r语言大题(1)(1)_在线真题试卷与模拟练习_r语言大题(1)(1)

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#【程序填空】 #创建如下形式的矩阵 C： #1 3 5 1 1 1 2 1 3 #2 4 6 1 4 1 5 1 6 #**********SPACE********** A<-matrix(1:6,【?】=2) #构建矩阵 A #**********SPACE********** B<-matrix(11:16,ncol=3,【?】=T) #构建矩阵 B #**********SPACE********** C<- 【?】(A,B) #合并两个矩阵为新的矩阵 C #**********SPACE********** 【?】 #将矩阵 C 转化为向量

#【程序填空】 #绘制空白画布 #绘制线段，起点(2,1)终点(4,8) #绘制带箭头的红色线段，从(4,0)到(7,3)，箭头角度 30 #添加网格线 #**********SPACE********** plot(c(0:10), col = "【?】") #绘制空白画布 #**********SPACE********** 【?】 #绘制线段，起点(2,1)终点(4,8) #**********SPACE********** 【?】 #绘制带箭头的红色线段，从(4,0)到(7,3)，箭头角度 30 #**********SPACE********** 【?】(nx = 4, ny = 8, lwd = 1, lty = 2, col = "blue") #添加网格线

#【程序填空】 x<-c(2,4,6,8,10,NA) #建立向量 x #**********SPACE********** 【?】 #判断向量 x 中是否存在缺失值，要求返回一个与 x 等长的逻辑向量 #**********SPACE********** 【?】 #判断向量 x 中是否存在缺失值，要求返回 TRUE 或 FALSE y<-matrix(x,2,3) #以 x 为数据，建立一个 2 行 3 列的矩阵 y，数据按列读取 #**********SPACE********** z<- 【?】 #将矩阵 y 转化为数据框 #**********SPACE********** 【?】 #删除 z 中存在缺失值的行

#【程序填空】 status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor") #创建字符型向量 #**********SPACE********** S <- factor(status, 【?】 = TRUE) #创建有序因子序列 #**********SPACE********** 【?】 #查看序列 S 的存储模式 #**********SPACE********** 【?】 #将序列 S 转化为数值型向量 #**********SPACE********** 【?】 #查看序列 S 的因子水平

#【程序填空】 #**********SPACE********** today <- 【?】 #读取系统当前日期 #**********SPACE********** NewChina <- 【?】 #将"1949 年 10 月 1 日"转化为日期型变量 #**********SPACE********** 【?】#判断数据 today 是否为 double 型 typeof(NewChina) #显示数据 NewChina 的类型 #**********SPACE********** 【?】 #将数据 NewChina 转化为字符型

#【程序填空】 #**********SPACE********** 【?】 #列出在基本程序包（base）中所有可利用的数据集 #**********SPACE********** 【?】 (iris, file ="iris.txt") #将数据集 iris 存储为.txt 文件 #**********SPACE********** 【?】(iris, file ="iris.csv") #将数据集 iris 存储为.csv 文件 #**********SPACE********** mydata<-【?】("iris.txt",head=TRUE) #读取 iris.txt 到对象 mydata 中

#【程序填空】

#iris 是一个关于鸢尾花的统计信息的列表。

#**********SPACE**********

【?】 #查看列表 iris 的前六行

#**********SPACE**********

【?】 #查看列表 iris 的列名称

#**********SPACE**********

【?】 #对 Sepal.Length 列，查看元素的个数

#**********SPACE**********

【?】 #对 Sepal.Length 列，求均值

#【程序填空】

#将窗口分割成 2X1 的窗格，在第一个、第二个窗口中分别绘制出正弦、余弦函数的图像，并画出 X 轴。

#**********SPACE**********

x<-【?】(0,2*pi,by=pi/20)

y1<-sin(x)

y2<-cos(x)

#**********SPACE**********

【?】 #将窗口分割成 2X1 的窗格

#**********SPACE**********

【?】 #绘制出正弦函数的图像,type 为线型，颜色为红色

#**********SPACE**********

【?】(c(0,3*pi),c(0,0)) #画出 X 轴

#**********SPACE**********

【?】 #绘制余弦函数的图像，type 为线型，颜色为蓝色

#【程序填空】 #**********SPACE********** 【?】#清空当前工作空间中的内存变量 x<-c(1,3,5,13,29) #创建一个名为 x 的向量，它包含 1,3,5,13,29 #**********SPACE********** 【?】#移除工作空间中的对象 x #**********SPACE********** 【?】#获取当前工作目录 #**********SPACE********** 【?】#查看函数 plot 的帮助文档

#【程序填空】 x <- c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5.0, 3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.6) #创建一个向量 x #**********SPACE********** 【?】# 查询向量 x 中序号为 3,6,9 的元素 #**********SPACE********** A <-【?】 #创建一个 5 行 2 列的矩阵，元素为向量 x，按列填充 #**********SPACE********** K<- 【?】 #将矩阵写入数据框 K #**********SPACE********** P <- 【?】 # 创建一个重复序列 P，将 0.2 重复五次

#【程序填空】

#**********SPACE**********

x <- 【?】(1.7, by= 0.1, length=6) #创建向量 x，首项为 1.7，公差为 0.1，长度为 6

#**********SPACE**********

y <- 【?】(x, each=2, len=6) #创建向量 y，各元素重复两次，序列长度为

#**********SPACE**********

A<-matrix(y,3,2,【?】) #建立矩阵 A，数据按行读取

#**********SPACE**********

【?】 #删除矩阵 A 的第一行

#【程序填空】 x <- c(1, 3, 5) # 创建向量 #**********SPACE********** 【?】 # 查看第一个元素 #**********SPACE********** 【?】 # 查看除了第二个元素之外的所有元素 #**********SPACE********** 【?】 #向量 x 中等于 3 的元素所在的位置 #**********SPACE********** 【?】 #向量 x 中的最大元素

#【程序填空】 #对数据集 mtcars 中 wt 列和 mpg 列的数据绘图 #**********SPACE********** 【?】 #绑定，现在可以调用 mtcars 中的元素了 #**********SPACE********** 【?】 #绘制点(wt,mpg)的颜色为红色 #**********SPACE********** 【?】 #将点(wt,mpg)用绿色、实线（即线形 1）相连 #**********SPACE********** 【?】 #解除，现在不可以调用 mtcars 中的元素

#【程序填空】 #从正态分布 N（100,100）中随机产生 1000 个随机数 #计算这 1000 个随机数的样本均值 #作出这 1000 个正态随机数的直方图； #从这 1000 个随机数中随机有放回的抽取 500 个 #**********SPACE********** A<- 【?】 #从正态分布 N（100,100）中随机产生 1000 个随机数 #**********SPACE********** 【?】 #计算这 1000 个正态随机数的样本均值 #**********SPACE********** 【?】 #画出这 1000 个正态随机数的直方图 #**********SPACE********** 【?】 #从这 1000 个随机数中随机有放回的抽取 500 个

#【程序填空】 data_iris<--data.frame(Sepal.Length=c(5.1,4.9,4.7,4.6), Sepal.Width =c(3.5,3.0,3.2,3.1), Petal.Length =e(1.4,1.4,1.3,1.5), /**********SPACE**********/ Pe.tal.Width=【?】(0.2,4) /**********SPACE**********/ 【?】 #显示数据框 /**********SPACE**********/ (data_iris<-【?】(data_iris,list(3.0,2.6,0.4,0.2)))#增加样本数据

【?】#设定种子数12

/***********SPACE***********/

data<-【?】 #随机生成10个标准正态分布的数据，赋值给data

/***********SPACE**********/

【?】#查看data的值域/***********SPACE***********/

【?】 #对data求和

创建如图的数据框，并增加样本数据 ---------------- / data_iris←--data.frame(Sepal.Length=(5.1,4.9,4.7,4.6), Sepal.Width =e(3.5,3.0,3.2,3.1), Petal.Length =e(1.4,1.4,1.3,1.5), /**********SPACE**********/ Pe.tal.Width=【?】(0.2,4) /**********SPACE**********/ 【?】#显示数据框 /**********SPACE**********/ (data_iris-【?】(data_iris,list(3.0,2.6,0.4,0.2)))#增加样本数据

#【程序填空】 x←"R语言是一门艺术" #构建字符串"R语言是一门艺术"，赋值给x y←"用心去体会" #构建字符串"用心去体会"，赋值给y /**********SPACE**********/ 【?】#读取字符串x的字符数目 /**********SPACE**********/ 【?】#读取x中第1个到第3个字符 /**********SPACE**********/ 【?】#用符号","连接两个字符串x与y

#【程序填空】 #在同一张图上画出函数y1=2x，y2=x^2的曲线，添加标题"2x和x^2的曲线"，并添加图例"y1=2x，y2=x^2" /**********SPACE**********/ x←【?】(0,10,by=0.5) y1=2*x y2=x^2 /**********SPACE**********/ 【?】#绘制函数y1=2x的曲线，type类型为"o"，点样式为8 /**********SPACE**********/ 【?】# 绘制函数y2=x2的曲线，type类型为"o"，点样式为24，颜色为红色 /**********SPACE**********/ 【?】(topright,c("2*x","x^2"),col=c("black","red"),pch=c(8,24),lty=1)#添加图例 /**********SPACE**********/ 【?】#添加标题

#【程序填空】 x←c(1,2,3,4) /**********SPACE**********/ 【?】#计算x的均值 /**********SPACE**********/ 【?】#计算x的标准差 /**********SPACE**********/ 【?】#计算x的中位数 /**********SPACE**********/ 【?】#计算x的分量的最大值 /**********SPACE**********/ 【?】#查看x的值域

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