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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。. k; x$ ^# G/ C+ D: t# T  P2 m( d! w
    例1:seq(10, 20, 0.5)
    , F% h  F, c( ?4 @3 e7 z8 C2 b( w例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)1 P1 |: F: i7 d5 m, k

    : z* E/ D: r0 Q1 X7 F/ v" q+ Z2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。' X, M7 w" Q' g4 `$ D- R. j, U
    例1:rep(1:3, 1:3)
    , {* Q: t: Z/ N) G! ?7 \例2:rep(1:3, rep(2, 3))7 J; i8 |1 d) L# W3 d) @5 X
    例3:rep(1:3, length = 10)
    " S( E& A+ q5 \& k/ y/ F- |. }- B; F+ g; }2 V8 K4 @8 J
    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)。
    7 z1 ]5 y4 v0 J/ D* a8 y7 |例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
    , a2 `) J% b5 o& I例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
    , W: E- q. j- I! h' j: M
    $ K0 t8 O" H5 w4、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。, S1 ~! ^2 q* s1 w
    例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
    3 g) y( v. v2 D, u  g例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]' G2 M3 R/ R2 x; x" z7 s' A; {/ c5 [
    例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
    " V6 B4 L) b* T5 }+ X3 C例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
    9 H* m9 x# x: d$ J( G
      B/ q! I& v8 W# |7 Q5、主要向量运算函数。
    # j" a- W' I" i+ S) C) h$ N, t例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
    8 x% b+ b! j) g. W1 y" t) ssum(xx) #和
    ) n& ]$ W  f: ?. b& z0 a' H) d/ qmax(xx) #最大值
    9 ~) L( g6 }* A- Xmin(xx) #最小值+ h7 ~4 i/ w! J! ?7 _
    range(xx) #取值范围- _$ b0 J- m+ p4 v! z- `% o
    mean(xx) #平均值
    ; }! r8 E! q$ B& t! qvar(xx) #方差# a* z: k1 T) @, [; c1 A
    sort(xx) #从小到大排序
    / }- L+ a) r8 d' m: ^rev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
    ' p! |$ W2 N$ Irank(xx) #单元值大小顺序; a; u* y5 k0 q6 K3 t# G
    prod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)$ [% e# C7 ^- F" ]* f$ D
    例2:x <- seq(1, 15, 2)2 y# ~  M+ A" a( r
    append(x, 20:30, after = 5) #插入数据" m0 p- ^  p7 H2 q3 u
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值0 m* v  e4 _+ R) x; Y$ I& r
    replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
    7 b+ J# W) m3 t例3:state.name* P! Z0 b: }3 _' T8 h
    match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数* B. s5 e+ J$ C
    pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数, F/ [" K1 U: _$ d
    state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]" `" h. i! E& v$ \  `. b! e
    例4:yy <- -9:105 }5 ?' z, h8 Z2 _3 U" G8 z
    all(yy > 0) #判断所有3 z3 b( p* r! K  K$ j( ?9 j# x
    all(yy > -10)+ o# z% L4 t7 u; b* |* t
    any(yy == 0) #判断部分' O; ^* Q( W, A
    any(yy > 0)
    ) Y$ f5 `2 q7 O' p. [any(yy < -10)
    3 j. y- Q$ D- n
    ) a* s# N# D  B+ U7 U2 j" d% |+ `& a6 R
    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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