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R語言常見面試題整理

 更新時間:2021年05月23日 11:25:30   作者:w3cschool  
在本篇文章里小編給大家整理了一篇關(guān)于R語言常見面試題整理內(nèi)容,有興趣的朋友們可以學習下。

尊敬的讀者,這些R語言面試題是專門設(shè)計的,以便您應(yīng)對在R語言相關(guān)面試中可能會被問到的問題。 根據(jù)我的經(jīng)驗,良好的面試官幾乎不打算在你的面試中問任何特定的問題,通常都是以如下的問題為開端進一步展開后繼的問題。

什么是R語言編程?

R語言是一種用于統(tǒng)計分析和為此目的創(chuàng)建圖形的編程語言。不是數(shù)據(jù)類型,它具有用于計算的數(shù)據(jù)對象。它用于數(shù)據(jù)挖掘,回歸分析,概率估計等領(lǐng)域,使用其中可用的許多軟件包。

R語言中的不同數(shù)據(jù)對象是什么?

它們是R語言中的6個數(shù)據(jù)對象。它們是向量,列表,數(shù)組,矩陣,數(shù)據(jù)框和表。

什么使R語言中的有效變量名?

有效的變量名稱由字母,數(shù)字和點或下劃線字符組成。變量名以字母或不以數(shù)字后跟的點開頭。

數(shù)組和矩陣之間的主要區(qū)別是什么?

矩陣總是二維的,因為它只有行和列。但是陣列可以具有任何數(shù)量的維度,并且每個維度是矩陣。例如,3x3x2陣列表示維度為3x3的2個矩陣。

R語言中的哪個數(shù)據(jù)對象用于存儲和處理分類數(shù)據(jù)?

R語言中的因子數(shù)據(jù)對象用于存儲和處理R語言中的分類數(shù)據(jù)。

如何在R語言中加載和使用csv文件?

可以使用R語言ead.csv函數(shù)加載csv文件。 R語言在使用此函數(shù)讀取csv文件時創(chuàng)建數(shù)據(jù)框。

如何獲取R語言中當前工作目錄的名稱?

命令getwd()給出了R語言環(huán)境中的當前工作目錄。

什么是R語言 Base包?

這是在R語言環(huán)境設(shè)置時默認加載的包。它提供了R語言環(huán)境中的基本功能,如輸入/輸出,算術(shù)計算等。

在邏輯回歸中如何使用R語言?

邏輯回歸處理測量二元響應(yīng)變量的概率。在R語言中,函數(shù)glm()用于創(chuàng)建邏輯回歸。

如何訪問名為M的矩陣的第2列和第4行中的元素?

表達式M [4,2]給出了第4行和第2列的元素。

什么是向量中元素的回收?舉個例子。

當在操作中涉及不同長度的兩個向量時,較短向量的元素被重用以完成操作。這被稱為元素循環(huán)。示例-v1 <-c(4,1,0,6)和V2 <-c(2,4),則v1 * v2給出(8,4,0,24)。重復元件2和4。

在R語言中調(diào)用函數(shù)有什么不同的方法?

我們可以用3種方式在R語言中調(diào)用一個函數(shù)。第一種方法是通過使用參數(shù)的位置來調(diào)用。第二個方法id通過使用參數(shù)的名稱來調(diào)用,第三個方法是通過默認參數(shù)調(diào)用。

什么是R語言中的延遲函數(shù)評估?

函數(shù)的延遲評估意味著,只有當它在函數(shù)體內(nèi)部使用時,才會評估參數(shù)。如果沒有對函數(shù)體中的參數(shù)的引用,則它被簡單地忽略。

如何在R語言中安裝軟件包?

要在R語言中安裝一個包,我們使用下面的命令。

install.packages("package Name")

命名用于讀取XML文件的R語言包。

名為“XML”的包用于讀取和處理XML文件。

我們可以更新和刪除列表中的任何元素嗎?

我們可以更新任何元素,但我們只能刪除列表末尾的元素。

給一般表達式在R語言中創(chuàng)建一個矩陣。

在R語言中創(chuàng)建矩陣的一般表達式是 - matrix(data,nrow,ncol,byrow,dimnames)

該函數(shù)用于在R語言中創(chuàng)建boxplot圖形?

boxplot()函數(shù)用于在R語言中創(chuàng)建箱線圖。它使用公式和數(shù)據(jù)框作為輸入創(chuàng)建箱線圖。

在做時間序列分析時,在ts()函數(shù)中fR語言equency = 6是什么意思?

頻率6表示時間序列數(shù)據(jù)的時間間隔是每10分鐘一小時。

什么是R語言中的數(shù)據(jù)重塑?

在R語言中,數(shù)據(jù)對象可以從一種形式轉(zhuǎn)換為另一種形式。例如,我們可以通過合并許多列表來創(chuàng)建數(shù)據(jù)框。這涉及一系列R語言命令,以將數(shù)據(jù)帶入新格式。這被稱為數(shù)據(jù)整形。

R語言unif(4)的輸出是什么?

它生成0和1之間的4個隨機數(shù)。

如何獲得R語言中安裝的所有軟件包的列表?

使用命令

installed.packages()

運行命令 - strsplit(x,“e”)是什么意思?

它將向量x中的字符串拆分為字母e位置處的子字符串。

給一個R腳本從字符串中提取大寫的所有唯一字 - “快速的棕色狐貍跳過懶惰的狗”。

x<- “快速的棕色狐貍跳過懶惰的狗”
split.string <- strsplit(x,"")
extract.words <- split.string [[1]]
result <- unique(tolower(extract.words))
print(result)

向量v是c(1,2,3,4),列表x是列表(5:8),v * x [1]的輸出是什么?

v * x [1]中的錯誤:二進制運算符的非數(shù)值參數(shù)

向量v是c(1,2,3,4),列表x是列表(5:8),v * x [[1]]的輸出是什么?

[1] 5 12 21 32s

unlist()是什么?

它將列表轉(zhuǎn)換為向量。

給予R語言表達式,從使用pbinom的硬幣51個硬幣中得到26個或更少的頭。

x <- pbinom(26,51,0.5)
print(x)
X是向量c(5,9.2,3,8.51,NA),mean(x)的輸出是什么?
NA

如何將JSON文件中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)框?

使用函數(shù)as.data.frame()

在R語言中給出一個函數(shù),用向量的元素的和代替向量x的所有缺失值?

function(x){x [is.na(x)] <sum(x,na.rm = TRUE); x }

apply()在R語言中的用途是什么?

它用于對數(shù)組中的每個元素應(yīng)用相同的函數(shù)。例如,查找每行中行的平均值。

是數(shù)組稱為矩陣還是矩陣稱為數(shù)組?
每個矩陣可以稱為數(shù)組,但不能相反。矩陣總是二維的,但數(shù)組可以是任何維度。

如何找到缺失值的幫助頁面?

?NA

如何獲得向量x的標準偏差?

sd(x,na.rm = TRUE)

如何在R語言中設(shè)置當前工作目錄的路徑?

setwd("Path")

"%%"和"%/%"之間有什么區(qū)別?

"%%"給出第一向量與第二向量的除法的余數(shù),而"%/%"給出第一向量與第二向量的除法的商。

col.max(x)是什么?

查找該列具有每行的最大值。

給出創(chuàng)建直方圖的命令。

hist()

如何從R語言工作區(qū)中刪除向量?

rm(x)

列出包"MASS"中可用的數(shù)據(jù)集

data(package ="MASS")

列出所有可用軟件包中可用的數(shù)據(jù)集。

data(package = .packages(all.available = TRUE))

什么是命令的使用 - install.packages(file.choose(),repos = NULL)?

它用于通過瀏覽和選擇文件從本地目錄安裝R語言包。

給出命令以檢查元素15是否存在于向量x中。

15%在%x

給出創(chuàng)建散點圖矩陣的語法。

pairs(formula, data)

其中公式表示成對使用的變量系列,數(shù)據(jù)表示從中獲取變量的數(shù)據(jù)集。

R語言中的subset()函數(shù)和sample()函數(shù)有什么區(qū)別?

subset()函數(shù)用于選擇變量和觀察值。 sample()函數(shù)用于從數(shù)據(jù)集中選擇大小為n的隨機樣本。

如何檢查"m"是R語言中的矩陣數(shù)據(jù)對象?

is.matrix(m)應(yīng)該重新運行TRUE。

下面的表達式all(NA == NA)的輸出是什么?

[1] NA

如何獲得矩陣在R語言中的轉(zhuǎn)置?

函數(shù)t()用于轉(zhuǎn)置矩陣。示例-t(m),其中m是矩陣。

在R語言中使用"next"語句是什么?

當我們想要跳過循環(huán)的當前迭代而不終止它時,R編程語言中的"next"語句是有用的。

到此這篇關(guān)于R語言常見面試題整理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言面試題內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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