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Ifelse R的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
Ifelse R的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦[美] 喬納森•卡羅爾寫的 R數據加工與分析呈現寶典（大數據應用與技術叢書） 和洪錦魁的 Python超零基礎最快樂學習之路：王者歸來都 可以從中找到所需的評價。
另外網站R语言函数-ifelse - 代码先锋网也說明：R 语言函数-ifelse，代码先锋网，一个为软件开发程序员提供代码片段和技术文章聚合的网站。
這兩本書分別來自清華大學 和深石所出版 。
國立交通大學 資訊科學與工程研究所 楊武所指導 陳敬憲的 轉譯NESL至有標記之C語言 （2017），提出Ifelse R關鍵因素是什麼，來自於NESL、圖形處理器、圖形處理器通⽤計算、巢狀資料平行。
最後網站R語言中ifelse()和if(){}else{}的區別- 碼上快樂則補充：這兩種if完全不同，有很大的區別，請看下面的示例。 ifelse 中的條件判斷中可以得到多個邏輯結果，有多少個邏輯結果，ifelse 的返回值就有多少個元素 ...
R數據加工與分析呈現寶典（大數據應用與技術叢書）
為了解決Ifelse R 的問題，作者[美] 喬納森•卡羅爾 這樣論述：
主要內容 ● 如何使用R和RStudio開始程式設計 ● 理解和實現重要的R結構與運算子 ● 安裝和使用R包 ● 對數據進行整潔化、提煉和繪製處理 Jonathan Carroll擁有澳大利亞阿德萊德大學的理論天體物理學博士學位，目前作為獨立承包商提供資料科學領域的R程式設計服務。他為R貢獻了許多外掛程式包，並且經常在Stack Overflow上解答問題，他還熱衷於科學傳播。 第1章 資料與R語言介紹 1 1.1 什麼是資料、資料在哪裡以及如何處理資料 2 1.1.1 什麼是數據 2 1.1.2 將周圍的一切都視為資料來源
2 1.1.3 資料再加工 4 1.1.4 使用處理得當的資料可以做些什麼 4 1.1.5 資料就是資產 8 1.1.6 可重複的研究和版本控制 9 1.2 R語言介紹 11 1.2.1 R的起源 12 1.2.2 R能夠以及不能完成哪些工作 13 1.3 R的運行機制 14 1.4 RStudio介紹 17 1.4.1 在RStudio中使用R 17 1.4.2 內置外掛程式包(資料和函數) 22 1.4.3 內置文檔 23 1.4.4 簡介 24 1.5 親自嘗試 24 1.6 專業術語 25 1
.7 本章小結 25 第2章 瞭解R資料類型 27 2.1 資料類型 28 2.1.1 數字 28 2.1.2 文本(字串) 31 2.1.3 類別(因數) 33 2.1.4 日期和時間 35 2.1.5 邏輯值 37 2.1.6 缺失值 38 2.2 存儲值(賦值) 38 2.2.1 命名資料(變數) 39 2.2.2 固定不變的資料 44 2.2.3 設定運算子( 2.3 指定資料類型 47 2.4 告知R忽略某些內容 51 2.5 親自嘗試 52 2.6 專業術語 53 2.7 本章小結
53 第3章 生成新資料值 55 3.1 基礎數學演算法 55 3.2 運算子優先順序 58 3.3 字串串聯(連接) 59 3.4 比較 61 3.5 自動轉換(強制) 65 3.6 親自嘗試 67 3.7 專業術語 68 3.8 本章小結 68 第4章 理解將要使用的工具： 函數 69 4.1 函數 69 4.1.1 表像之下 72 4.1.2 函數範本 74 4.1.3 參數 77 4.1.4 多個參數 79 4.1.5 默認參數 82 4.1.6 參數名稱匹配 83 4.1.
7 部分匹配 86 4.1.8 作用域 87 4.2 外掛程式包 92 4.2.1 安裝外掛程式包 93 4.2.2 R如何獲知這個函數 96 4.2.3 名稱空間 97 4.3 消息、警告和錯誤 98 4.3.1 創建消息、警告和 錯誤 99 4.3.2 診斷消息、警告和 錯誤 101 4.4 測試 103 4.5 項目：泛化一個函數 104 4.6 親自嘗試 105 4.7 專業術語 106 4.8 本章小結 106 第5章 組合資料值 107 5.1 簡單集合 107 5.1.1 強制轉換
109 5.1.2 缺失值 110 5.1.3 屬性 111 5.1.4 名稱 112 5.2 序列 113 5.2.1 向量函數 118 5.2.2 向量數學運算 119 5.3 矩陣 121 5.4 列表 124 5.5 data.frame 127 5.6 class屬性 131 5.6.1 tibble類 133 5.6.2 將結構用作函數參數 137 5.7 親自嘗試 138 5.8 專業術語 139 5.9 本章小結 139 第6章 選取資料值 141 6.1 文本處理 1
42 6.1.1 文本匹配 142 6.1.2 子字串 144 6.1.3 文本替換 145 6.1.4 規則運算式 145 6.2 從結構中選取組成部分 148 6.2.1 向量 148 6.2.2 列表 151 6.2.3 矩陣 155 6.3 值的替換 157 6.4 data.frame和dplyr 161 6.4.1 dplyr動詞 162 6.4.2 非標準計算 164 6.4.3 管道 166 6.4.4 以困難方式對data.frame取子集 169 6.5 替換NA 172 6.6 條
件式選取 173 6.7 匯總值 176 6.8 一個行之有效的示例： Excel與R的對比 179 6.9 親自嘗試 181 6.10 專業術語 183 6.11 本章小結 183 第7章 對大量資料進行處理 185 7.1 整潔數據原則 185 7.1.1 工作目錄 187 7.1.2 存儲資料格式 189 7.1.3 將數據讀入R中 190 7.1.4 抓取數據 193 7.1.5 檢查資料 197 7.1.6 處理資料中奇怪的值 (警示值) 200 7.1.7 轉換成整潔資料 201 7.2 合
併資料 205 7.3 寫出R中的資料 210 7.4 親自嘗試 214 7.5 專業術語 214 7.6 本章小結 214 第8章 根據條件進行處理：控制結構 217 8.1 迴圈 217 8.1.1 向量化 218 8.1.2 整潔的重複：使用purrr進行迴圈 219 8.1.3 for迴圈 224 8.2 更大或更小的迴圈作用域 227 8.3 條件式執行 229 8.3.1 if條件 229 8.3.2 ifelse條件 233 8.4 親自嘗試 236 8.5 專業術語 237 8.6
本章小結 238 第9章 數據視覺化：繪圖 239 9.1 數據準備 239 9.1.1 再次介紹整潔資料 240 9.1.2 資料類型的重要性 240 9.2 ggplot2 240 9.2.1 通用構造 241 9.2.2 添加資料點 244 9.2.3 樣式美學 246 9.2.4 添加線條 250 9.2.5 添加柱狀圖 253 9.2.6 其他圖表類型 258 9.2.7 刻度 261 9.2.8 切面 268 9.2.9 額外的選項 272 9.3 作為物件的圖表 275 9.4
保存圖表 278 9.5 親自嘗試 278 9.6 專業術語 279 9.7 本章小結 279 第10章 借助擴展外掛程式包對資料進行更多的處理 281 10.1 編寫自己的外掛程式包 282 10.1.1 創建一個最小化的外掛程式包 282 10.1.2 文檔 283 10.2 對外掛程式包進行分析 287 10.2.1 單元測試 287 10.2.2 剖析 290 10.3 接下來做什麼 291 10.3.1 回歸分析 291 10.3.2 聚類分析 294 10.3.3 使用地圖 297 10.3.
4 與API進行交互 300 10.3.5 外掛程式包共用 302 10.4 更多資源 303 10.5 專業術語 303 10.6 本章小結 304 附錄A 安裝R 305 附錄B 安裝RStudio 307 附錄C base R中的圖形 309
轉譯NESL至有標記之C語言
為了解決Ifelse R 的問題，作者陳敬憲 這樣論述：
NESL 是⼀個 1990 年代時被提出的函數程式語⾔，⾄今仍活躍在 GPU 相關的研究領域。函數程式語⾔屬於⾼階語⾔，雖然能夠更貼近程式開發⼈員的想法，但是能否貼近機器的執⾏模式以取得較⾼的執⾏效能，則是仰賴編譯系統。通⽤繪圖運算單元雖能提供⼤量規則運算的加速，但是在不規則巢狀運算上則不易符合其運作模式做加速運算。去年，⿈銘祥學⻑提出了名為 Partial-Flattening 的編譯技術，可以翻譯有標記的 C 語⾔⽽進⼀步⽀援在 GPU 上進⾏不規則巢狀平⾏運算的，並且在多項效能測試上超越現有的 NESL 編譯器。故我們現在設計⼀個翻譯器將 NESL 的程式翻譯成有標記的 C 程式，以利
透過 Partial Flattening 的編譯技術來達成 GPU 的巢狀資料結構的平⾏性。實驗結果顯⽰, 儘管在部分測資上 NESL2C 會因為記憶體操作的時間讓效能變慢, 跟現⾏的 NESL CPU 直譯器⽐較, 我們翻譯過的快速排序法平均慢了 48 倍,Maximum Clique Enumeration 的測試平均慢了 1.79 倍, 但是在 Dot product 的測試我們平均快了 2 倍⽽ Quickhull 則是平均快了 29.2 倍.
Python超零基礎最快樂學習之路：王者歸來
為了解決Ifelse R 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
國內Python書籍最暢銷作者洪錦魁，再一精彩Python著作。這是一本為完全沒有基礎的人所寫的Python書籍，由於一開始定位篇幅要少，但要完整表達Python的奧妙與精華，作者投注相當多的精神，在做每篇內容的取捨與程式範例的選擇。多年著作經驗作者深知程式邏輯思維從實作開始，為此作者更精心設計許多平易近人，但卻精彩的程式實例，期待讀者可以在作者帶領下，在最快速的時間學會Python。為將來進入人工智慧、機器學習、大數據時代做最好的準備，全書超過235個精彩程式實例帶領讀者奠定Python最重要的基礎知識。下列是本書部分精彩程式實例： ●銀行複利計算 ●計算地
球到月球所需時間 ●溫度知識與攝氏華氏轉換 ●人體體重健康判斷程式 ●使用者帳號管理系統 ●購物車設計 ●總分平均名次成績系統設計 ●真心認識Tuple ●設計英漢與漢英字典 ●文件探勘與分析 ●夏令營的程式設計 ●設計產生多封信件程式 ●威力彩與大樂透程式 ●認識賭場的遊戲騙局 ●程式除錯典故 ●尾牙兌獎程式 ※請至上奇資訊網站下載各章範例程式 www.grandtech.info ●本書範例素材檔案，僅供練習、教學用；非經作者授權不得作為商業用途或散播。