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在完成之前R语言基础知识的学习后,今天的内容是项目实战,通过完成一些小项目来巩固知识。
给定矩阵A和B,计算矩阵相加、相减、相乘,如果无法进行相关运算,需要给出提示。
对于矩阵相加、相减、相乘等操作,对矩阵的形状有特定的要求。因此我们可以先判断形状是否符合要求,如果符合,就返回计算结果;如果不符合,就给出相应提示。
# 矩阵加法 mat_add<-function(mat_A, mat_B){ # dim()函数用于获取矩阵的形状,返回值是一个长度为2的向量,分别表示矩阵的行数和列数 size_A = dim(mat_A) # 获取矩阵A的形状 size_B = dim(mat_B) # 获取矩阵B的形状 if(size_A[1] == size_B[1] && size_A[2] == size_B[2]) # 如果形状相同,则可以相加 return mat_A + mat_B else print('The dimensions of mat_A and mat_B are not equal.') } # 矩阵减法 mat_minus<-function(mat_A, mat_B){ size_A = dim(mat_A) # 获取矩阵A的形状 size_B = dim(mat_B) # 获取矩阵B的形状 if(size_A[1] == size_B[1] && size_A[2] == size_B[2]) # 如果形状相同,则可以相减 return mat_A - mat_B else print('The dimensions of mat_A and mat_B are not equal.') } # 矩阵元素乘法 mat_element_multiply<-function(mat_A, mat_B){ size_A = dim(mat_A) # 获取矩阵A的形状 size_B = dim(mat_B) # 获取矩阵B的形状 if(size_A[1] == size_B[1] && size_A[2] == size_B[2]) # 如果形状相同,则可以元素相乘 return mat_A * mat_B else print('The dimensions of mat_A and mat_B are not equal.') } # 矩阵乘法 mat_multiply<-function(mat_A, mat_B){ size_A = dim(mat_A) # 获取矩阵A的形状 size_B = dim(mat_B) # 获取矩阵B的形状 if(size_A[1] == size_B[2] && size_A[2] == size_B[1]) # 如果形状匹配,则可以相乘 return mat_A %*% mat_B else print('The dimensions of mat_A and mat_B do not match.') } # 先创建三个矩阵 mat_A = matrix(data=c(1:6), nrow=2, ncol=3, byrow = TRUE) mat_B = matrix(data=c(7:12), nrow=2, ncol=3, byrow = TRUE) mat_C = matrix(data=c(13:18), nrow=3, ncol=2, byrow = TRUE) print(mat_A) print(mat_B) print(mat_C) # 依次调用函数进行计算 mat_add(mat_A, mat_B) mat_minus(mat_A, mat_B) mat_element_multiply(mat_A, mat_B) mat_multiply(mat_A, mat_C) mat_add(mat_A, mat_C) # 无法计算,给出提示
运行结果如下,可以看到由于mat_A和mat_C的形状并不一致,所以无法进行相加:
和电脑进行石头剪刀布的小游戏,由用户进行选择出拳,并统计电脑和用户的得分,用户可以选择是否退出。
可以考虑一个死循环来监听用户的输入,根据用户不同的输入来进行猜拳或者退出游戏,每次猜拳后就打印游戏得分情况。
rock_paper_scissors<-function(){ win = 0 # 赢的分数 lose = 0 # 输的分数 draw = 0 # 平的分数 while(TRUE){ choice = readline(prompt='Please input your choice: 1-rock, 2-paper, 3-scissors, 4-quit.--') # 读取当前行用户的输入,并存储到choice变量中 user_number = as.numeric(choice) # 将字符型的choice变量转换为数字型变量user_number # sample函数从给定向量中随机采样, size是采样的个数,此处用于生成随机数 pc_number = sample(1:3, size = 1) # 生成区间[1,3]内的一个随机整数 if(is.na(user_number)){ # 输入无法转换为数字,说明输入有误,提示用户重新输入 print('Please input one of "1, 2, 3, 4".') next # 直接开始下一次循环 }else if(user_number == 4){ # 等于4,就退出游戏 # cat函数用于将字符串和变量值进行拼接 cat('you win:', win, 'lose:', lose, 'draw:', draw) # 游戏结果 break }else if(user_number == 1){ # 玩家出石头 if(pc_number == 1) { # 电脑出石头 print('You choose rock, pc chooses rock.') draw = draw + 1 # 平局 } else if(pc_number == 2){ # 电脑出布 print('You choose rock, pc chooses paper.') lose = lose + 1 # 输了 } else if(pc_number == 3) { # 电脑出剪刀 print('You choose rock, pc chooses scissors.') win = win + 1 # 赢了 } cat('you win:', win, 'lose:', lose, 'draw:', draw) }else if(user_number == 2){ # 玩家出布 if(pc_number == 1) { # 电脑出石头 print('You choose paper, pc chooses rock.') win = win + 1 # 赢了 } else if(pc_number == 2){ # 电脑出布 print('You choose paper, pc chooses paper.') draw = draw + 1 # 平局 } else if(pc_number == 3) { # 电脑出剪刀 print('You choose paper, pc chooses scissors.') lose = lose + 1 # 输了 } cat('you win:', win, 'lose:', lose, 'draw:', draw) }else if(user_number == 3){ # 玩家出剪刀 if(pc_number == 1) { # 电脑出石头 print('You choose scissors, pc chooses rock.') lose = lose + 1 # 输了 } else if(pc_number == 2){ # 电脑出布 print('You choose scissors, pc chooses paper.') win = win + 1 # 赢了 } else if(pc_number == 3) { # 电脑出剪刀 print('You choose scissors, pc chooses scissors.') draw = draw + 1 # 平局 } cat('you win:', win, 'lose:', lose, 'draw:', draw) }else{ # 输入的不是1,2,3,4中的一个,应提示重新输入 print('Please input one of "1, 2, 3, 4".') } } } # 调用函数,开始游戏 rock_paper_scissors()
结果如下,可以看到,每次游戏后,都会显示当前的得分情况,并且对于异常输入也会有提示:
给定一个csv文件,里面存放的是班级学生的某次考试成绩,试分析本次考试情况。(中位数、平均数、最高分、最低分、学生分数的区间分布等)
读取csv文件为数据框,通过对数据框进行查询,获取每门课的成绩,通过因子类型可以更方便地统计学生成绩的区间分布。
记录学生成绩的students.csv文件如下:
id,Chinese,Math,English
1,110,120,114
2,107,118,116
3,105,113,118
4,102,112,115
5,98,99,100
6,102,114,117
7,106,112,120
8,96,95,89
9,88,84,86
10,103,104,104
代码如下:
scores = read.csv('students.csv') print(scores) # 查看成绩 # 我们可以使用summary()函数查看整体的综合信息 summary(scores) # 查看整体统计信息 # 如果要关注单个学科的成绩,以语文成绩为例 summary(scores$Chinese) # 也可以按需求一项一项查看 mean(scores$Chinese) # 平均分 median(scores$Chinese) # 中位数 max(scores$Chinese) # 最高分 min(scores$Chinese) # 最低分 var(scores$Chinese) # 标准差 table(scores$Chinese) # 各个分数出现的频次 # names函数是获取列名,which.max找出频次最大的列 names(table(scores$Chinese))[which.max(table(scores$Chinese))] # 众数 # 统计图 plot(scores$Chinese,type='o') # 画散点图,type='o'表示把点连起来 chn_factor = factor(scores$Chinese) # 变成因子类型 plot(chn_factor) # 分数直方图 # 108分及以上为优秀,102-107分为良好,其余为及格 cut_factor = cut_factor = cut(scores$Chinese, breaks=c(88,101,107,120),labels=c('及格','良好','优秀'),include.lowest=TRUE) plot(cut_factor) # 区间分布直方图 # 单个学生的成绩 scores[1,] # 查看第一位学生的成绩 sum(scores[1,2:4]) # 第一位学生的总分,列应只包括第2-4列,因为第一列为id,不是成绩
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