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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。) e, C9 Y* U0 |5 U5 ^$ ]" [
    例1:seq(10, 20, 0.5)5 Y3 y9 Y0 F/ E- U* Q
    例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)
    - Y- Y* \0 ?: ]
    $ J; G" m% B; J/ Q& \: G2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。- t! J2 L2 f+ I8 E* q: K/ j, J* L& m
    例1:rep(1:3, 1:3)
    / k( S7 l" ~" g! `. S+ ^例2:rep(1:3, rep(2, 3))  x. S$ j, k2 \
    例3:rep(1:3, length = 10)
    7 {* \, R, {) o: I; S$ h2 X9 d* s7 A4 _' Z3 ^2 [  v
    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)。# y3 @( {1 ~( T6 B. }6 q
    例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
    ( Z! x1 F- ^' V; {, S: o4 G例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
    % K/ U& R3 H! m2 K
    5 `9 [$ }* X- c& H/ S! U/ f4、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。; J' |, p% h' [' Z1 Z6 C
    例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]; P1 b& u/ }; r& `. V5 L7 a
    例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
    & G5 N( y. r- s5 @* N例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]$ u7 x' z3 E3 N
    例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
    . [: d  C& H0 S0 ^& j5 |
    1 F  Q, o8 x# h$ f* I! N# M5、主要向量运算函数。
    - K, V5 Q* x* [9 R例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)6 G2 ^! J( y" x3 z. L
    sum(xx) #和
    ( `; n" `" R( b$ v6 X: d) Rmax(xx) #最大值
    6 {; P9 U- o5 b3 T3 h( a% Omin(xx) #最小值; ]  G/ B. E( h: R: e% Q
    range(xx) #取值范围: i; E4 J+ A8 S
    mean(xx) #平均值
    8 K5 m6 ]2 e: F& N4 Q2 E$ |8 Rvar(xx) #方差
    . R6 z$ J- R. M, ~sort(xx) #从小到大排序
    / H; _5 Q. h# g/ s# _5 frev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
    ' S3 R: h; @9 `6 srank(xx) #单元值大小顺序$ I" D* @9 o' b, s! O
    prod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)
    # R) E! @, h  r1 E( c8 @$ J例2:x <- seq(1, 15, 2)6 T0 ?! N) a# B) u. n3 w( z; K0 M7 R
    append(x, 20:30, after = 5) #插入数据0 a; }" e% R5 _9 M
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值& S; f3 t5 R% W! a* |3 g
    replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数( F, C* q' S) b' j( A* F  @
    例3:state.name4 \# S$ T6 Y5 Z" O5 ]
    match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数$ K5 b4 {8 G' b, U. I
    pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
    7 ?5 R- S- i7 V- }state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]7 ^+ P: A1 O5 A' Z( a( }" S: V- m
    例4:yy <- -9:10$ ?# v. s, g: }6 S  ^# e3 e" p
    all(yy > 0) #判断所有
    " F* V* [; T; Q1 ^all(yy > -10)
    & Q1 `0 u0 V& G& ]  Zany(yy == 0) #判断部分
    6 g" H) ^2 U  S3 [) Dany(yy > 0)1 Q4 z+ h7 }# t6 v. u5 Y
    any(yy < -10)
    8 l) [9 Y7 r4 }$ x+ f" L( w
    9 D8 x- h  B/ h5 T% q# e6 p; S2 Z2 u0 i( k% b" R( v
    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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