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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。
    - F3 t6 i- N9 K* ]3 \例1:seq(10, 20, 0.5)
      a4 p, G& m$ M8 H& q例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)
    2 Z9 }/ A) T/ }4 x# i: b  R& E
    " T0 _+ b$ ?8 d* w- Y2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。6 g6 i+ w/ l& g
    例1:rep(1:3, 1:3)
    : Y: q6 w) h7 h, ?+ ]( B( C例2:rep(1:3, rep(2, 3))
    0 R) N9 D5 _# @% d$ o例3:rep(1:3, length = 10)% J" M% D+ z3 k

    ; E6 A/ M- z3 [* f, O+ n" S9 V3、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)。
    / x/ `1 a) l+ H4 U- X+ K& o% i例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a% [; M+ ~# t" z# N& U/ C
    例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
    ) t" i0 T9 }# f! N1 e
    " {5 q7 |) g# Y8 J' o. i! ?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。
    / R. x1 ]8 Z0 t5 g/ t1 z, i, p' {例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
    ; a  r" h7 H/ r例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]% f/ h$ N( r$ T) c3 P
    例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]* C2 L3 Q" ^+ m/ [) e3 P
    例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"4 N) g) M5 [+ h7 A/ h
    7 d' Q! c9 T2 [: R" @
    5、主要向量运算函数。( a4 @; f# I4 A$ W! j
    例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)& R) R3 x" m3 {2 M3 W5 @) [3 R0 S* [
    sum(xx) #和
      Y  \: [. V* Z3 k3 `& m3 Emax(xx) #最大值' b6 U: P* q4 d  O1 A
    min(xx) #最小值
    ) h0 X0 `# h. A) t1 erange(xx) #取值范围! H$ g5 Y/ _  ]
    mean(xx) #平均值
    0 k$ \3 ]; p' u/ U: B8 U* T, U7 qvar(xx) #方差
    ( l$ [% q- b$ m% L+ c: y! K8 vsort(xx) #从小到大排序
      R; Y2 ]9 o, r9 C% p3 d0 Qrev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))8 u( K3 `: A7 ]  k
    rank(xx) #单元值大小顺序5 B: ^9 l" z; r9 ?$ B: h
    prod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)1 ]6 m% u! Q8 E0 N( B
    例2:x <- seq(1, 15, 2); R; `, m) X- C3 n1 E7 u9 q. [
    append(x, 20:30, after = 5) #插入数据$ q. F! K+ [1 p- t/ T, q
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
    $ B  Z/ E, y4 x$ n5 Sreplace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
    . W' t9 @4 V3 N' H- J5 `例3:state.name( s7 L" `; G; ]+ B/ w  U% J" X
    match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
    : m7 O# x# K! G  N! _) O! Wpmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
    , w) Z0 @$ v. @! |4 Xstate.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]. x3 y2 b) b5 s6 A. T& Z
    例4:yy <- -9:10% G! Q& |3 ]9 q0 C4 }# V+ l
    all(yy > 0) #判断所有
    . T7 F: a6 M6 x) Sall(yy > -10)1 q  H& ^" h4 X8 J5 }& P3 N
    any(yy == 0) #判断部分
    + R$ ^. \/ O4 V/ many(yy > 0)( w, _& n8 H& j+ J4 d$ z$ p* g
    any(yy < -10)4 K- K! L3 d& J

    & n" o6 {. ~0 N* V, s$ |2 E% T) b. J
    zan
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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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