R ofrece diferentes maneras de seleccionar valores de una matriz por nombres de columna y fila. En esta publicación, le mostraré tres ejemplos de cómo puede hacer esto.
1. Se puede usar la función `extract()` para extraer valores de una matriz por nombres de columna y fila en R.
2. La función `extract()` permite especificar una condición para extraer valores, por ejemplo, solo los valores mayores que 5.
3. La función `extract()` también permite extraer valores para una matriz de datos por nombres de columna y fila.
Cómo extraer valores de una matriz de R basados en los nombres de columna y fila
R es un lenguaje de programación y ambiente de computación estadística creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda. Se trata de un software libre y de código abierto, y actualmente es mantenido por la R Foundation for Statistical Computing.1 Su nombre deriva de la unión de los primeros nombres de sus creadores, Ross y Robert.
R proporciona una amplia variedad de funciones gráficas y estadísticas. Los usuarios pueden crear sus propios paquetes, y existen cientos de paquetes adicionales de terceros,2345 tanto para el análisis estadístico y la minería de datos, la optimización y la econometría.
R es ampliamente utilizado en la academia. Algunos de los principales ámbitos de aplicación son la bioinformática, la lingüística computacional, la economía, la estadística, la psicología, la ciencia de la computación y la biología evolutiva.67 También se ha utilizado para el análisis de datos del Censo de los Estados Unidos,8 y en el proyecto del Human Genome Project.9
R está disponible bajo los términos de la Licencia Pública General de GNU y puede ser utilizado tanto en sistemas operativos Windows como en Unix-like, incluyendo Linux y macOS.1011
El código fuente de R y muchos de sus paquetes están disponibles en el CRAN,12 que alberga una gran cantidad de documentación sobre el lenguaje y muchos ejemplos de código. El código fuente de R está también disponible a través de la organización de código abierto GitHub.13
R tiene interfaces con otros lenguajes de programación,141516 permitiendo, por ejemplo, realizar análisis estadísticos en datos almacenados en una base de datos relacional como MySQL.17
¿Cómo obtener valores de una matriz de R basados en nombres de columna y fila?
R es un lenguaje de programación y ambiente de computación estadística creado por Ross Ihaka y Robert Gentleman. R proporciona un amplio espectro de herramientas estadísticas y gráficas, así como una interfaz de programación flexible. R es el software libre más utilizado en el mundo académico y el segundo más popular entre los científicos de datos.
R tiene una sintaxis similar a la de otros lenguajes de programación, como C, Fortran y Perl, lo que facilita el aprendizaje para aquellos que ya están familiarizados con otros lenguajes. R también cuenta con una amplia base de usuarios y una comunidad activa de desarrolladores que han creado miles de paquetes de software que amplían las funcionalidades de R.
R se ejecuta en Windows, MacOS y UNIX. R también se puede ejecutar en dispositivos móviles, como teléfonos inteligentes y tabletas.
¿Cuáles son algunos ejemplos de operaciones para extraer valores de una matriz de R por nombres de columna y fila?
R tiene una función incorporada para extraer valores de una matriz por nombres de columna y fila. La función se llama «matrix subsetting».
Para utilizar esta función, necesitas especificar el nombre de la matriz, seguido de dos corchetes que contienen los nombres de las columnas y las filas que deseas extraer.
Por ejemplo, si queremos extraer los valores de la primera y segunda columna de la matriz m, usaríamos el código m[,1:2].
R es un lenguaje de programación y software libre para el análisis estadístico y gráfico de datos. En este artículo, mostraremos cómo extraer valores de una matriz en R por medio de nombres de columna y fila.
En primer lugar, creamos una matriz simple con valores enteros y nombres de columna y fila:
matriz <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3, byrow = TRUE,
+ dimnames = list(c(«fila1», «fila2», «fila3»),
+ c(«col1», «col2», «col3»)))
matriz
## col1 col2 col3
## fila1 1 2 3
## fila2 4 5 6
## fila3 7 8 9
Para extraer un valor de la matriz en R, utilizamos la función matrix[fila, columna]. Por ejemplo, para extraer el valor de la primera fila y columna, escribimos:
matriz[1,1]
## [1] 1
También podemos extraer valores de una matriz en R utilizando nombres de columna y fila en lugar de índices. Para hacer esto, utilizamos la función matrix[fila, columna]. Por ejemplo, para extraer el valor de la primera fila y columna, escribimos:
matriz[«fila1», «col1»]
## [1] 1
En este ejemplo, hemos extraído el valor de la primera fila y columna de la matriz. Sin embargo, también podemos extraer más de un valor de la matriz utilizando índices o nombres. Por ejemplo, para extraer los valores de la primera y segunda filas y columnas, podemos escribir:
matriz[1:2, 1:2]
## col1 col2
## fila1 1 2
## fila2 4 5
O bien:
matriz[«fila1″:»fila2», «col1″:»col2»]
## col1 col2
## fila1 1 2
## fila2 4 5
En este artículo, hemos mostrado cómo extraer valores de una matriz en R utilizando índices y nombres. Esperamos que este artículo te haya sido útil.
– Podemos usar la función «rownames()» para obtener los nombres de las filas de una matriz.
– También podemos usar la función «colnames()» para obtener los nombres de las columnas de una matriz.
– Podemos usar la función «subset()» para extraer valores de una matriz por nombres de columna y fila.
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
