R语言入门——向量

数模天下

向量（vector）

1、seq():产生有规律的数列，间距省略时默认值为1。
例1：seq(10, 20, 0.5)
例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)
4 ]& |6 _. l1 k* z4 F" p
. N* V6 n! a; C' l2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。
例1：rep(1:3, 1:3)
例2：rep(1:3, rep(2, 3))
例3：rep(1:3, length = 10)

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）。
* p. s3 ^: b! }例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
) k. P2 X' y6 X' c# t8 r) V/ t例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a

! @* }0 v* x4 G$ {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。
" r8 |3 h1 E$ Y例1：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
1 }" U4 p; e1 r& X6 r* Q, J8 x4 `, _8 X例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
9 f* W- }0 j+ i0 d( d" C6 z例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
( M2 ^( x$ @. q, Q$ x例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
8 [/ n0 O) K) L8 M8 C
5、主要向量运算函数。
例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
: t) W! a. o: a' I3 ^3 W$ ^sum(xx) #和
* |' o: ^5 U: cmax(xx) #最大值
6 H6 v3 ^! y! q, u* {min(xx) #最小值
* x5 P3 c  p# O# ~5 Orange(xx) #取值范围
' R8 V2 h0 [; y& o. v. m$ Q. Q6 Smean(xx) #平均值
var(xx) #方差
sort(xx) #从小到大排序
5 X8 E  J' m1 O7 l1 @1 _8 irev(xx) #反排列， 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
9 |6 [3 h; V) F- Wrank(xx) #单元值大小顺序
8 U9 |1 x# |8 Z9 U; r! mprod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)
例2：x <- seq(1, 15, 2)
6 P0 X7 F2 C, w" _* l9 Fappend(x, 20:30, after = 5) #插入数据
$ z$ ^2 k- X: X6 i. Jappend(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
replace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
例3：state.name
& V0 ?9 _$ J8 O, i3 ^/ Gmatch(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
, ^! T* }2 X1 Y) d/ h$ L9 `pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
( p/ i2 I+ I# j$ u例4：yy <- -9:10
all(yy > 0) #判断所有
all(yy > -10)
any(yy == 0) #判断部分
any(yy > 0)
any(yy < -10)
8 D) r, a" p- X# y& t4 S

" I/ n( H. w0 b

添添向善

不错啊，楼主继续啊！！！支持你！

mvmmvmmvm

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

空木葬花

非常感谢楼主的福利！

maybelu9

学到了

度过无风

不错噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢

winxblast

好像看的人不多~