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。
3 v3 {" S6 y3 M) T& |! q8 P. n例1：seq(10, 20, 0.5)
7 m& y6 V  s. S- Q& X$ Q1 m6 k# P例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)

: K: j" b7 I/ ^# R" y3 L0 \2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。
  j5 Z8 v/ f/ H. T& P0 A% f& L例1：rep(1:3, 1:3)
例2：rep(1:3, rep(2, 3))
例3：rep(1:3, length = 10)
" \+ i$ J5 i2 a% g. F2 t8 d- y
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
' A* Z% E7 v  r' @& Q! g3 Q
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。
, }# ~+ `0 X* |! K  l( v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)]
/ c, t# t* t3 N0 Q+ {例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]
例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"
5 w; P' N! R6 C& o+ z! j
5、主要向量运算函数。
例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
6 x$ N1 ^% X1 z" R5 z) [sum(xx) #和
: r9 i1 N/ w, q" c; X" \# umax(xx) #最大值
min(xx) #最小值
range(xx) #取值范围
+ ^8 H% a( e- b$ emean(xx) #平均值
2 E! f$ D4 F9 ?( w( Rvar(xx) #方差
; I$ |, ~, v2 b  S- [sort(xx) #从小到大排序
) m! W$ A! N7 j3 Brev(xx) #反排列， 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))
+ m2 |& j/ ^, y+ ^rank(xx) #单元值大小顺序
/ Y+ X3 `9 E9 Mprod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)
! x6 i2 f; j8 @7 Y: R% v' c6 ]例2：x <- seq(1, 15, 2)
: U/ \9 _" h7 m/ \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
8 J/ v. k. X7 X. `! ]8 ppmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
state.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
例4：yy <- -9:10
; ^8 t' b/ _" L$ f! r  Zall(yy > 0) #判断所有
/ W. ~$ V7 }, m! t( s3 k. Xall(yy > -10)
any(yy == 0) #判断部分
( [/ n4 k- L) P% A6 C5 Dany(yy > 0)
any(yy < -10)
& U8 J9 k, a5 b/ q! s5 J5 }
+ |0 C' r+ \4 J

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！