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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。
    2 [1 }- r% }# ^例1:seq(10, 20, 0.5)* @3 m6 P* E, H- t
    例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)
    * u( v; T# {! h% t5 B& u5 e& A/ }4 Q9 g: W0 t% b' r
    2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。% K6 K! P8 [9 w5 J2 Y3 P
    例1:rep(1:3, 1:3). c: k. n+ ?" i1 |% c
    例2:rep(1:3, rep(2, 3))
    - c9 N; K& R" X0 z3 X7 z& {例3:rep(1:3, length = 10)+ ~0 b( ]/ }! X" O: _

    3 o5 J, x& L. M7 _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)。! N( I  \8 Y) j! K  p% R
    例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a. q# O% z; x* b0 d7 _+ x
    例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a" [' m' O" `3 v, g

    7 F; I2 V$ ^3 Y: o* y0 H+ N1 W  {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。
    % H  E2 Q6 V2 w3 p6 {例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)], P, m3 M. E1 s4 \
    例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
    7 p( z4 y3 O% M7 e: m8 s. I例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
    # u) l6 f) H% Y7 ^) S4 ]6 I2 ]例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
    / y+ H+ ]  x2 ~) \* D: d7 V: l: i- ~; g
    5、主要向量运算函数。0 O( c! Y) \6 L/ a# ?6 `6 C# f6 a
    例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)6 n5 L& O' J/ R4 p1 k# ]
    sum(xx) #和% C( W0 p2 P: h! z
    max(xx) #最大值, P8 O9 E7 r+ I/ d1 [! j
    min(xx) #最小值
    / w  r( m7 ?0 xrange(xx) #取值范围
    , X- F8 `+ u. |  Xmean(xx) #平均值
    & I% |, f% d* Q# x# k: j9 z$ Ivar(xx) #方差
    " S# X; o: Q9 ^( o$ P$ I' Tsort(xx) #从小到大排序* N6 X5 Q' Z; i7 G. E  ?0 l
    rev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))+ W" n  k( X0 g# u8 G* Z
    rank(xx) #单元值大小顺序
    " e) ^+ S8 }" g7 R+ qprod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)
    5 j9 V- p" v7 s1 f例2:x <- seq(1, 15, 2)
    # ]4 @3 h: p0 u0 e6 oappend(x, 20:30, after = 5) #插入数据# T# S0 r% Z" v2 i
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值) a3 _8 a/ T& L: y
    replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
    4 W$ M/ \- S8 A) v1 f例3:state.name; Z1 e. z+ b9 V8 Z
    match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
    + F' Q( S1 G# x! Qpmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
    ! n% u) A! j$ M7 n0 C1 }state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]1 H: D( y% ]3 i- C- y: y7 M& j
    例4:yy <- -9:10
    ) z' X2 k( L/ N7 ^* D' i( N4 x2 A  aall(yy > 0) #判断所有3 F0 W% i. g8 J6 u/ s+ @
    all(yy > -10)1 ~0 @, y8 O; [+ u
    any(yy == 0) #判断部分
    3 O: p' J6 ^, L# O3 L  ^& Q; a- Cany(yy > 0)
    2 f  U' m8 p  H& Yany(yy < -10)
    . k  @2 q6 i# h: l
    : h: g; W, i" {) o% A8 U0 {8 m
    2 z& l8 q2 _0 P5 v  T2 ^$ M
    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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