数学建模社区-数学中国
标题:
R语言入门——向量
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作者:
数模天下
时间:
2012-12-24 14:05
标题:
R语言入门——向量
向量（vector）
1、seq():产生有规律的数列，间距省略时默认值为1。
) h; ?4 ?( U) O" V" J/ s
例1：seq(10, 20, 0.5)
3 O t. w) j" ]+ v% L* g& U8 w9 U/ S
例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)
1 V! o' J( w: w$ ^4 S6 j
" t3 X- i* u' G# ?4 m& g: q* ~ h
2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。
' S+ [5 M. D# @0 v4 H# m
例1：rep(1:3, 1:3)
( G' i9 x2 w& Z9 s
例2：rep(1:3, rep(2, 3))
! x" B; x8 V% H1 ]( @3 C- P: M
例3：rep(1:3, length = 10)
" u# e0 S. I% e! L! n
7 d7 R- x, U$ C) |( k
3、向量运算：一般是对应元素之间的运算，所以两个或多个向量运算时，要求它们包含的元素个素相同（或一个是另一个的整数倍）。
3 H4 a& C$ a+ M* H' ~
例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
) Z! _) }" Q# Z# e( j
例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
9 Y- B- Y. u7 n# U2 z
4 W; q! |' i* q
4、获取向量某一个或多个子集,向量前的负号"-"表示去除相应内容。
, v+ A- z' y* r0 i: F
例1：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
8 X) }7 r: z9 X: y9 O9 L) _) e
例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
0 p7 |+ v4 D# B1 i2 ]
例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
3 q, ~+ y! S) Z! ?2 o- M( ?9 p
例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
# X8 N6 a% _; X/ p
) z9 P2 g* Q S- m' y& W7 e1 k, e
5、主要向量运算函数。
. Q! a" M8 w# \. H
例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
2 p' c8 Y( _ p# p
sum(xx) #和
+ O6 k0 Q% f" T! C& O8 [! W9 a
max(xx) #最大值
# ^. z/ V, b* q% |8 x6 Q% q4 w1 w3 D7 j, M
min(xx) #最小值
% b! T- A5 I. I: o+ `0 O' \$ \ v
range(xx) #取值范围
2 ~* s/ F7 b. ?. S8 z: d9 p# U9 ?
mean(xx) #平均值
& [5 t2 X- \% ^1 ]0 s' F
var(xx) #方差
3 y* a, X+ b, P
sort(xx) #从小到大排序
0 v/ v, _/ C0 A1 G$ A( X* a+ f2 P
rev(xx) #反排列， 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
% F" |- k. x9 c9 g4 f
rank(xx) #单元值大小顺序
6 W- o# {1 a4 m$ G; k; q, i; v
prod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)
0 ?1 l. D, E. q' }7 d: U; H1 h# C; e
例2：x <- seq(1, 15, 2)
9 \, X+ F1 i/ B4 f3 a7 V
append(x, 20:30, after = 5) #插入数据
3 ?+ S% S/ O- I R( A B
append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
3 r `3 j2 U% @/ C/ L
replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
1 s* Z: y: a5 n( n( n ~; q/ V8 j
例3：state.name
3 \) ]8 V4 ^+ @
match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
4 j/ M Y Z; t) y+ F# X
pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
; K4 I' }7 u6 w% W
state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
9 X5 s2 W4 I5 x7 [
例4：yy <- -9:10
8 k* F; u: [. X" X2 ^ }+ |6 E
all(yy > 0) #判断所有
; `$ ]& f" l- R, A; n
all(yy > -10)
p4 B' [# q, N5 W! v/ D4 @
any(yy == 0) #判断部分
+ `# S( m9 m9 m2 z# _8 Q P
any(yy > 0)
. ^! l- g V" S+ \" _' m# \. F' T5 d
any(yy < -10)
3 t+ @& v6 O5 r- f! W/ e8 K R! t* Y
' }: u& Y- \; f# j
9 Z: c# Y- w: S& S* {
作者:
winxblast
时间:
2013-1-31 11:28
好像看的人不多~
作者:
度过无风
时间:
2013-4-28 07:34
不错噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢
作者:
maybelu9
时间:
2013-6-9 20:40
学到了
作者:
空木葬花
时间:
2014-3-4 18:20
非常感谢楼主的福利！
作者:
mvmmvmmvm
时间:
2014-6-6 12:01
这个用的不是很多吧，尤其是做数据分析的时候，一半数据都是存在数据文件里，而不是通过向量调用
作者:
添添向善
时间:
2014-7-14 10:33
不错啊，楼主继续啊！！！支持你！
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学到了