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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。
    $ [% {( X0 r( b8 L- w; E+ l例1:seq(10, 20, 0.5)
    / O, ^7 X9 K6 K! y% e  ^- W例2:seq(0, by = 0.03, length = 15)9 R+ L! K( ^* Q1 f1 x$ n  g
    - _& |+ u# c  E  z0 N; H+ I
    2、rep():产生有规律的数列,重复第一个变量若干次。" O7 U5 E: h3 ^/ m8 l
    例1:rep(1:3, 1:3). m; x7 p; H& h$ N! C) e
    例2:rep(1:3, rep(2, 3))
    & n) V5 V/ m' Q9 f5 G6 @例3:rep(1:3, length = 10)5 v. U3 l) `* T3 J

    6 N+ J' y1 R. p0 v" `$ h+ G3、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)。3 [; V5 _" {4 ~  k: x
    例1:a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a- h1 W" ?3 S( i- `; B$ w
    例2:a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a
    ; ^9 ?1 s: E' a; J/ K1 r3 J/ L' B' p
    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。$ y) A+ E0 R0 c
    例1:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]8 F( A0 k. j# J/ u
    例2:x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
    ; J1 l3 L2 I5 Y/ K例3:xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]9 l4 I* p" @2 t* H% `' v  d3 ^& U- v
    例4:x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA". c" d- H( @+ t# a( }
    2 N, M9 o2 b) y' h: r& S
    5、主要向量运算函数。) |" Q( w. N* B, T3 \. O( {4 B
    例1:xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
    5 r/ T' x6 u& |! z; Z! I& xsum(xx) #和8 C$ {9 q! Q+ ~0 V" J* l
    max(xx) #最大值( p* ^6 ~1 E7 K  n( {$ ^
    min(xx) #最小值" b6 D" \8 C& [/ K- B2 n  Y
    range(xx) #取值范围
    * {9 f  E6 J, ?* @/ @4 mmean(xx) #平均值
      r( u+ ?. l/ C( Uvar(xx) #方差0 R+ B+ J) p, x* Y3 [, O: u4 O) |
    sort(xx) #从小到大排序2 r9 D0 l6 \4 d) W7 H
    rev(xx) #反排列, 所以从大到小排序应该是rev(sort(xx)), m( s6 d  c1 J# g6 b: e
    rank(xx) #单元值大小顺序
    ' l4 |/ H7 g  i, b( U& x# ], S+ ]" Rprod(xx) #乘积,所以阶乘是prod(1:n)
    3 j# E' W/ i( n% E" j" r. D例2:x <- seq(1, 15, 2)8 ~! w/ T1 M1 F# Z  ~1 S
    append(x, 20:30, after = 5) #插入数据) @) j4 a9 |$ {0 [# [9 q8 \
    append(x, 20:30) #参数after缺省默认从向量的最后插入值
    8 f  v9 a( K& l1 ^; K- X! J' zreplace(x, c(2, 4, 6), -1) #替换函数
    ( D+ l" J+ ?( o2 g6 o例3:state.name7 n7 t2 d5 N% N: G/ O
    match(c('Ohio', 'Wyoming'), state.name) #完全匹配函数% K7 |4 j4 K$ X1 q( |4 q
    pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name) #部分匹配函数
    6 a  M- t: Q; g. Z$ R) [. C! Lstate.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
    8 a8 c! ^9 J% _: t# s$ d3 f6 q例4:yy <- -9:10
    5 X9 ]/ |4 a' ?$ o5 oall(yy > 0) #判断所有
    ( x: u9 Z$ V/ ?# d, {4 c  Ball(yy > -10)
    $ x' X8 ?% |9 F5 B2 r; gany(yy == 0) #判断部分
    $ a  u4 t; S/ v" X* B( n  Many(yy > 0)7 y5 h3 j* N+ Z! f- H) ~
    any(yy < -10)
    6 p" U! Y1 M, \: d; ]0 y% o+ d$ X" V. h" W, r3 W& B2 u

    6 ~3 N; s! \/ ^  O
    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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