meanMat<-matrix(1/6,1,6)%*%aMat
再算是不是大于50
largeMat<-meanMat>50
largeMat<-largeMat*1
另外你的replace写成relace了。
#把年份取出来,按10年分成一组decade <- ceiling(Temp_m[1] / 10)
names(decade) <- "decade"
#把分组信息合并成原数据框
Temp_m <- cbind.data.frame(Temp_m, decade)
#加载plyr包。
#把Temp_m这个数据框中除year列的数据外,按照decade分组分别把每列求算术平均值。
#并放在Temp_mean10数据框中。
#Temp_mean10含有decade信息,进行索引时需要注意。
library(plyr)
Temp_mean10 <- ddply(Temp_m[-1], .(decade), colwise(mean))
1、先在R中创建简单的矩阵,取名为my_matrix
2、现在对每一行进行求和,要使用到apply函数。apply族函数有很多,在平常的使用中,用到最多的就是tapply函数,第一个参数x是数据;第二个参数index是索引,就比如是分组的标准,第三个参数fun也就是要用到的函数。
3、对于tapply函数调用R本身自带的数据airquality,现在计算按照Month来分组,每一个Month中Solar.R的均值
4、上图中Month等于5和8时,Solar.R的均值为NA,这说明在原数据中存在NA的情况。而且在指定数据的时候比较麻烦,可以使用with函数来简化代码量
5、矩阵与矩阵之间的运算,比如加法,减法
6、矩阵相乘需要使用%*%符号
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。