Loading...

​​20150921 [Coursera] R Programming (6)

​​整理自 R Programming (Week 1) -- Vectorized Operations

​​[ Week 1 課程內容 ]

• ​​Introduction (略過)

• ​​Overview and History of R [16:07] (完成)

• ​​Getting Help [13:53] (略過)

• ​​Console Input and Evaluation [4:46] (完成)

• ​​Data Types - R Objects and Attributes [4:43] (完成)

• ​​Data Types - Vectors and Lists [6:27] (完成)

• ​​Data Types - Matrices [3:24] (完成)

• ​​Data Types - Factors [4:31] (完成)

• ​​Data Types - Missing Values [2:10] (完成)

• ​​Data Types - Data Frames [2:44] (完成)

• ​​Data Types - Names Attribute [1:49] (完成)

• ​​Data Types - Summary [0:43] (完成)

• ​​Reading Tabular Data [5:51] (完成)

• ​​Reading Large Tables [7:08] (完成)

• ​​Textual Data Formats [4:58] (完成)

• ​​Connections: Interfaces to the Outside World [4:35] (完成)

• ​​Subsetting - Basics (完成)

• ​​Subsetting - Lists (完成)

• ​​Subsetting - Matrices (完成)

• ​​Subsetting - Partial Matching (完成)

• ​​Subsetting - Removing Missing Values (完成)

• ​​Vectorized Operations [3:46]

• ​​Introduction to swirl (略過)

​​ 

​​ 

​​[ 本次筆記內容 ] 

• ​​（一）Vectorized Operations

​​ 

​​ 

​​[ 補充資料 ]

• ​​http://www.programiz.com/

• ​​http://meliodaseren.blogspot.tw/

​​ 

​​ 

​​ 

​​ 

​​（一）Vectorized Operations

​​[ 參考資料 ]

• ​​ 課堂簡報 : https://d396qusza40orc.cloudfront.net/rprog/lecture_slides/Vectorized.pdf

​​ 

​​[ 重點整理 ] R 語言的特性

• ​​運算的向量化 >> 運算變得簡單、容易，運算式也變得簡潔。

• ​​計算上可以並行 >> 提高程式執行效率。

​​1.  向量化運算

​​ 

​​> x <- 1:4; y <- 6:9    # 建立"x","y"這兩個向量(x: 1~4, y: 6~9)

​​>