2025年r语言中table是什么意思（2025年r语言table函数）

...spark、DataFrames.jl、polars、dask、data.table、datatable谁才是...

1、dask：dask是一个并行计算库，它扩展了pandas的功能，使其能够处理比内存更大的数据集。然而，在单节点性能测试中，dask的性能可能并不如polars或data.table。datatable和pandas：在评估中，这两个库的性能并未像polars那样突出。

2、Dask Dask在大于内存的数据集上提供多核和分布式并行执行。 在Dask中，一个DataFrame是一个大型且并行的DataFrame，由许多较小的 pandas DataFrames组成，沿索引拆分。这些 pandas DataFrames 可以存在于单个机器上的磁盘中计算远超于内存的计算，或者存在集群中的很多不同机器上完成。

《R语言实战》自学笔记41-生成频数表

1、按两个变量交叉分类的，该列联表称为两维列联表；若按3个变量交叉分类，所得的列联表称为3维列联表，依次类推。一维列联表就是频数分布表。频数就是各个分组中属性出现的次数。一维列联表 二维列联表 table（A， B） 其中，A是行变量，B是列变量。

R语言--层次聚类和划分聚类

R语言中的层次聚类和划分聚类在R语言中，聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集划分为多个组或簇，使得同一簇内的数据点彼此相似，而不同簇间的数据点差异较大。层次聚类和划分聚类是两种主要的聚类方法。层次聚类层次聚类是一种创建聚类树的聚类方法，也称为树状聚类。

K-均值聚类计算：在R语言中使用kmeans（）函数计算K-均值聚类模型。选择合适的k值通常借助肘部法则。fviz_nbclust（）函数可以帮助绘制k值与总内平方和的关系图。层次聚类计算：在R语言中使用hclust（）函数结合距离矩阵和不同的连接方法（如最小连接、最大连接或平均连接）来计算层次聚类。

R语言将层次聚类中的树分成簇 说明 在聚类树图中可以观测到聚类的层次，但是仍然得不到组的信息，不过我们可以定义一个聚类树图会拥有多少个簇，并控制树的高度以便将树分成不同的组。

pheatmap是R语言中用于绘制聚类热图的一个强大包，它提供了比内置heatmap函数更精细的图形属性控制。以下是pheatmap包在R中的一些关键功能和用途：安装与导入：在R环境中，首先需要安装并加载pheatmap包。基本示例：使用pheatmap绘制热图前，通常需要对数据进行标准化处理，以便直观地显示数据差异。

在代谢组学中，使用R语言的pheatmap函数实现层次聚类热图的步骤如下：安装必要的R包：首先需要安装openxlsx和pheatmap包。导入数据：使用read.xlsx或其他R的数据导入函数将代谢组学数据导入为数值型data.frame或matrix。

类型：层次聚类可以分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类。常见的层次聚类方法包括单连接、完全连接、平均连接和Ward最小方差聚类等。 实现方式：在R语言中，可以使用hclust函数来实现层次聚类，该函数提供了多种链接方法，如UPGMA、WPGMA等。

《R语言实战》自学笔记68-相关图和马赛克图

1、可以使用colorRampPallette（）函数来指定四种颜色。 colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度。马赛克图（Mosaic Plot）是利用列联表对分类数据进行的图形表示，它可观察两个或多个分类变量之间的关系。

2、《R语言实战》第11章思维导图聚焦于定量数据和类别数据的可视化展示，内容涵盖多种中级绘图方法，包括散点图、三维散点图及折线图等。以下为具体内容总结：核心主题：定量与类别数据的可视化定量数据：数值型数据，通过散点图、三维散点图等展示变量间的关系或分布特征。

3、自定义图例 有时候绘制出的图是分组图，这时候需要自定义绘制图例。

4、公式y ~ A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图。小提琴图是箱线图与核密度图的结合。你可以使用vioplot包中的vioplot（）函数绘制它。

5、结果解读：可以看出v1，v2和v3在nitrogen之间存在很大的不同（P值均小于0.05）。单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。 第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条 件。

6、ratio表示次要刻度线相对于主刻度线的大小比例。