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R语言绘图小细节

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人口增长模型

博主头像 1. 指数增长模型 设第今年的人口为 \(x_0\),年增长率为 \(r\),预测 \(k\) 年后的人口为 \(x_k\),则有 \[ x_k = x_0(1+r)^k \tag{1} \] 这个模型的前提是年增长率 \(r\) 在 \(k\) 年内保持不变. 利用 (1) 式可以根据人口估计年增 ...

R语言学习笔记1_初级

博主头像 (R学习笔记1_初级 cr.leopard课程) R的下载 R官网:百度 CRAN → the comprehensive r aichive network → Task View/Package RStudio官网:www.RStudio.com 学习网站:Rbloggers \ Rdocume ...

HZNU数模小测试解析

博主头像 一、填空题 在种群增长预测问题中,若资源环境等因素是有限的,则应使用的微分方程模型为 Logistic模型 某种群分为 4 个年龄组, 各组的繁殖率分别为 0, 0.8, 1.8, 0.2, 存活率分别为 0.5, 0.7, 0.9, 0. 现各组的数量均为 100, 则该种群的的稳定分布向量为 解 ...

评级模型之Topsis法—基于R

博主头像 本文以应用为主,因此原理并不深究 步骤 Step1. 构造初始决策矩阵 \(D = (d_{ij})_{m \times n}\) Step2. 按列(属性)对决策矩阵D归一化 \[ d_{ij} = \frac{d_{ij}}{\sum\limits_{k=1}^mx_{kj}} \] 记归一化后 ...

使用R语言绘制热图heatmap

博主头像 ##读取数据 ###注意:直接导入excel绘制热图时可能会出现Na报错,先另存为txt再导入 # 读取data data <- read.table("heatmap/data.txt", row.names=1,# 第一列为行名 header=T,# 第一行为变量名 sep="\t") # 指定 ...

社交网络分析的 R 基础:(六)绘图操作

R 语言强大的可视化功能在科学研究中非常受欢迎,丰富的类库使得 R 语言可以绘制各种各样的图表。当然这些与本章内容毫无关系😅,因为笔者对绘制图表了解有限,仅限于能用的程度。接下来的内容无需额外安装任何包,仅使用 R 语言自带的绘图工具完成柱状图与折线图的绘制。如果对绘制的图表定制性要求较高,请搜索 ...

社交网络分析的 R 基础:(五)图的导入与简单分析

如何将存储在磁盘上的邻接矩阵输入到 R 程序中,是进行社交网络分析的起点。在前面的章节中已经介绍了基本的数据结构以及代码结构,本章将会面对一个实质性问题,学习如何导入一个图以及计算图的一些属性。 图的文件表示 导入一个图 生成人工网络 图的基本分析 图的文件表示 在计算机中,最常见的两种表示图的基本 ...

社交网络分析的 R 基础:(四)循环与并行

前三章中列出的大多数示例代码都很短,并没有涉及到复杂的操作。从本章开始将会把前面介绍的数据结构组合起来,构成真正的程序。大部分程序是由条件语句和循环语句控制,R 语言中的条件语句(if-else)和 C 语言中类似此处就不再介绍,循环语句包括 for 和 while 控制块。循环是社交网络分析的主旋 ...

社交网络分析的 R 基础:(三)向量、矩阵与列表

在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。 向量 向量的创建 向量元素的访问 向量的运算 向量的其 ...

社交网络分析的 R 基础:(二)变量与字符串

本章会从 R 语言中最基本的数据类型开始介绍,在此之后就可以开始 R 语言实践了。对社交网络分析而言,我们在处理字符串上所花费的时间要远远大于处理数字的时间,因此本章还会介绍常用的字符串处理操作。 变量 字符串 字符串的创建 特殊字符的转义 字符串的其他常用操作 变量 R 语言中基本的数据类型包括: ...

社交网络分析的 R 基础:(一)初探 R 语言

写在前面 3 年的硕士生涯一转眼就过去了,和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑,想给这 3 年写个总结,画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的,开始科研生活时到处发邮件要源代码,发完最后一封本以为又是无功而返,很意外的收到了秒回的邮件,邮件中附上了由 R 语言编写的实 ...