R quantile函數 | cut函數 | sample函數 | all函數 | scale函數 | do.call函數

取出一個數字序列中的百分位數

1. 求某一個百分比

x<-rnorm(200)
quantile(x,0.9)

2. 求一系列的百分比

quantile(x,c(0.1,0.9))

quantile(x,seq(0.1,1,0.1))

3. 只取數值：unname()。去掉百分符號

unname(quantile(x,0.9))

4. 多數值，去重復

unique(quantile(x, probs = seq(0,1, length.out = 50)))

　

cut函數將一列點划分到各自的區間里。
如有1000個學生的考試分數（滿分100），想要按照分數評等級，
如果是均勻划分（90-100，80-90，70-80，...），直接做除法取商就行，
但如果划分不均勻(90-100，75-90，60-75，0-60)， cut函數將會派上用場。

c0=c(2.3,3,1.5,4.8,9,3,4,7,8,9.5)  
cuttime=c(0,3,6,9,10)              
cut(c0,cuttime,labels = F,right = F)

　　

隨機取樣

sample(seq(1:10),2)

　　

給定一組邏輯值，是否所有的值都為True

Given a set of logical vectors, are all of the values true?

all(c(T,F))　

　

數據的中心化和標准化

scale is generic function whose default method centers and/or scales the columns of a numeric matrix.　　

就是假設數據服從正態分布，然后有一個標准化的公式。

options(digits=3)
data <- c(1, 2, 3, 6, 3)
scale(data, center=T,scale=F)
scale(data, center=T,scale=T)

　　

do.call

list <- list(matrix(1:25, ncol = 5), matrix(4:28, ncol = 5), matrix(21:45, ncol=5)) 
list.sum<-do.call(sum,list)
list.sum<-do.call(cbind,list) 

do.call() 是告訴list一個函數，然后list里的所有元素來執行這個函數。