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。
( q% ~& H3 Q0 [6 _例1：seq(10, 20, 0.5)
: V& L" C& y6 K7 a( G9 F6 U7 v: n, m例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)
- v# f$ o6 X; m* E* {
) O) _* @8 Y% h" h9 |- m$ V3 b2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。
- Z. Z* \3 _) L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）。
1 f6 q  ]0 c! ]" C9 `1 k- Z例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
9 Y( g3 `0 [- r: q9 S& b例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
/ ~# U" L+ G3 r4 T  @
% T$ N2 M$ r4 D7 B: N1 E* 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。
例1：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
1 w% n' k/ Z0 X( a1 @! `: ~例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"

: w1 |3 v& o( ~/ }; w, g4 M5、主要向量运算函数。
  S6 Q8 [8 S: X+ Q; l9 [例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
- n% O! d* x: K$ H$ l7 }# H# Dsum(xx) #和
max(xx) #最大值
min(xx) #最小值
; x' K) g7 U9 p: h7 R6 R. {range(xx) #取值范围
mean(xx) #平均值
, m) i3 C" D1 f7 Ovar(xx) #方差
sort(xx) #从小到大排序
rev(xx) #反排列， 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
' @9 S' o1 N6 q  ^# p1 s3 _rank(xx) #单元值大小顺序
prod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)
例2：x <- seq(1, 15, 2)
append(x, 20:30, after = 5) #插入数据
5 V! ~  A9 w' [8 V, b" [5 i. y* Yappend(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
+ q4 n) u6 w6 z5 Creplace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
( U# G6 L! R9 s例3：state.name
match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
1 O, v' O0 ~8 C) O$ Hpmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
+ c' }8 c9 q0 n* A2 c! k2 i# \例4：yy <- -9:10
1 J1 u* t; x$ _- O3 o4 uall(yy > 0) #判断所有
# f: q6 ~5 x6 i3 [/ A: u- \all(yy > -10)
6 v+ _2 @2 k' f8 U% qany(yy == 0) #判断部分
  {6 E4 k3 o$ [$ B3 ]; F1 G, jany(yy > 0)
any(yy < -10)


! |3 c6 |. X* \

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~