R语言入门——向量

数模天下

向量（vector）

1、seq():产生有规律的数列，间距省略时默认值为1。
例1：seq(10, 20, 0.5)
/ \) i1 S  m& A! U" ]例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)
7 y/ z" i1 g, [! l4 I
2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。
3 X* }! A5 v  N6 x+ r1 k例1：rep(1:3, 1:3)
9 ?( i; P8 Q- q例2：rep(1:3, rep(2, 3))
: H( \6 V) D5 N例3：rep(1:3, length = 10)
/ z  p4 r, D& n& @
! g5 q# k  k8 [5 b3、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）。
例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
& t, h& o$ z; J4 v例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a

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。
例1：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
* b" y" n7 a! _% o例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
  A) z  }6 h8 g6 m$ s- n例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
4 {7 X$ b  R3 a6 i3 {
5、主要向量运算函数。
. u( ?2 ]& k' ]例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
. Y- Y, s, ]% N8 E: d  wsum(xx) #和
0 t& L: {* W* N1 `" i) wmax(xx) #最大值
0 z2 ]0 G  y# E5 h0 c1 Wmin(xx) #最小值
* F; s! G6 m; t: Qrange(xx) #取值范围
mean(xx) #平均值
var(xx) #方差
4 M! P4 ^" G, B4 ^sort(xx) #从小到大排序
rev(xx) #反排列， 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
rank(xx) #单元值大小顺序
) J) ?( `7 `, ^+ Hprod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)
% C7 S+ a+ k) @例2：x <- seq(1, 15, 2)
append(x, 20:30, after = 5) #插入数据
append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
9 s9 n! f" S+ A例3：state.name
& X2 t1 a* V1 T* `/ rmatch(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
; A% t1 ^$ m" t3 {1 j6 h& B4 rpmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
1 X; k' Q1 T/ b* tstate.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
/ O# E% p6 h: B, V例4：yy <- -9:10
8 Q) k) B$ c$ `) v1 y. Lall(yy > 0) #判断所有
& Z+ E$ Z" t% S  D2 {all(yy > -10)
+ n7 N% I) A% n9 C3 M0 ?/ Vany(yy == 0) #判断部分
any(yy > 0)
any(yy < -10)
- e" q- F4 i# \9 ?" n6 Y

  t3 I, x7 z" o& n8 x( y) Y

winxblast

好像看的人不多~

度过无风

不错噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢

maybelu9

学到了

空木葬花

非常感谢楼主的福利！

mvmmvmmvm

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

添添向善

不错啊，楼主继续啊！！！支持你！