Cours 2 Vecteurs, matrices,listes,séries temporelles, data frames.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Formation des enseignants Formation MATLAB. Formation des enseignants MATLAB® (pour MATrix LABoratory) est un logiciel scientifique de calcul numérique.
Advertisements

Modes ouiNumérique, caractère, complexe logiqueListe list ouiNumérique,caractère,complexe logiqueSérie temporelle ts OuiNumérique,caractère,complexe logiqueData.frame.
GCstar Gestionnaire de collections personnelles Christian Jodar (Tian)
A la fin de ton année de 4 ème, tu dois être capable d’utiliser parfaitement un Mais d’abord qu’est-ce qu’un TABLEUR ? ???? TABLEUR- GRAPHEUR Page suivante.
Cours 2 Vecteurs, matrices,listes,séries temporelles, data frames.
Génération de matrices matrix() Ce sont des vecteurs qui possèdent un argument supplémentaire, qui est lui-même un vecteur de longueur 2, sa dimension,
Cours 2 Vecteurs Matrices. Généralités pour un objet… Un objet est caractérisé par son nom, son contenu, mais aussi ses deux attributs son mode: il en.
Cours 2 Vecteurs Matrices listes data frames. Généralités pour un objet… Un objet est caractérisé par son nom, son contenu, mais aussi ses deux attributs.
Cours 1 Généralités. Généralités sur R R est un système d ’analyse statistique et graphique, clone de S+ (très cher), basé sur le langage S (statistiques),écrit.
1 Programmation en C++ C++ de base ● Programme C++ ● Variables, objets, types ● Fonctions ● Namespace ● Tests ● Boucles ● Pointeurs, références.
Les instructions pour la création de cette présentation sont incluses dans la page de commentaires de chaque diapositive. Dans le menu Affichage, cliquez.
Cours 4 data frames. Modes ouiNumérique, caractère, complexe logique Liste list ouiNumérique,caractère,complexe logiqueSérie temporelle ts OuiNumérique,caractère,complexe.
Matrices. Génération de matrices matrix() Ce sont des vecteurs qui possèdent un argument supplémentaire, qui est lui-même un vecteur de longueur 2, sa.
PowerPoint Nouveau document Titres Grille et repères
Révision – mathématiques 8
Statistiques unidimensionnelles
Exploitation de logiciels :
Module de gestion des tournées de livraison
Chapitre 3 fichiers de données
Pierre Joli Cours de Mathématique Pierre Joli
Construire des requêtes
Environnement du développement de BD ORACLE REPORTS 10g
Listes,dataframes séries temporelles
Quelques Termes INFORMATIQUE ? ORDINATEUR ( Système Informatique)?
Session 1 6 mars 2017 Plateforme ICONICS Justine Guégan
Initiation aux bases de données et à la programmation événementielle
Algorithmiques Abdelbasset KABOU
Les commandes du système de fichiers
Chapitre 4 manipulation de données
AIDE A L’UTILISATION DU LOGICIEL LATISPRO
Collecte de données CAPI
7.1 Transformation linéaire
Évaluation 2010 des acquis des élèves de CM2 en français et en mathématiques Claude MOINE Chargé de mission SI1D 01/10.
Les bases de données et le modèle relationnel
Session 1 31 mai 2017 Plateforme ICONICS Justine Guégan
Vecteurs Matrices listes data frames
Session 2 1er juin 2017 Plateforme ICONICS Justine Guégan
DESSIN TECHNIQUE Té de dessin Collège technique Sousse Collège technique Sousse.
Format des fichiers TIFF
Vecteurs Matrices listes data frames
Asynchronous Javascript And Xml
Excel (et toute l’informatique) :
4. Les chapitres.
République Algérienne Démocratique et Populaire Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique Université Saad.
Week 1 Lecture 1 Introduction à R L3PRO 2017.
Introduction BD TABLES ET DONNÉES champs OU données, types de données
Les tableaux.
Calcul Scientifique Initiation à SCILB
ACP Analyse en Composantes Principales
1 Copyright © 2004, Oracle. Tous droits réservés. Extraire des données à l'aide de l'instruction SQL SELECT.
Bases de données sous Access. Initiation aux bases de données  Structure d’une base de données.
Entrer dans Excel Cliquer sur le bouton Démarrer Glisser sur Microsoft Office Glisser sur Microsoft Excel ou Cliquer sur le Raccourci qui est sur le bureau.
Résolution d’un problème de diffusion 3D
OPTIMISATION 1ère année ingénieurs
Présentation de l’outil
Programme financé par l’Union européenne
CountrySTAT / FENIX Aperçu globale de l’Editeur DSD dans la nouvelle plateforme CountrySTAT FORMATION DES POINTS FOCAUX SUR LE SYSTEME CountrySTAT/FENIX.
Révision – mathématiques 8
LE TABLEUR-GRAPHEUR Séquence 1 Compétences visées :
Position, dispersion, forme
2/24/2019 Outils informatiques Séance 2 : les styles 1 1.
Principes de programmation (suite)
Session 2 9 mars 2017 Plateforme ICONICS Justine Guégan
Tableaux croisés dynamiques sous Excel et Tableau Software :
Révision – mathématiques 8
Analyse et programmation langage ADA
GEOMETRIE VECTORIELLE
TP N°1 : GUI en NetBeans Module R & C Université de Jijel
PROGRAMMATION SOUS R. PRESENTE PAR : ACHETTOU ISMAIL LAARICH TARIQ ENCADRE PAR : Pr. EXPOSÉ SUR LA PROGRAMMATION SUR R 2.
Les Commandes de base Linux. 1 L’aide sur les commandes Linux ◦ help : obtenir de l’aide pour une commande interne du shell. Elle permet aussi d'afficher.
Transcription de la présentation:

Cours 2 Vecteurs, matrices,listes,séries temporelles, data frames

Génération de matrices Ce sont des vecteurs qui possèdent un argument supplémentaire, qui est lui-même un vecteur de longueur 2, sa dimension, et qui définit le nombre de lignes et de colonnes ex: M=matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL) Sélection dans une matrice,sous-matrices M[1,2],M[c(2,3),c(3,4)] M[i,],M[,j]: sélection d’une ligne ou d’une colonne M[c(1,5,4),]: sélection de plusieurs lignes (1,5 et 4) Dimension d’une matrice: dim(): renvoie la dimension de la matrice. On peut aussi imposer cette dimension

Génération de matrices(suite) exemple: v=1:12; M=matrix(v);dim(M)=c(3,4);M; [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] [2,] [3,] Indice linéaire (par colonne) M[v],M[-v] exemple:M[-3] donne la matrice privée de son troisième élément, soit un vecteur M[M[,1]>0,]:sélectionne la sous matrice pour laquelle les valeurs dans la première colonne sont positives

Opérations sur les matrices Les opérateurs habituels fonctionnent élément par élément Le produit matriciel algébrique:%*% t():transposition diag(): si v est un vecteur, diag(v)crée une matrice diagonale ayant v sur la diagonale si M est une matrice, diag(M) extrait la diagonale de M sum():si v est un vecteur ou une matrice, sum(v) calcule la somme de tous les éléments de v sum(v,na.rm=TRUE):somme sans tenir compte des NA

det(): déterminant d ’une matrice carrée solve():inverse d ’une matrice, ou résolution d ’un système d ’équations linéaire eigen(): calcul des valeurs propres et vecteurs propres Opérations sur les matrices (suite)

Opérations sur les matrices (suite) apply(M,margin,fun,…):applique à M la fonction fun (ou un opérateur, mais qui doit alors être mis entre guillemets),margin indique si l’action doit être appliquée sur les lignes ( margin=1), les colonnes ( margin=2), ou les deux ( margin=c(1,2)) exemples: apply(M,1,sum):le résultat est une colonne formée des sommes des lignes de la matrice apply(M,2,sum):pareil pour les colonnes

Les listes Création de listes: avec la fonction list() Il n’y a aucune contrainte sur les objets qui y sont inclus Exemple: x=1:10;y= letters ; L=list(x,y); crée une liste sans nom L=list(chiffres=0:9,lettres=letters);L $chiffres [1] $lettres [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z" Les deux champs sont accessibles par L$chiffres; L$lettres;

Les listes (exemple) ● On trouve souvent des listes comme résultat d'une commande R ● exemple:lm() est une fonction retournant pour un modèle linéaire une liste contenant au moins: coefficients, résidus, valeurs estimées,rangs, poids....

Les series temporelles La fonction ts() va créer une série temporelle à partir d’un vecteur (ou d’une matrice), et des options suivantes ts(data=,start=,end=,frequency=…) data:un vecteur ou une matrice start: le temps de la première observation end:le temps de la dernière observation frequency: le nombre d’observations par unité de temps

t=ts(matrix(rpois(36,5),12,3),start=c(1961,1), frequency=12) Series 1 Series 2 Series 3 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

plot(t)

data.frame En interne ce sont des listes, dont les champs sont des colonnes En apparence ce sont des matrices, avec comme différence essentielle que les différentes colonnes peuvent être de modes distincts:alphanumériques, booléennes, facteurs… Les lignes et les colonnes sont nommées et on peut y accéder par leur indice de position ou par leur nom… exemple: L= LETTERS[1:3]; D=data.frame(=rep(1,10),y=1:10,fac=sample(L,10, repl=TRUE)); La troisième colonne est D[,3]ou D[,”fac”]ouD$fac C’est le type par défaut résultant de la lecture de fichiers externes et nécéssaire pour exporter des tableaux de R x y fac C C A B A A B A B C

Fonctions pour les data frames data.frame(): names(),colnames()rownames()liste des noms de ligne et de colonnes dimnames():liste ayant 2 champs: les noms de lignes et les noms de colonne dim():liste donnant les dimensions du data frame cbind():concaténation en colonne rbind():concaténation en ligne Exemple:cbind(d,salle=rep(c(1,2),5)) x y fac salle B A B A C C B C B A 2

La fonction data() : Cette fonction permet de lire des données internes un data.frame ou de lister les data frame existants Exemples: data() # liste de tous les data frame dans le package par défaut « datasets » data(USArrests) # charge le data frame USArrests help(USArrests) # donne des informations sur le data frame « USArrests », si elles existent data(package =.packages(all.available = TRUE))# Donne la liste de tous les data frames de tous les packages disponibles try(data(package = "rpart") )# liste des data frame dans le package rpart

La fonction library() Exemples: library():donne la liste des packages disponibles On peut en charger d’autres par le CRAN par exemple library(cluster);data(agriculture);permet de charger le data frame « agriculture » du package « cluster » data(agriculture, package=« cluster »); permet aussi de charger ce data frame

Importer des fichiers ascii Pour les lectures et écritures dans un fichier, R utilise le repertoire de travail. getwd():permet de connaître ce repertoire setwd():permet de modifier le repertoire de travail exemple setwd(« c:/data ») R peut lire des données stockées dans un fichier texte (ascii):read.table() la sortie est un data.frame arguments de cette fonction: file= nom du fichier sep= séparateur (espace par défaut) header= booléen (=TRUE si le nom des colonnes est en tête, FALSE sinon)

Exemple: fichier c:/ArR/fic.txt read.table(file=,sep=,header=) F=read.table(« c://ArR//fic.txt », sep=« \t»,header=TRUE); Variantes:read.csv(), read.delim(),read.fwf() On peut importer des fichiers dans d ’autres formats, spécifiques à certains logiciels, (SAS,SPSS, bases de données SQL), à l'aide du package foreign On peut importet directement des feuilles Excell

et exporter Ecriture d’un fichier write.table() arguments: file= nom du fichier append= booléen si TRUE ajoute au fichier existant, si FALSE ecrase le fichier existant col.names= booléen si TRUE écrit les noms de colonnes row.names= idem pour les lignes

Modes ouiNumérique, caractère, complexe logiqueListe list ouiNumérique,caractère,complexe logiqueSérie temporelle ts OuiNumérique,caractère,complexe logiqueData.frame NonNumérique,caractère,complexe logiqueMatrice matrix NonNumérique,caractère,complexe logiqueTableau array NonNumérique,caractèreFacteur factor NonNumérique,caractère,complexe logiqueVecteur vector Plusieurs modesModes possibles

Extensions de R, les packages ● Les packages R fournissent un ensemble cohérent de fonctions supplémentaires, spécialisées dans un certain domaine ● Souvent accompagnés d'autres jeux de données ● Quelquefois certaines fonctions classiques sont redéfinies

Gestion de packages ● Installation install.packages(«... ») ● Mise à jour update.packages()

Génération de nombres aléatoires Exemples: sample():échantillon, tirages avec ou sans remise, permutations exemples: v1= sample(1:10) : permutation de{1,2,..,10} v2= sample(1:10,3) : tirage sans remise (par défaut )de 3 éléments parmi 10 v3= sample(1:2,10,replace=TRUE) : tirage avec remise de 10 valeurs 1 ou 2 au hasard pour un tirage non uniforme on précise le vecteur probabilité(p1,…pn) avec  pi=1. exemple:v4=sample(1:5,3,prob=c(0.1,0.2,0.1,0.5,0.1)) rnorm(100):génère 100 observations issues de la loi normale de paramètres 0 et 1 (par défaut) rnorm(100, mean=2,var=3): génére 100 observations issues de la loi normale de paramètres 2 et 3