La función arrays 3D en estadística Big Data es de suma importancia, ya que, a partir de ella, tendrás que estipular los procesos y mostrar los resultados de una u otra forma según su pertinencia. Además, este tipo de valores requiere de unos tipos de estadísticos que exigen de un conocimiento amplio de esta rama, ya que según una muestra del conjunto de los datos se desarrolla una hipótesis del Big Data analizado.
Evidentemente, este tipo función forma parte de los conocimientos con los que debe contar un data scientist. Po este motivo, en este post, te presentamos la función arrays 3D en estadística Big Data, de manera que puedas emplearla con tus datos procesados.
Función arrays 3D en estadística Big Data
La función arrays 3D en estadística Big Data hace referencia al proceso en el que se pueden crear arrays N-dimensionales con la función array.
A continuación, te expondremos un breve ejemplo para que comprendas desde la práctica cómo se lleva a cabo la función arrays 3D en estadística Big Data.
arr<-array(1:12,dim = c(3,2,2)) arr
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- 11
- 12
Por otra parte, el acceso a los elementos es similar al de las matrices y se realiza así:
arr[1,2,1]
4
arr[1,,]
A matrix: 2 × 2 of type int
| 1 | 7 |
| 4 | 10 |
arr[2,,]
A matrix: 2 × 2 of type int
| 2 | 8 |
| 5 | 11 |
arr[3,,]
A matrix: 2 × 2 of type int
| 3 | 9 |
| 6 | 12 |
arr[4,,]
Error in arr[4, , ]: subscript out of bounds
Traceback:
arr[,2,]
A matrix: 3 × 2 of type int
| 4 | 10 |
| 5 | 11 |
| 6 | 12 |
En este artículo, te hemos presentado cómo se utiliza la función arrays 3D en estadística Big Data, de forma que ahora puedes incluirla en el procesamiento estadístico que te encuentres realizando. No obstante, te recomendamos practicar con más ejemplos hasta que te asegures de lograr su efectividad.
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