[하루만에 끝내는 R기초] 4교시. 변수
지난시간에는 자료형이 무엇인지 배웠습니다. 자료형에는 숫자형, 문자형, 논리형이 있습니다. 문자형은 따옴표를 사용하여 입력하고, 논리형은 TRUE와 FALSE가 있습니다. 목차를 한번 더 꺼내봅시다. 1교시) 강의 소개 2교시) R설치, R스튜디오 설치 3교시) 자료형 4교시) 변수 5교시) 자료구조 6교시) 연산자(산술,비교,논리) 7교시) 조건문, 반복문 8교시) 함수, 패키지 9교시) 그래프(박스플롯), t검정 10교시) 단축키 소개 및 전체요약 오늘은 변수라는 것을 배울겁니다. 변수는 R에서 없어서는 안되는 존재입니다. 변수가 있기 때문에 코딩이 아주 편해졌습니다. R콘솔에 숫자 하나를 입력해봅시다. 우리가 100을 입력하면, 컴퓨터 메모리 어딘가에 100이 저장됩니다. 하지만 이렇게 저장된 10..
2022. 11. 11.
[R 코딩 연습문제] 누적분포 그래프 그리기
(R 코딩실력 향상을 위한 연습문제입니다.) Question 아래 데이터의 누적분포 그래프를 그리시오. 1,2,7,8,10,11,13,15,17,19 Answer data=c(1,2,7,8,10,11,13,15,17,19) cd=1:length(data)/length(data) plot(data,cd)
2022. 5. 13.
[R강의] 999. 평균절대편차, 중앙값절대편차 구하는 법
1) 중앙값 절대편차 (median absolute deviation, mad) mad 함수 사용 > dt=c(1,2,3,4,50) > mad(dt) [1] 1.4826 2) 평균 절대편차 (average absolute deviation, aad) lsr 패키지 필요 install.packages("lsr") library(lsr) aad 함수 사용 > dt=c(1,2,3,4,50) > aad(dt) [1] 15.2
2022. 4. 30.
[R강의] 130. 데이터프레임 열 인덱싱 결과는 두 가지 입니다.
데이터프레임의 열에 접근할 때, 인덱싱 결과는 두 가지입니다. 하나는 데이터프레임이구요. 다른 하나는 벡터입니다. 우리가 원하는 결과를 의도하고 인덱을 해주어야 하는데요. 방법을 알아봅시다. 먼저 데이터프레임을 하나 정의해봅시다. A=c(5,4,7,6,2,1,3) B=c(1,2,3,4,5,6,7) df=data.frame(A,B) > df A B 1 5 1 2 4 2 3 7 3 4 6 4 5 2 5 6 1 6 7 3 7 첫번째 열에 접근하다고 할 때, 결과가 데이터프레임인 경우는 아래와 같습니다. > df['A'] A 1 5 2 4 3 7 4 6 5 2 6 1 7 3 > df[1] A 1 5 2 4 3 7 4 6 5 2 6 1 7 3 열의 이름을 사용하거나 열 번호를 사용하면 되는데요. 행을 명시하지 않..
2022. 4. 2.
R 자료구조 한눈에 보기 (벡터,배열,요인,리스트,데이터프레임)
R 자료구조 한눈에보기 (클릭해서 보세요) 아래는 복사해서 사용할 수 있는 코드입니다. #벡터예시 vec=c(1,2,3) #배열 예시 ar=array(1:12,dim=c(3,4)) #요인 예시 fac=factor(c(1,3,2,2), level=c(1,2,3), labels=c("bad","good","great"), ordered=TRUE) #리스트 예시 li=list(vec,ar,fac) #데이터프레임 예시 name=c('kys','ojh','psk') gender=c('M','F','M') height=c(182,165,177) df=data.frame(name,gender,height)
2022. 3. 29.
R에서 데이터프레임을 만드는 네가지 방법 (자주쓰는 방법들)
R에서 데이터프레임을 만드는 네가지 방법입니다. 제가 자주 사용하는 방법을 정리한 것입니다. 1. 열백터로 데이터프레임 만들기 name=c('kys','ojh','psk') gender=c('M','F','M') height=c(182,165,177) df=data.frame(name,gender,height) > df name gender height 1 kys M 182 2 ojh F 165 3 psk M 177 2. 데이터프레임에 열 추가하기 name=c('kys','ojh','psk') gender=c('M','F','M') height=c(182,165,177) df=data.frame(name,gender,height) df['age']=c(18,22,32) > df name gender he..
2022. 3. 29.
[R강의] 134. 여러 점들 사이의 코사인 거리 한번에 구하는 법 (dist함수)
아래와 같이 5개의 점이 있다고 합시다. P1=c(1,2,3) P2=c(3,5,2) P3=c(5,5,4) P4=c(1,4,7) P5=c(2,2,4) 이들 중 어느 두 점이 가장 가까운 거리에 있는지 알고 싶은 상황입니다. 일반적으로 알고 있는 유클리드 거리가 아닌 코사인 거리를 행렬 형태로 출력해보겠습니다. 코사인 각도는 원점과 각 점을 잇는 벡터들 사이 각도의 코사인 값입니다. 먼저 위 점들을 하나의 행렬로 묶어줍니다. mat1=matrix(c(P1,P2,P3,P4,P5),byrow=TRUE,nrow=5) > mat1 [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 3 5 2 [3,] 5 5 4 [4,] 1 4 7 [5,] 2 2 4 코사인 거리를 계산할 때는 dist 함수에서 method 를 ..
2022. 2. 19.
[파이썬 tkinter GUI 만들기] #7. 세번째 행(row)까지 만들기
최종 목표는 아래 프로그램입니다. 첫번째 행은 완성한 상태입니다. 코드는 아래와 같습니다. import tkinter as tk #윈도우 생성 root=tk.Tk() #전체 이름 root.title('코로나 진단키트 에측도 진단 프로그램') #창 크기 +붙은 부분은 좌상단 떨어진 위치 root.geometry("600x500+100+100") #함수들 def make_lab14() : lab14.configure(text=ent12.get()) #1행 라벨 추가 lab11=tk.Label(root, text="민감도", width=8, height=1, font=('맑은 고딕',16,'bold'), bg='#2F5597', fg='white') lab11.grid(row=0,column=0,padx=5,..
2022. 2. 1.
