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)

( E% }: t! ]0 M) K+ g! J1 _2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。
2 x# i. _5 i+ {( _6 L例1：rep(1:3, 1:3)
+ |$ ]! J% _5 E5 W例2：rep(1:3, rep(2, 3))
例3：rep(1:3, length = 10)
7 T" c& [) n. ]3 y9 Q; F  C
4 j# M! r! Z1 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）。
% Z6 V% k8 X$ ?7 N" a, h8 a' k例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
: h' ^5 E  K5 ?& {: Y
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。
. z6 a( H% n7 O7 `! B' P6 Q5 u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)]
9 s/ X8 C# h7 y3 ?例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
  D) z3 d( |; U0 L0 L' |例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
: w4 n" {# H$ `" P. F+ r
5、主要向量运算函数。
! V# m1 A! L4 P5 G例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
sum(xx) #和
3 s, e& \7 c6 y& R  Smax(xx) #最大值
min(xx) #最小值
range(xx) #取值范围
mean(xx) #平均值
var(xx) #方差
! c0 `- _$ S7 W, f* l& Q% r) f) Ssort(xx) #从小到大排序
& l- P' G/ @/ |& [; q, srev(xx) #反排列， 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
rank(xx) #单元值大小顺序
2 Y( `; L) L5 g  I/ fprod(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
append(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
match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
1 J: b' `( a5 j) ]% r$ {例4：yy <- -9:10
! Y: g) k% A# o1 M: Nall(yy > 0) #判断所有
' h5 E- ?9 N8 o, H& v# kall(yy > -10)
# C$ N' y: Z( @3 ]any(yy == 0) #判断部分
' T1 q. {. T, _any(yy > 0)
any(yy < -10)
/ R* c  Z% A/ _/ G

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~