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。
3 f0 I5 [9 p) u4 O4 Z例1：seq(10, 20, 0.5)
例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)
3 i1 W% J6 G, n( ?) k" U9 P- z/ ]
+ [) w5 X* B8 l' ?. M, g. y2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。
例1：rep(1:3, 1:3)
例2：rep(1:3, rep(2, 3))
- E3 B# u, |* g0 c1 r$ h例3：rep(1:3, length = 10)
7 |6 C: T6 Z! ^2 f% i: k- a
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）。
例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a

% y% Z3 n( C) m$ M9 G5 {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)]
例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
0 ]# M% j+ B% O2 |+ i0 ~2 y" e4 l8 G例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"

, |; b, q" a- r7 b* l5、主要向量运算函数。
5 A: M! v( D9 C; s  M9 h例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
sum(xx) #和
! t2 t) n9 {' @$ f8 bmax(xx) #最大值
; {9 w7 h4 M6 M7 umin(xx) #最小值
range(xx) #取值范围
mean(xx) #平均值
var(xx) #方差
sort(xx) #从小到大排序
" {! P6 \( e# e$ I# Q5 \& J; Jrev(xx) #反排列， 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
/ v9 l: N. o$ Q+ w' ^! I7 A9 `rank(xx) #单元值大小顺序
prod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)
例2：x <- seq(1, 15, 2)
append(x, 20:30, after = 5) #插入数据
# I5 p& L+ }# z' G! e. a8 Oappend(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
  K: y2 q: w+ [  L0 H# m! M2 [replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
0 [; l$ R8 Q( ~5 W% |例3：state.name
match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
例4：yy <- -9:10
% }4 n* |7 f  |. i. o, j0 l& \all(yy > 0) #判断所有
! p8 |& c' d" `1 u. Tall(yy > -10)
: F) e% l+ c$ Z0 m. Cany(yy == 0) #判断部分
! i' |4 U; S6 g/ X6 Aany(yy > 0)
8 d4 Q2 _' N( ~9 nany(yy < -10)

" I4 \% G1 W6 s0 w9 u
& n6 S) }0 n: x2 z3 B* j/ ]2 ~

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！