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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 |倒序浏览
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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。
    / ^+ n1 ~, j" k+ ]8 e例1:seq(10, 20, 0.5), l- P, Y" j1 m: I
    例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)9 m% z+ D0 b5 y. K6 h8 V" k. n

    / N8 `2 m: u' u& c: @1 w: n2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。( V' e2 X9 @/ O8 M& W
    例1:rep(1:3, 1:3)4 _# I- t6 S7 J4 W* _( b
    例2:rep(1:3, rep(2, 3))
    , o7 n0 t, P; t) x例3:rep(1:3, length = 10)' B6 h6 ]# p( |+ G9 t
    : \( F/ x0 F8 J' w% S% m+ |
    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)。
    6 \( B& v" j" J$ o7 W' K$ l例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a
      {# P# k- x8 p. j1 k, z例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a0 B  Z# d5 ]( t! D& o, S  c& s- j4 K1 D
    2 M. n0 O; i4 {/ F) _8 X
    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。" a) b. z7 ?+ u# g
    例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]
    $ M4 d' u8 }. G% ^. z. m例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
    $ e" U9 g8 _% W* I1 b* s  K例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]# c5 ~; C  b+ t3 A# K
    例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
    8 O) m- Q9 T2 W1 l4 w  Z9 i# R% Y8 B# C! E7 _
    5、主要向量运算函数。
    ) ?) u& Z9 W# i: D例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)0 h3 f* y! k) v7 Q# a! T  c
    sum(xx) #和
    6 b# t+ R* ~4 Hmax(xx) #最大值4 Z+ y6 ]- y% F* s
    min(xx) #最小值
    6 ^3 A1 Y: m- i3 n, krange(xx) #取值范围
    ) b# r5 E/ R% ^7 {* X7 G' i. p. Xmean(xx) #平均值
    8 A: i3 F; r# }( @var(xx) #方差
    ( H  G& E( Z; Q* R$ j1 F- e# r% l6 n5 usort(xx) #从小到大排序& \7 q8 Z( ?3 |. t
    rev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
    * h2 S, h, e, b8 S4 ?* `# O% Irank(xx) #单元值大小顺序3 t% f8 B3 Q. V! \, c  b* X3 u
    prod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)3 `  Z* m  X2 b* n) `
    例2:x <- seq(1, 15, 2). R+ R8 B) y9 i$ A( y7 I0 c. z" p& [
    append(x, 20:30, after = 5) #插入数据# B$ j5 X, ~6 C4 {! K1 |/ Z
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
    . D7 y2 P' H, t9 A. |+ {0 M/ Mreplace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数3 T9 c5 [! p6 C% E7 N* ]2 t
    例3:state.name3 w5 A  \' P% K; q" l% Z
    match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数
    5 ^3 M, u- G2 f' B1 kpmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数6 ^7 \1 |. S' K3 j9 d6 K% k
    state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
    2 a+ j! f! h7 t9 h' ?例4:yy <- -9:10! t, }; Y% e( R- U
    all(yy > 0) #判断所有
    1 k# F+ |9 ~8 Iall(yy > -10)
    1 ]  ?" m8 H' M0 y, l; o) Eany(yy == 0) #判断部分- K- r, o, [4 T; S
    any(yy > 0)
    2 \+ S: M6 ?, a0 dany(yy < -10)
    7 c( ?; W1 [! L& k. n$ P' i
    " m4 U- L0 a* |) l
    / `' p2 k3 h& a8 \" W0 O1 x
    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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