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。
. f# e7 n- j. f) M+ ^9 w例1：seq(10, 20, 0.5)
* [6 O  f( j* y" C  {. A/ V1 B$ b+ l例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)

2、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)
$ c9 |+ o+ t1 J: c1 Z! d例2：rep(1:3, rep(2, 3))
例3：rep(1:3, length = 10)

5 X3 v0 b3 M" O* R+ p' j0 X3、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
! ]8 R8 K# W0 V例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a

4 a2 Q. A- ]) Y) Z$ s4、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)]
例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]
* e0 d+ W6 ~, t1 a! Q* x, E, D' E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"
2 a( e0 T& p% k( Y' z' ?
5、主要向量运算函数。
9 \$ ?4 B. l+ _0 A+ t例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)
sum(xx) #和
- W4 B7 ^$ ]* F! b$ u8 ~! emax(xx) #最大值
min(xx) #最小值
- ]: U" e7 i) @* m) c! ^$ ]; Z% drange(xx) #取值范围
$ D8 H! n4 Z8 Umean(xx) #平均值
var(xx) #方差
sort(xx) #从小到大排序
  }* n: V; n, x. Wrev(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
prod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)
例2：x <- seq(1, 15, 2)
% \  R: G. m) e9 Aappend(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
7 O/ @6 i* T# t3 Pstate.name[pmatch(c('Oh', 'Wy'), state.name)]
例4：yy <- -9:10
all(yy > 0) #判断所有
all(yy > -10)
any(yy == 0) #判断部分
: P$ K1 c! [' R5 _' F0 p  Gany(yy > 0)
4 }; ?2 ?8 K: [7 K. e: Lany(yy < -10)
7 E7 W/ N3 S/ r- c
9 }& C1 B( @: B! B! x

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！