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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 |正序浏览
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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。) F* p1 r7 b6 h$ F5 L
    例1:seq(10, 20, 0.5)- ^' O! R& @4 `  A' C1 C& r' w
    例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)
      I4 [. A( x+ a0 a1 w+ T
    . R, r* ]% R  L; s+ s2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。  O7 ^4 U7 ^) a
    例1:rep(1:3, 1:3)
    / y; ?6 A9 W5 k2 S6 f例2:rep(1:3, rep(2, 3))
    5 F  q4 s0 B9 @7 x1 d例3:rep(1:3, length = 10): D& H) u; o2 P: l% u* |' o

    $ F4 g5 M6 v) {; p4 N; Y( q3、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)。
    ' T# R/ P' }) J. [1 b' k( R例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
    ; S0 g( k* ~$ q: c例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
    3 F5 W5 O4 e/ I' g3 |% }  l& M# L) M3 ]7 ~/ n" ?; I
    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。
    / l/ I, _+ H) V; `6 X, _/ ~例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
    6 ^+ Q; k+ o9 o8 o. k8 Y8 M例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
    ; F. U. j! n- J. Y' }: o9 G例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
    $ S0 G9 ]4 Z3 N4 {7 \$ z! w例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
    5 ]4 `5 B1 w" e; _! }; i- q) C. U( y! R# h3 [
    5、主要向量运算函数。; n2 d5 x- y$ L! b
    例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4). O# f1 F" n; G2 ~: i
    sum(xx) #和
    3 Q; ?/ _# L+ R5 v; ?0 o% R" K) wmax(xx) #最大值
    . b9 i: J) r  U! Y% O$ F$ Cmin(xx) #最小值( P4 B9 x" h' [7 b# U3 v' n5 d
    range(xx) #取值范围+ a4 J& K& _4 L  R, ^
    mean(xx) #平均值
    : p/ ?* r9 r6 @  hvar(xx) #方差
    8 C- K* ]) e3 M& r( M" \/ Asort(xx) #从小到大排序
    # }- D" O# n0 w" U4 L7 grev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
    1 ?8 i+ i' s: I8 A2 mrank(xx) #单元值大小顺序* M5 G. }& C, t7 G9 |
    prod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)
    $ y+ o. ~- o# [& q2 s! A2 b例2:x <- seq(1, 15, 2)' G( \3 Q# `1 K* z& A* G
    append(x, 20:30, after = 5) #插入数据4 d5 _% R! z/ K) s; m
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
    $ P" z8 y! U( o& j' D0 Mreplace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
    # \* ]# ^/ u! C; x# P; Q例3:state.name
    7 ~- m9 P/ K5 ~3 h7 D5 @match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数  e0 j# h4 [/ h0 L
    pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数9 |: t, t: ~) j2 U. h4 f4 @
    state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
    % M' ~8 {0 i9 |6 h/ l" m例4:yy <- -9:10* g' @. j9 G/ j7 P0 G
    all(yy > 0) #判断所有# ?$ c# _( ~1 ]: T
    all(yy > -10)& y, P) E1 G) Q! N& F4 M! ^" W
    any(yy == 0) #判断部分
    & K, t& y4 N$ h! n0 n; |7 xany(yy > 0)* [' z" t, t5 t- W3 @8 a* S
    any(yy < -10)6 J) b9 C3 o) J0 T! |

    5 z* c8 h8 q5 ~6 N* V
    # }) s* O  @7 z
    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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