R语言生成对数线性间隔数据序列(Log-linearly Spaced Sequences)

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言生成对数线性间隔数据序列(Log-linearly Spaced Sequences)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

R语言生成对数线性间隔数据序列(Log-linearly Spaced Sequences)

# Log-linearly Spaced Sequences

# 类似python中的 np.arange,np.linspace和np.logspace

# install.packages('pracma')
library(pracma)

lambda1 = logspace(-10, 1, 10)
lambda1

lambda2 = logseq(-10, 1, 10)
lambda2

  1. 1e-10
  2. 1.66810053720006e-09
  3. 2.78255940220713e-08
  4. 4.64158883361278e-07
  5. 7.74263682681128e-06
  6. 0.000129154966501489
  7. 0.00215443469003189
  8. 0.0359381366380464
  9. 0.599484250318942
  10. 10
  1. 10
  2. 7.74263682681127
  3. 5.99484250318941
  4. 4.64158883361278
  5. 3.59381366380463
  6. 2.78255940220713
  7. 2.15443469003188
  8. 1.66810053720006
  9. 1.29154966501488
  10. 1

 参考:logspace: Log-linearly Spaced Sequences
参考:R Documentation

参考:python np.arange,np.linspace和np.logspace之间的区别

以上是关于R语言生成对数线性间隔数据序列(Log-linearly Spaced Sequences)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

r语言arma-garch怎样预测

r语言转换成时间序列之后数据会变吗

R语言编程基础

R语言使用lm构建线性回归模型并将目标变量对数化实战:可视化模型预测输出与实际值对比图可视化模型的残差模型系数(coefficient)模型总结信息(summary)残差总结信息

R语言实现多线性回归模型预测时间序列数据 MLR models in R

R语言使用lm构建线性回归模型并将目标变量对数化实战:模型训练集和测试集的残差总结信息(residiual summary)模型训练(测试)集自由度计算模型训练(测试)集残差标准误计算