un integer: eger( 10L) eger( "Washington") Tester un double: ( 3. 14) ( "Washington") Tester un complex: plex( 3 + 2i) plex( "Washington") Tester un logical: is. logical( TRUE) is. logical( "Washington") Tester un character: aracter( "Washington") aracter( 12) Tester un numeric (double ou integer): meric( 3L) meric( 3.

Certaines de ces fonctions ont le type builtin au lieu de closure, pour indiquer qu'elles font partie directement du coeur du langage. Nénanmoins cette disctinction est assez arbitraire, et en pratique les deux types de fonctions se comportement exactement de la même façon...