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)
2 C) Z2 q8 I) C, [* l; Q4 J例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)
# Q# w" R. `5 \: o1 K
0 F1 G0 C* t- d2、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)
7 N  u% `- P( s1 E  d1 t例2：rep(1:3, rep(2, 3))
% c2 @: `' j# B# l5 Y9 j例3：rep(1:3, length = 10)
% u4 J9 n0 X7 E' P, ?6 h; ?$ X
+ |/ j5 ?' }3 ~2 y/ F5 |7 N- _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）。
例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
! X5 }' Z# f1 ], B. ^2 ]
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。
例1：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
8 J+ D7 Q* R6 t* A' m4 V: K- z例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
) l% J$ p& e. R& |) m/ A例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
& w3 g# r0 ~+ r7 z  O3 q. H例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
- `! w& Y1 ]0 z' U& |6 H5 H, k% k0 y  Y& ^
# t9 t# B( \, D6 x# y* H' ]& u8 ~5、主要向量运算函数。
例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
sum(xx) #和
7 ^2 X$ i; |: H9 u5 t7 j7 w2 Bmax(xx) #最大值
min(xx) #最小值
. N. g, H; H# A$ _5 Wrange(xx) #取值范围
/ Z; {, i& e5 ?! I/ P# ]* O. Qmean(xx) #平均值
0 C, I5 @2 r+ {" r7 @8 _3 K6 D2 Zvar(xx) #方差
* n+ T8 ^9 k& S5 U8 R1 W9 Isort(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))
- w3 I! I3 t' `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
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)]
例4：yy <- -9:10
all(yy > 0) #判断所有
3 h6 Y' {2 A- L* `7 b7 qall(yy > -10)
any(yy == 0) #判断部分
any(yy > 0)
+ \3 A8 w2 ]% E# r" E6 Iany(yy < -10)

winxblast

好像看的人不多~

度过无风

不错噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢噢

maybelu9

学到了

空木葬花

非常感谢楼主的福利！

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

添添向善

不错啊，楼主继续啊！！！支持你！