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1、第二章 R中的數(shù)據(jù)輸入 我們學(xué)習(xí)如何把數(shù)據(jù)錄入R,并把數(shù)據(jù)系統(tǒng)地轉(zhuǎn)化為標(biāo)量(單值)、向量、矩陣、數(shù)據(jù)筐或者列表。 同時(shí)還學(xué)習(xí)如何從Excel、ascii文件、數(shù)據(jù)庫(kù)和其它統(tǒng)計(jì)程序中載入數(shù)據(jù)。2.1 R中的第一步 2.1.1 小型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)錄入 我們從數(shù)量足夠小的數(shù)據(jù)錄入到R中的工作開(kāi)始。 使用這樣一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)(康涅狄格大學(xué)Chris Elphick),它來(lái)自大概1100只沙鷗的7種身體測(cè)量數(shù)據(jù)(如頭和翅膀的大小、踝骨的長(zhǎng)度、體重等等)。 為了方便起見(jiàn),我們僅使用其中8只鳥(niǎo)的4種形態(tài)參數(shù)。表表2.1 82.1 8只鳥(niǎo)的只鳥(niǎo)的4 4種形態(tài)參數(shù)。符號(hào)種形態(tài)參數(shù)。符號(hào)NANA代表缺失值,被代表缺失值
2、,被測(cè)量的參數(shù)有翅膀的長(zhǎng)度(翼弦)的長(zhǎng)度,腿的尺寸測(cè)量的參數(shù)有翅膀的長(zhǎng)度(翼弦)的長(zhǎng)度,腿的尺寸(踝骨尺寸),頭的尺寸(從嘴到后腦)和體重(踝骨尺寸),頭的尺寸(從嘴到后腦)和體重翼弦翼弦踝骨踝骨頭頭體重體重595922.322.331.231.29.59.5555519.719.730.430.413.813.853.553.520.820.830.630.614.814.8555520.320.330.330.315.215.252.552.520.820.830.330.315.515.557.557.521.521.530.830.815.615.6535320.620.632.532
3、.515.615.6555521.521.5NANA15.715.7 將數(shù)據(jù)錄入R最簡(jiǎn)單的一個(gè)方法就是以標(biāo)量(僅含一個(gè)值的變量)形式將數(shù)據(jù)一一輸入,但此方法比較繁瑣。 比如,將翅膀長(zhǎng)度的前5個(gè)觀察值錄入R,需錄入: a - 59 b - 55 c - 53.5 d - 55 e - 52.5 程序中,符號(hào)-可以用=代替。 這些命令可以直接從文本編輯器中復(fù)制到R中,不需要其它改變。 此時(shí),如果要查看R的計(jì)算結(jié)果,可以輸入a,然后敲回車(chē)鍵。 a 1 59 這種方法的問(wèn)題是大量的數(shù)據(jù)會(huì)很快用完所有的字母符號(hào),并且,以a、b、c等字母作為變量名變量名表示什么意義是某有多大幫助的。 因此可以用如下變量名
4、: Wing1 - 59 Wing2 - 55 Wing3 - 53.5 Wing4 - 55 Wing5 - 52.5 如果要輸入剩余的數(shù)據(jù),則需要更多的變量名。 一旦定義了一個(gè)變量并且對(duì)其賦值后,就可以用它來(lái)進(jìn)行計(jì)算。 例如,下面這些都是有效的命令: sqrt(Wing1) 2*Wing1 Wing1+Wing2 Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5 (Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5)/5 此時(shí),雖然R進(jìn)行了計(jì)算,但它并沒(méi)有存儲(chǔ)結(jié)果,所以最好是定義新的變量: SQ.wing1 -sqrt(Wing1) Mu1.w1 - 2*Wing1 Su
5、m.12 - Wing1+Wing2 SUM12345 - Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5 Av - (Wing1+Wing2+Wing3+Wing4+Wing5)/5 以上這些變量名僅僅是示范,你可以使用任何名字來(lái)代替,不過(guò)需要注意,.也是變量名的一部分。 建議使用能幫助記憶具體代表什么的變量名,例如SQ.wing1表示第一只鳥(niǎo)翅膀長(zhǎng)度的平方根。 有時(shí),在選擇變量名的時(shí)候需要一定的想象力。 但是注意,一些符號(hào)是不允許出現(xiàn)在變量名中的,例如“$,%,*,+,-,( ), ,#,!,?,等。 因?yàn)檫@些符號(hào)中的大部分都是運(yùn)算符。 如果定義了 SQ.wing1 - sqr
6、t (Wing1) 若要顯示SQ.wing1的值,只需輸入: SQ.wing1 1 7.681146 或者你可以把需要執(zhí)行的命令放在圓括號(hào)內(nèi),R將會(huì)即刻計(jì)算出結(jié)果: (SQ.wing1 - sqrt (Wing1) 1 7.6811462.1.2 應(yīng)用C函數(shù)連接數(shù)據(jù) 如上所述,對(duì)于4種形態(tài)參數(shù)的8個(gè)觀測(cè)值,我們需要32個(gè)變量名,而R允許在一個(gè)變量名中存儲(chǔ)多個(gè)值,這個(gè)任務(wù)由c( )函數(shù)來(lái)完成。 這里c代表連接(Concatenete). 它可以這樣使用: Wingcrd - c(59, 55, 53.5, 55, 52.5, 57.5, 53, 55) 這里你可以在逗號(hào)的任意一邊加上空格以增加代
7、碼的可讀性。 也可以在-任意一邊加空格。 需要注意的是c( )使用的空格是圓括號(hào)( ),而不是方括號(hào) 或者大括號(hào) 。 這時(shí),c( )函數(shù)生成了一個(gè)長(zhǎng)度是8的向量。 如果要查看Wingcrd的一個(gè)值,可以輸入輸入: Wingcrd 1 1 59 如果需要查看Wingcrd的前5個(gè)值,可以輸入: Wingcrd 1:5 1 59.0 55.0 53.5 55.0 52.5 如果需要查看除了第二個(gè)值之外的其他值,可以輸入: Wingcrd -2 1 59.0 53.5 55.0 52.5 57.5 53.0 55.0 R有很多內(nèi)置的函數(shù),最基本的有例如sum,mean,max,min,median,
8、var和sd等等,可以通過(guò)如下的方法來(lái)使用: sum(Wingcrd) 1 440.5 我們也可以將這個(gè)和存在一個(gè)新的變量中, S.win - sum(Wingcrd) S.win 1 440.5 將表2.1中的剩下的3個(gè)形態(tài)參數(shù)輸入R。 Tarsus - c(22.3, 19.7, 20.8, 20.3, 20.8, 21.5, 20.6, 21.5) Head - c(31.2, 30.4, 30.6, 30.3, 30.3, 30.8, 32.5, NA) Wt - c(9.5, 13.8, 14.8, 15.2, 15.5, 15.6, 15.6, 15.7) 這里我們付出了額外的空間
9、,即每一個(gè)命令都占用了兩行,只要你在第一行結(jié)束的時(shí)候使用反斜線或者是逗號(hào),R都能識(shí)別這是一條命令。 一般來(lái)說(shuō),R中的變量名最好使用大寫(xiě)字母開(kāi)頭,這樣可以避免將它和一些內(nèi)部函數(shù)名混淆,因?yàn)榇蟛糠謨?nèi)部函數(shù)都不是以大寫(xiě)字母開(kāi)頭。 需要注意的是這里有一只鳥(niǎo)的頭的尺寸是沒(méi)有測(cè)量的,我們用NA來(lái)表示,這時(shí)如果調(diào)用內(nèi)部函數(shù),NA的出現(xiàn)可能導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果的錯(cuò)誤。 例如: sum(Head) 1 NA 當(dāng)然,調(diào)用其它如mean,min,max等函數(shù)會(huì)得到同樣錯(cuò)誤的結(jié)果 為了弄清楚為什么得到這樣的錯(cuò)誤結(jié)果,可以鍵入?sum,就會(huì)得到相關(guān)內(nèi)容 在向量中如果有一個(gè)缺失值的話,默認(rèn)選項(xiàng)na.rm= FALSE將會(huì)導(dǎo)致R函
10、數(shù)sum返回NA(rm表示移除(remove),為了避免這種情況,我們可以使用na.rm=TRUE, sum(Head, na.rm = TRUE) 1 216.12.1.3 使用c,cbind和rbind結(jié)合變量 我們已經(jīng)有了4列數(shù)據(jù),每列含有8只鳥(niǎo)的觀察值,這4列數(shù)據(jù)分別以變量Wingcrd,Tarsus,Head和Wt來(lái)標(biāo)記。 c函數(shù)可以用來(lái)連接這些數(shù)據(jù),同時(shí)連接這些數(shù)據(jù)中的8個(gè)值,具體操作如下: BirdData - c(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) 鍵入 BridData BirdData是一個(gè)長(zhǎng)度為32(48)的單個(gè)向量,符號(hào)1、15和29表示新的一行的第一
11、個(gè)元素的索引編號(hào),根據(jù)電腦顯示器的大小不同可能有所不同。 此時(shí),R將包含缺失值的32個(gè)觀察值生成了一個(gè)單個(gè)向量,并沒(méi)有區(qū)別這些值都屬于哪一個(gè)變量。 為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),可以生成一個(gè)長(zhǎng)度是32的向量,命名為Id(表示identity),給它賦如下這些值。 Id - c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4) Id向量的作用是指出具有相同Id值的觀察值屬于同一種形態(tài)變量。 然而,當(dāng)針對(duì)大數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候,生成這樣的一個(gè)向量是很費(fèi)時(shí)間。 R具有簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程的
12、函數(shù),我們需要重復(fù)地輸入14,每個(gè)8次: Id - rep(c(1, 2, 3, 4), each = 8) Id 這個(gè)函數(shù)產(chǎn)生了上述相同的結(jié)果,符號(hào)rep代表重復(fù)(repeat),它的使用還可以簡(jiǎn)化為: Id - rep(1:4, each = 8) Id 還可以使用seq函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的,例如,命令 a - seq(from = 1, to = 4, by = 1) a 因此,對(duì)于前面所述的鳥(niǎo)類(lèi)的觀察值,我們同樣可以使用如下的命令: a - seq(from = 1, to = 4, by = 1) rep(a, each = 8) 此時(shí),你可能認(rèn)為我們使用了過(guò)多的方法,從而使事情變得復(fù)
13、雜起來(lái)。 但是,在R中一些函數(shù)的使用需要提供類(lèi)似于表2.1那樣的數(shù)據(jù)(例如,對(duì)于主成分分析或多維尺度分析的多元分析函數(shù)), 而另一些函數(shù)的使用需要提供一個(gè)單獨(dú)向量和識(shí)別這組觀察值的一個(gè)變量(例如上述的Id),這樣的函數(shù)主要包括t-檢驗(yàn),單因子方差分析,線性回歸以及一些作圖工具,如lattice包中的xyplot。 所以,熟練地使用rep函數(shù)將可以節(jié)省很多時(shí)間。 至此,我們僅僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)字的連接,假如我們想生成一個(gè)長(zhǎng)度為32的向量Id,這個(gè)向量包含了單詞Wingcrd8次,Tarsus8次等等。 我們先產(chǎn)生一個(gè)名為VarNames的新變量,這個(gè)變量包含了前面所提到的4個(gè)形態(tài)參數(shù): VarNames
14、 - c(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) VarNames 1 Wingcrd Tarsus Head Wt 注意這些都只是名稱(chēng),而不是含有數(shù)字的變量。 然后,我們?cè)倮胷ep函數(shù)來(lái)生成所需要的向量。 Id2 - rep(VarNames, each = 8) Id2 這里Id2是一個(gè)被賦予了具有固定順序的名字的字符串,它和Id的區(qū)別僅僅是所包含內(nèi)容的名稱(chēng)不同而已。 注意在這里丟掉each,否則你將看到: rep(VarNames, 8) c函數(shù)是我們結(jié)合數(shù)據(jù)或者變量的一種選擇,另一種選擇是cbind函數(shù),它的作用是將所結(jié)合的變量以列的形式輸出。 例如,我們將cbind函
15、數(shù)的輸出存儲(chǔ)在變量Z中,然后鍵入Z并回車(chē),將看到以列的形式顯示的數(shù)值: Z - cbind(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) Z 當(dāng)我們有某些特殊要求的時(shí)候,這樣輸出數(shù)據(jù)將是很有必要的。 例如,需要做主成分分析時(shí)。 假設(shè)需要訪問(wèn)Z的第一列,則可以使用命令Z, 1 Z, 1 同樣,也可以使用: Z1:8,1 如需訪問(wèn)第二行,則可以輸入: Z2, 也可以輸入 Z2,1:4 Z1,1 Z, 2:3 X - Z4,4 Y - Z, 4 W - Z, -3 D - Z, c(1,3,4) E - Z, c(-1, -3) 如果想知道Z的維數(shù),可以使用: dim(Z) 與cbind函數(shù)
16、將變量以列的形式進(jìn)行整理的功能類(lèi)似,rbind函數(shù)具有將數(shù)據(jù)以行進(jìn)行結(jié)合的作用。 我們可以這樣使用它: Z2 - rbind(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) Z22.1.4 使用vector函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù) vector函數(shù)的作用與c函數(shù)類(lèi)似,它可以用來(lái)代替c函數(shù)。 例如我們要在R中生成一個(gè)長(zhǎng)度為8,包含了所有8只鳥(niǎo)的Wingcrd數(shù)據(jù)的一個(gè)向量,我們可以像如下這么做。 W - vector(length = 8) W1 - 59 W2 - 55 W3 - 53.5 W4 - 55 W5 - 52.5 W6 - 57.5 W7 - 53 W8 - 55 W vector函數(shù)的
17、優(yōu)點(diǎn)是我們可以事先定義向量的長(zhǎng)度,這一點(diǎn)有時(shí)是很有用的,例如做循環(huán)運(yùn)算的時(shí)候。 但是,一般情況下還是使用c函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)比較簡(jiǎn)單。 與c函數(shù)的輸出類(lèi)似,我們可以使用 W1 W1:4 W2:6 W-2之類(lèi)的命令。2.1.5 使用矩陣結(jié)合數(shù)據(jù) 為了代替向量顯示4個(gè)變量Wingcrd,Tarsu,Head和Wt,每個(gè)長(zhǎng)度為8,我們可以生成一個(gè)84的矩陣包括上述數(shù)據(jù)。 該矩陣的生成可以通過(guò)如下命令: Dmat - matrix(nrow = 8, ncol = 4) Dmat 注意到這里的Dmat是一個(gè)僅含有NA的84的矩陣,需要填入適當(dāng)?shù)臄?shù)值,我們可以這樣來(lái)進(jìn)行操作: Dmat, 1 - c(59,
18、55, 53.5, 55, 52.5, 57.5, 53, 55) Dmat, 2 - c(22.3, 19.7, 20.8, 20.3, 20.8, 21.5, 20.6, 21.5) Dmat, 3 - c(31.2, 30.4, 30.6, 30.3, 30.3, 30.8, 32.5, NA) Dmat, 4 - c(9.5, 13.8, 14.8, 15.2, 15.5, 15.6, 15.6, 15.7) Dmat 我們可以使用colnames函數(shù)來(lái)給Dmat的列加上名稱(chēng): colnames(Dmat) - c(Wingcrd, Tarsus, Head, Wt) Dmat2.1.
19、6 使用data.frame函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù) 目前為止,我們已經(jīng)使用了c, cbind, rbind, vector和matrix函數(shù)來(lái)結(jié)合數(shù)據(jù)。 另外一個(gè)可供選擇的就是數(shù)據(jù)框。 可以使用數(shù)據(jù)框結(jié)合具有相同長(zhǎng)度的變量,而數(shù)據(jù)筐的每一行就包含有同一樣本的不同觀察值,這一點(diǎn)上它和matrix或者cbind函數(shù)是比較類(lèi)似的。使用前面所講的鳥(niǎo)的4種形態(tài)參數(shù),可以生成一個(gè)數(shù)據(jù)框: Dfrm - data.frame(WC = Wingcrd, TS = Tarsus, HD = Head, W = Wt) Dfrm 數(shù)據(jù)框的優(yōu)點(diǎn)是可以在不影響原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上改變數(shù)據(jù)。 例如,我們可以在數(shù)據(jù)筐Dfrm中結(jié)合原
20、始數(shù)據(jù)(已重命名)的體重值和體重值的平方根: Dfrm - data.frame(WC = Wingcrd, TS = Tarsus, HD = Head, W = Wt, Wsq = sqrt(Wt) 注意,在c函數(shù)所生成的變量Wt和數(shù)據(jù)框Dfrm中的變量W是兩個(gè)不同的實(shí)體。為了驗(yàn)證這一點(diǎn),我們移除變量Wt(這是在c函數(shù)中輸入的變量): rm(Wt) 如果此時(shí)再鍵入Wt,R將會(huì)提示錯(cuò)誤: Wt 錯(cuò)誤: 找不到對(duì)象Wt 但是變量W卻還存在于數(shù)據(jù)框Dfrm中: Dfrm$W 數(shù)據(jù)框較之cbind函數(shù)和matrix函數(shù)具有可以結(jié)合不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)的功能,所以,它的使用還是很必要的。2.1.7 使用l
21、ist函數(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)2.2 數(shù)據(jù)的載入 對(duì)于大型的數(shù)據(jù)庫(kù),像我們前面所講的將其逐個(gè)鍵入R中是很不現(xiàn)實(shí)的。 接下來(lái)的內(nèi)容將講述各種各樣的載入數(shù)據(jù)的方法。 我們將數(shù)據(jù)分為大型數(shù)據(jù)庫(kù)和小型數(shù)據(jù)庫(kù)以區(qū)別對(duì)待,并考慮它們是否存儲(chǔ)于Excel、ascii文本文件、數(shù)據(jù)庫(kù)程序或者其它統(tǒng)計(jì)包中。2.2.1 Excel中的數(shù)據(jù)載入 一般情況下有兩種將數(shù)據(jù)從Excel(或電子數(shù)據(jù)表、數(shù)據(jù)庫(kù)程序)載入R的方法。 第一種比較簡(jiǎn)單,也是推薦使用的,步驟是: 1)將Excel中的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好; 2)將其提取到制表符分隔的ascii文件中; 3)關(guān)閉Excel; 4)使用read.table函數(shù)將數(shù)據(jù)載入到R中。 第二種方法是
22、一個(gè)專(zhuān)門(mén)的R程序包,RODBC,它可以訪問(wèn)Excel中選定的行和列。 應(yīng)該注意的是Excel并不是最適合于處理大型數(shù)據(jù)庫(kù)的軟件,因?yàn)樗牧惺怯邢薜摹?.2.1.1 Excel中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 為了簡(jiǎn)單起見(jiàn),我們建議將數(shù)據(jù)排列為樣本-變量的形式。 列表示各種變量; 行表示各種樣本、觀察值、案例、對(duì)象或者其它 稱(chēng)之為樣本單元的東西。 以NA(大寫(xiě))表示缺失值; 一般最好以Excel中的第一列來(lái)識(shí)別樣本單元,第一行為變量名。 最好避免使用包含如下一些符號(hào)的名稱(chēng):$,%,&,*,(,),_,!,:,同樣也要避免使用包含空格的名稱(chēng)(字段或數(shù)值)。 盡量使用簡(jiǎn)單的名稱(chēng),不要太長(zhǎng),否則將會(huì)使圖表中因?yàn)榘?/p>
23、太長(zhǎng)名字而不易識(shí)別。2.2.1.2 數(shù)據(jù)提取到制表符分隔的ascii文件 在Excel中,依次進(jìn)入文件-另存為-保存類(lèi)型,選擇文本文件(制表符分隔),將數(shù)據(jù)提取到一個(gè)制表符分隔的ascii文件中,存儲(chǔ)目錄為D:RBook。 在這一步中建議關(guān)閉Excel以方便其它程序訪問(wèn)新生成的文本文件。 警告:在某些情況下,如果你在電子數(shù)據(jù)表里輸入了注釋?zhuān)珽xcel有在ascii文件中額外一些全是NA列的趨勢(shì)。在R中,這些列將會(huì)以NA出現(xiàn),為了避免這種情況的發(fā)生,在提取數(shù)據(jù)前先刪除這樣的列。2.2.1.3 read.table函數(shù)的使用 當(dāng)制表符分隔的ascii文件中沒(méi)有空內(nèi)容或者沒(méi)有包含空格的名稱(chēng)時(shí),我們就
24、可以將數(shù)據(jù)載入R中。 使用read.table函數(shù),其基本的用法如下: Squid - read.table(file =D:RBooksquid.txt, header = TRUE) 這個(gè)命令實(shí)現(xiàn)了把數(shù)據(jù)從squid.txt文件中讀取出來(lái),以數(shù)據(jù)框的形式存儲(chǔ)到Squid中。 函數(shù)read.table中的header = TRUE選項(xiàng)表示第一行包括的標(biāo)簽。如果你的文件中沒(méi)有標(biāo)簽,可以將它改為header = FALSE。 還有另外一種識(shí)別這種文本文件地址的方法: Squid - read.table(file =D:/RBook/squid.txt, header = TRUE) 這兩種命令
25、的區(qū)別在于斜線的不同。 如果在這一步出現(xiàn)了錯(cuò)誤信息,可以首先檢查文件名和目錄路徑是否正確。 如果目錄的路徑長(zhǎng)一些,可以右擊文件squid.txt,選擇屬性。在這里直接把整個(gè)目錄路徑(包括文件名)復(fù)制粘貼到R的文本編輯器中。 但是不要忘了多加一條斜線。 警告:默認(rèn)情況下,R認(rèn)為ascii文本文件中的數(shù)據(jù)使用點(diǎn)作為小數(shù)點(diǎn)。事實(shí)上,函數(shù)read.table的使用是這樣的: Squid - read.table(file =D:/RBook/squid.txt, header = TRUE, dec = .) 如果你使用逗號(hào)作為小數(shù)點(diǎn),應(yīng)該將最后一個(gè)選項(xiàng)改為dec =,并從新執(zhí)行命令。 如果你還需要從
26、同一目錄下讀取更多的文件,可以利用setwd函數(shù)設(shè)置一下工作目錄將會(huì)是更有效的方法。 此時(shí),你就可以省列掉read.table函數(shù)中的目錄路徑,如下所示: setwd(D:RBook) Squid - read.table(file = squid.txt, header = TRUE) 除了read.table函數(shù)外,還可以使用通過(guò)scan函數(shù)來(lái)載入數(shù)據(jù)。 它們的不同點(diǎn)是read.table函數(shù)把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)框中,而scan函數(shù)把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在矩陣中。 在數(shù)據(jù)都是數(shù)值的情況下,scan函數(shù)的運(yùn)行速度更快(對(duì)于大數(shù)據(jù)庫(kù)而言,一般指數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù))。 對(duì)于小數(shù)據(jù)庫(kù)而言,就沒(méi)有必要討論運(yùn)行速度的必要。2.2.2 從其它統(tǒng)計(jì)包中訪問(wèn)數(shù)據(jù) R還可以從其它統(tǒng)計(jì)程序包中載入數(shù)據(jù),例如,Minitab,S-PLUS,SA
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