第一个用table(), 会把所有user的频数显示出来
table(testing$user)第二个就取交集算个数吧。
如果只看user == 2中，item也相同的个数，那么
testuser <- testing[testing$user == 2, ]trainuser <- trainuser[training$user == 2, ]
length(intersect(testuser, trainuser))
r语言dim函数怎么用计算数组的行数和列数 dimPOST方式 方式传递参数
//和GET方式一样，先将参数放入List
params = new LinkedList<BasicNameValuePair>()
params.add(new BasicNameValuePair("param1", "Post方法"))//增加参数1
params.add(new BasicNameValuePair("param2", "第二个参数"))//增加参数2
try {
HttpPost postMethod = new HttpPost(baseUrl)//创建一个post请求
postMethod.setEntity(new UrlEncodedFormEntity(params, "utf-8"))//将参数填入POST Entity中
HttpResponse response = httpClient.execute(postMethod)//执行POST方法
Log.i(TAG, "resCode = " + response.getStatusLine().getStatusCode())//获取响应码
Log.i(TAG, "result = " + EntityUtils.toString(response.getEntity(), "utf-8"))//获取响应内容
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
e.printStackTrace()
} catch (ClientProtocolException e) {
e.printStackTrace()
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace()
}
其基本思想就是把百分数按照字符处理，首先将“%”与数字分离，然后再将数除以100，就可以化成小数了。下面两种方法的区别一个是将%替换成空格，一个是提取除百分号的数字。>testdata<-data.frame(v1=c("78%", "65%", "32%"), v2=c("43%", "56%", "23%"))>testnewdata1<-data.frame(lapply(testdata, function(x) as.numeric(sub("%", "", x))/100) )>testnewdata1v1 v21 0.78 0.432 0.65 0.563 0.32 0.23>library(stringr)>testnewdata2<-data.frame(lapply(testdata, function(x) as.numeric(str_extract(x,'[0-9.]+'))/100) )>testnewdata2v1 v21 0.78 0.432 0.65 0.563 0.32 0.23 替换百分号的思想还可以用下面的代码实现>testnewdata3<-data.frame(lapply(testdata, function(x) as.numeric(gsub("\\%", "", x))/100))>testnewdata3v1 v21 0.78 0.432 0.65 0.563 0.32 0.23
