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R语言入门——向量

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    发表于 2012-12-24 14:05 |只看该作者 |倒序浏览
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    向量(vector)

    1、seq():产生有规律的数列,间距省略时默认值为1。. }5 |2 W/ r" V6 u7 n- e; }/ e
    例1:seq(10, 20, 0.5)# J) O0 ^3 d2 {! X  ^* E! c2 }
    例2:seq(0, by = 0.03, length = 15): v# g0 s/ c( k  L: E6 B

    8 k$ X) p; `6 y' c* c2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。
    2 a4 @$ o3 f6 ]2 D6 P$ h) P% r例1:rep(1:3, 1:3)+ e  A) x! r6 W1 q& h: M1 a6 Y
    例2:rep(1:3, rep(2, 3))/ g+ d! L2 M; ^1 g6 ?0 R; D
    例3:rep(1:3, length = 10)
    4 E  ]& c+ x- t% |4 y1 k
    $ v( B9 k2 o5 c3、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)。
    1 v  I' h, H) h例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a3 T" [9 i( O" K' g2 e
    例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a# ?; g. _2 V- V5 s6 O* `7 `

    9 W6 C5 k- ?$ `2 ^+ L4、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。* c7 h) r5 U) p$ i3 q" M! _9 ]; `
    例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]! m$ e9 r: n: T2 F
    例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
    ! g$ T/ l& M2 k例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]4 X- g: r* a+ D  w5 y  K! Z* f
    例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
    ! H" X$ ^: V; n% v8 z# q
    $ v* p# a4 q% o$ a5、主要向量运算函数。
    , C5 u2 Y( X9 ^, [1 B9 R- g7 _例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4): r) t% B+ u9 ^8 R+ K+ k
    sum(xx) #和% A7 a8 r7 u' A
    max(xx) #最大值3 b  S: t. s* O0 ~- u( O
    min(xx) #最小值
    . j! ~3 H( x5 [- @# l1 h- x! v; J# ^range(xx) #取值范围; B5 [  x: n9 y5 N4 I
    mean(xx) #平均值
    " `3 B/ B0 B0 L, \! l. l& ^. Avar(xx) #方差
    $ j: H$ {. h6 ]  rsort(xx) #从小到大排序* K! F' u# m( p6 y$ U' x
    rev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))% b; t: w. [2 h. P& {& z8 I
    rank(xx) #单元值大小顺序- A% v- r% d" K- Q/ y$ D6 o
    prod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)/ k+ v; u# E' k7 O7 C
    例2:x <- seq(1, 15, 2)
    * ~/ q% E: s" k( b) ?append(x, 20:30, after = 5) #插入数据
    % G5 `0 ^7 D% W7 K) J; a" G1 J' Fappend(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
    1 v1 a0 A6 |# [+ D% m% {$ Z/ b) c6 oreplace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数. F/ X7 ^; [5 o* [
    例3:state.name
    ) \6 i4 E- ?: g9 lmatch(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
    # M0 a1 R. W: C! dpmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
      [/ r& F9 Y; V) l) jstate.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]5 e) Y' E! i( [- {% b
    例4:yy <- -9:10! q2 ]( [. r: E. L0 L( `  d* C- \
    all(yy > 0) #判断所有
    , Z- G5 I# t- j, L$ |all(yy > -10)
    ; V& G2 k* j( j7 jany(yy == 0) #判断部分
    2 G7 c/ b" ?3 d+ Zany(yy > 0)
    0 g: V& F: |- N( Many(yy < -10)1 `$ `4 i: y/ [3 |) u7 Q6 Y
    ( ?3 ^2 H: H: F4 V; ?. b5 C

    ! o( B- w) c  o2 C) z5 r
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    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
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