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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。- q1 N4 J$ M. x/ S0 x( o% P, |
    例1:seq(10, 20, 0.5)
      y+ Q# P# C  u- a% `2 X( Q例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)( B* G8 I3 a  B( \+ J3 S9 g2 @+ A# V4 A

    2 N1 Y; B) }; i" u2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。
    * z6 D7 l8 d* M' O例1:rep(1:3, 1:3)8 T" U! J7 \0 F, A  b8 K: S$ j& b2 K
    例2:rep(1:3, rep(2, 3))8 l0 Q% j" R2 H) O; i$ h
    例3:rep(1:3, length = 10)$ c+ d5 v+ }+ w7 o& ]3 l) k, r
    & @7 s7 s& V2 B5 Q. z+ g
    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)。: k1 t; Z8 u" k) K7 q  C  t
    例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a( N# f/ a" c3 Z1 \0 a& ?9 x$ F
    例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a, [2 L. n: J5 N7 J. q
    " X# t8 q3 F- s" V) d
    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。1 }6 W( c( S+ M& S  b$ X
    例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
    $ l9 h* \) ^2 |6 D5 d$ D, b; Z- Z例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
    ) q( l; i$ u; m2 Q& }% Y% P& ~7 p; s例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
      G( Y# m: t, [4 h! n, V& @% j例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"8 {+ k3 Z& @: O' O. H7 c/ O8 S
    : d3 O1 x0 K8 x3 O; E
    5、主要向量运算函数。# S8 h) s9 y1 F' _8 c& n! g
    例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)6 Z: J( K# @# T4 M, f
    sum(xx) #和! A" ]0 a7 R3 ~
    max(xx) #最大值
    $ i# U/ b+ M5 ~7 a* B# Jmin(xx) #最小值
    3 O- x: ]' [) W1 \range(xx) #取值范围% y3 O3 q2 A9 @& v
    mean(xx) #平均值
    ( _6 R  k$ f- X0 {$ wvar(xx) #方差! j9 a4 j6 ^( ?7 A8 [
    sort(xx) #从小到大排序
    % ?9 {3 m' L& Irev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
      }1 A+ B7 f, f! I+ D0 C  h; K: _* frank(xx) #单元值大小顺序
    ; O/ T( s1 m% o* K) U  ^prod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)% C: W9 r+ g" H
    例2:x <- seq(1, 15, 2)
    ' j- N. W9 i* r7 }7 vappend(x, 20:30, after = 5) #插入数据: F- y1 Y( }. d- }2 K4 V
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
    3 a' Y3 g' U0 b$ W: i* K$ treplace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
    ) u% F9 h2 `- z, U例3:state.name
      a: n& L% j3 O$ y" w( Q9 k6 e+ ]match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
    ( r4 |1 o$ b3 i0 h! Epmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
    3 t- P) B% B: F8 O' d% Pstate.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]% b/ \* Q* k- Z/ @. d% P
    例4:yy <- -9:10# l9 E* M' U9 D  y9 N+ {* v
    all(yy > 0) #判断所有
    ' N! v# f/ N& q. U6 T) b4 _8 u. Kall(yy > -10)
    ; ~& l! b4 H7 {: [7 ~any(yy == 0) #判断部分( @; E2 `6 w1 L) U& _
    any(yy > 0)* W, t$ _" r$ s1 e7 \
    any(yy < -10)) G" k4 q2 g' q, o# W% Z9 h
    # p; g  [& W# o7 Z6 k+ w7 K  q! p  ^1 W
    % p; j- K% F" z, H7 p
    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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