网站上做的vi设计是怎么做的/昆山网站制作哪家好

1. 练习基本运算：

v <- c(2,4,6,9)
t <- c(1,4,7,9)
print(v>t)
print(v < t)
print(v == t)
print(v!=t)
print(v>=t)
print(v<=t)

v <- c(3,1,TRUE,2+3i)
t <- c(4,1,FALSE,2+3i)
print(v&t)
print(v|t)
print(!v)

v <- c(3,0,TRUE,2+2i)
t <- c(1,3,TRUE,2+3i)
print(v&&t)

v <- c(0,0,TRUE,2+2i)
t <- c(0,3,TRUE,2+3i)
print(v||t)

v <- c(0,0,TRUE,2+2i)
t <- c(0,3,TRUE,2+3i)
print(v||t)

1. 使用转义符，用cat ()在控制台中打印出下列格式的输出

To have a \ you need \\ 

This is a really 

really really

long string

1. 创建一个对象，并进行数据类型的转换、判别操作，步骤如下：

1. 创建一个对象x，内含元素为序列：1,3,5,6,8
2. 判断对象x是否为数值型数据
3. 将对象转换为逻辑型数据，记为x1。将对象转换为字符型数据，记为x2
4. 判断x1是否为逻辑型数据.

1. 分别输出as.character(c(T,0,FALSE))和as.character(c(T,“TRUR”,FALSE))的值，并描述两个值出现区别的原因.
2. 构建一个数据框：

（1）将下列表格中的数据用数据框表述出来，命名为staff_table

序号	name	ID	age
1	jack	001	12
2	rose	002	13
3	jane	003	14
4	james	006	NA

（2）提取staff_table的员工rose的数据

（3）提取rose、jane的ID、age数据

（4）运用数据框提取员工的年龄数据，计算均值

 

1. 练习基本运算：

     代码：

        

v<-c(2,4,6,9)
t<-c(1,4,7,9)
print(v>t)
print(v<t)
print(v==t)
print(v!=t)
print(v>=t)
print(v<=t)v<-c(3,1,TRUE,2+3i)
t<-c(4,1,FALSE,2+3i)
print(v&t)
print(v|t)
print(!v)v<-c(3,0,TRUE,2+2i)
t<-c(1,3,TRUE,2+3i)
print(v[1]&&t[1])v<-c(0,0,TRUE,2+2i)
t<-c(0,3,TRUE,2+3i)
print(v[1]||t[1])v<-c(0,0,TRUE,2+2i)
t<-c(0,3,TRUE,2+3i)
print(v[2]||t[2])

结果：

        

         

1. 使用转义符，用cat ()在控制台中打印出下列格式的输出

代码：

cat("To have a \\ you need \\\\\n") 
cat("This is a really\nreally really")

截图：

1. 创建一个对象，并进行数据类型的转换、判别操作，步骤如下：

1. 创建一个对象x，内含元素为序列：1,3,5,6,8

代码：

x <- c(1, 3, 5, 6, 8)

截图：

        

1. 判断对象x是否为数值型数据

代码：

is_numeric <- is.numeric(x)cat("x 是数值型数据吗？", is_numeric, "\n")

截图：

1. 将对象转换为逻辑型数据，记为x1。将对象转换为字符型数据，记为x2

代码：

# 将对象转换为逻辑型数据，记为 x1
x1 <- as.logical(x)# 将对象转换为字符型数据，记为 x2
x2 <- as.character(x)

截图：

1. 判断x1是否为逻辑型数据

代码：

# 判断 x1 是否为逻辑型数据is_logical <- is.logical(x1)cat("x1 是否为逻辑型数据？", is_logical, "\n")

截图：

1. 分别输出as.character(c(T,0,FALSE))和as.character(c(T,“TRUR”,FALSE))的值，并描述两个值出现区别的原因.

代码：

# 输出 as.character(c(T, 0, FALSE)) 的值cat("as.character(c(T, 0, FALSE)) 的值：", as.character(c(T, 0, FALSE)), "\n")# 输出 as.character(c(T, "TRUR", FALSE)) 的值cat("as.character(c(T, \"TRUR\", FALSE)) 的值：", as.character(c(T, "TRUR", FALSE)), "\n")

截图：

原因：

as.character(c(T, 0, FALSE)) 的值为 “TRUE” “0” “FALSE”，而 as.character(c(T, "TRUR", FALSE)) 的值为 “TRUE” “TRUR” “FALSE”。这里的区别在于第二个向量中包含了一个字符型元素 “TRUR”，而不是整数型元素。

在 R 语言中，逻辑值 TRUE 和 FALSE 会被转换为字符型 “TRUE” 和 “FALSE”，而数字 0 会被解释为逻辑值 FALSE，最终被转换为字符型 “FALSE”。因此，在第一个向量中整数型的 0 被转换为字符型 “0”，而在第二个向量中字符型的 “TRUR” 保持不变。

1. 构建一个数据框：

（1）将下列表格中的数据用数据框表述出来，命名为staff_table

序号	name	ID	age
1	jack	001	12
2	rose	002	13
3	jane	003	14
4	james	006	NA

代码：

# 创建数据框staff_table <- data.frame(序号 = c(1, 2, 3, 4),name = c("jack", "rose", "jane", "james"),ID = c("001", "002", "003", "006"),age = c(12, 13, 14, NA))# 显示数据框print(staff_table)

截图：

（2）提取staff_table的员工rose的数据

代码：

# 提取员工"rose"的数据rose_data <- staff_table[staff_table$name == "rose", ]# 显示提取的数据print(rose_data)

截图：

（3）提取rose、jane的ID、age数据

代码：

# 提取rose、jane的ID、age数据rose_jane_data <- staff_table[staff_table$name %in% c("rose", "jane"), c("name", "ID", "age")]# 显示提取的数据print(rose_jane_data)

截图：

（4）运用数据框提取员工的年龄数据，计算均值

代码：

# 提取员工的年龄数据age_data <- staff_table$age# 计算均值mean_age <- mean(age_data, na.rm = TRUE)# 显示均值print(mean_age)

截图：