R语言入门 Chapter01 | 向量
不登高山,不知天之高也；不临深溪,不知地之厚也。 ——荀子这篇文章讲述的是R语言中关于向量相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
Chapter01 | 向量
[*]一、向量的概念及简单介绍
[*]
[*]1、概念
[*]2、创建向量和查看向量
[*]3、向量运算的简单介绍(最后有补充)
[*]二、索引及元素的增删改查
[*]
[*]1、索引
[*]
[*]1.1、整数索引
[*]1.2、逻辑向量索引
[*]1.3、名称索引
[*]2、元素的增删改查
[*]
[*]2.1、添加元素
[*]2.2、删除元素
[*]三、向量运算(补充)
同时推荐前面作者另外三个专栏的文章：
[*] 快速入门之Tableau系列：快速入门之Tableau
[*] 快速入门之爬虫系列：快速入门之爬虫
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一、向量的概念及简单介绍
1、概念
向量，vector，是R中最重要的一个概念，它是构成其他数据结构的基础。R中的向量概念与数学之间的向量是不同的，类似于数学上的集合的概念，由一个或多个元素所构成。
向量其实是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。
用函数C来创建向量。c代表concatenate连接，也可理解为收集collect，或者合并combine。
其中R内置的函数中，格式为为向量的有：
euro
rivers
stat.abb
state.name
state.area
2、创建向量和查看向量
1、创建向量
[*] 1、创建向量：c()，查看长度length()，查看类型mode()
# 创建向量
x1 <- c(2,4,6,8,0)
x2 <- c(1,3,5,7,9)
# 创建字符串向量
> y <- c("li","hua","xin")
> y
"li""hua" "xin"
# 创建逻辑型向量
> z <- c(TRUE,FALSE,T,F)
> z
TRUE FALSETRUE FALSE
# 创建从1到100的向量
a1 <- c(1:100)
# 查看向量x1的内容
> x1
2 4 6 8 0
# 查看向量x1中的第三个数
> x1
6
2、查看向量的长度和类型
# 查看字符串向量
> mode(y)
"character"
# 查看向量的长度
> length(x1)
5
# 查看向量的类型
> mode(x1)
"numeric"
3、向量运算的简单介绍(最后有补充)
[*] 1、简单介绍
#创建一个1到10的向量
> 1:10
123456789 10
# 向量中每一个数都减1
> 1:10-1
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# 向量中每一个数都乘以2
> 1:10*2
2468 10 12 14 16 18 20
# 向量中每一个数都乘以2加1
> 1:10*2+1
3579 11 13 15 17 19 21
> a <- 1:60*2+1
> a
3 5 7 9111315171921232527293133353739414345
47495153555759616365676971737577798183858789
9193959799 101 103 105 107 109 111 113 115 117 119 121
# a向量中下标为5的数的值
> a
11
> a
13
> a <- 2:60*2+1
> # a向量中下标除了5以外的所有元素
> a[-5]
5 7 911151719212325272931333537394143454749
51535557596163656769717375777981838587899193
959799 101 103 105 107 109 111 113 115 117 119 121
# 向量a中前五个元素
> a
579 11 13
# 向量a中除了前五个下标以外对应的数
> a[-(1:5)]
15171921232527293133353739414345474951535557
596163656769717375777981838587899193959799 101
103 105 107 109 111 113 115 117 119 121
#错误，度量值不对
> a
Error in a : incorrect number of dimensions
# 向量a中的第2，4，7个元素
> a
7 11 17
#向量a中第三个到第八个元素的内容
> a
9 11 13 15 17 19
#向量a中小于20的元素
> a
579 11 13 15 17 19
#向量a中中大于30小于50的元素
> a
31 33 35 37 39 41 43 45 47 49
#向量a中前三个元素相加
> a]
21
[*] 2、Seq()函数
Seq()函数可以按照指定的规律创建向量
# 创建一个从5到20的向量
> seq(5,20)
56789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
# 创建一个从5到121的向量，公差为2
> seq(5,121,by=2)
5 7 911131517192123252729313335373941434547
49515355575961636567697173757779818385878991
93959799 101 103 105 107 109 111 113 115 117 119 121
# by 和 length 不能同时指定
> seq(5,121,by=2,length=10)
Error in seq.default(5, 121, by = 2, length = 10) : 太多参数
# 创建一个从5到121的向量，总共有10项，自动计算公差
> seq(5,121,length=10)
5.0000017.8888930.7777843.6666756.5555669.4444482.3333395.22222 108.11111
121.00000
[*] 3、产生字母序列letters[ ]
# 生成字母序列，超过部分 NA自动补齐
> letters
"a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v"
"w" "x" "y" "z" NANANANA
[*] 4、which()函数
> a <- c(2,3,4,2,5,1,6,3,2,5,8,5,7,3)
# 最大值的位置
> which.max(a)
11
# 最小值的位置
> which.min(a)
6
# 最小下标的值
> a
1
# 向量中值为2的下标
> which(a==2)
1 4 9
# 向量中2所在的位置
> a
2 2 2
# 向量中值大于5的下标(返回的索引值)
> which(a>5)
7 11 13
# 向量中大于5的元素(通过索引值返回向量值)
> a
6 8 7
[*] 5、rev()函数，sort()函数
> a <- 1:20
> a
123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
# 倒序向量
> rev(a)
20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10987654321
# 随机创一个向量
> a <- c(2,3,4,2,5,1,6,3,2,5,8,5,7,3)
# 排序向量
> sort(a)
1 2 2 2 3 3 3 4 5 5 5 6 7 8
# 把排序好的向量倒序
> rev(sort(a))
8 7 6 5 5 5 4 3 3 3 2 2 2 1
[*] 6、rep()函数
此函数可以生成重复序列
> x <- c(1,2,3,4,5)
# 把2重复5次
> rep(2,5)
2 2 2 2 2
# 把向量x重复10次
> rep(x,10)
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
1 2 3 4 5
# 把向量中的每一个数字分别重复五次
> rep(x,each=5)
1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5
# 当each和times同时使用时，结果为他们的乘机即5x2
> rep(x,each=5,times=2)
1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4
5 5 5 5 5
# x中的元素，每一个分别重复c向量中的个数
> rep(x,c(2,4,6,2,3))
1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 4 4 5 5 5
二、索引及元素的增删改查
1、索引
1、正(负)整数索引
2、逻辑向量索引
3、名称索引
1.1、整数索引
[*] 1、正整数索引
> x <- c(1:100)
> x
1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819202122
23242526272829303132333435363738394041424344
45464748495051525354555657585960616263646566
67686970717273747576777879808182838485868788
8990919293949596979899 100
# 个数
> length(x)
100
# 第一个元素
> x
1
# 第零个元素，由于没有0所以没有显示// 请自行忽略掉这个不是正整数呀
> x
integer(0)
[*] 2、负整数索引
# 随机一个，即出去这个元素外其他的正常显示
> x[-19]
1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171820212223
24252627282930313233343536373839404142434445
46474849505152535455565758596061626364656667
68697071727374757677787980818283848586878889
90919293949596979899 100
[*] 3、向量化操作
> x
456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18
# 随机选取数值，取出
> x
1 23 45 77
# 不能要取数值不能异号，否则会出错
> x
Error in x : only 0's may be mixed with negative subscripts
1.2、逻辑向量索引
常用的方式，T输出，F不输出，找不到的用NA表示
[*] 1、数字型操作
> y <- c(1:10)
> y
134789 NA
> y
123456789 10
> y
1 3 5 7 9
> y
134679 10
> y
6789 10
> y
6 7 8
[*] 2、字符型操作
> z <- c("one","two","three","four","five")
# 查看是否在z中
> "one" %in% z
TRUE
# 将逻辑条件添加到索引中
> z["one" %in% z]
"one" "two" "three" "four""five"
> z
"one" "two"
# 用在索引中只输出两个元素
> z %in% c("one","two")
TRUETRUE FALSE FALSE FALSE
> k <- z%in% c("one","two")
> z
"one" "two"
PS：中括号里的是条件，把条件单独放出来，就会将对象按照是否符合条件分为TURE和FALSE，放在中括号就会只输出TRUE的内容。
1.3、名称索引
> names(y) <- c("one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine","ten")
# 显示所有
> y
one two threefourfive six seven eightnine ten
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> name(y)
Error in name(y) : could not find function "name"
# 显示y中的名称即索引
> names(y)
"one" "two" "three" "four""five""six" "seven" "eight" "nine""ten"
# 通过索引查找值，不过貌似不常用
> y["one"]
one
1
2、元素的增删改查
2.1、添加元素
> x <- 1:100
> x
1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819202122
23242526272829303132333435363738394041424344
45464748495051525354555657585960616263646566
67686970717273747576777879808182838485868788
8990919293949596979899 100
# 直接添加
> x <- 101
> x
1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819202122
23242526272829303132333435363738394041424344
45464748495051525354555657585960616263646566
67686970717273747576777879808182838485868788
8990919293949596979899 100 101
> v <- c(1,2,3)
#批量赋值
> v <- c(4,5,6)
> v
1 2 3 4 5 6
# 为v中的第20个元素赋值为4
> v=4
> v
123456 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA4
# 如果想在中间插入数值，需要使用append()函数
> append(v,99,after = 5)
12345 996 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA4
# 如果想赋值可，直接赋值
> v=15
> v
1 153456 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA4
2.2、删除元素
# 如果要删除整个向量
rm(v)
# 删除个别元素
> y[-c(1:3)]
fourfive six seven eightnine ten
4 5 6 7 8 9 10
# 重新赋值给原来的向量
> y <- y[-c(1:3)]
# 查看
> y
fourfive six seven eightnine ten
4 5 6 7 8 9 10
三、向量运算(补充)在第一部分已经有了介绍，下面的为补充部分，各位可自行运行了解
#vector functions 定义一个数学函数
x <- -5:5
abs(x) # 返回向量的绝对值
sqrt(x) # 计算平方根
log(16,n=2)#求对数，其中参数为要求的值，第二个参数base为底数
log10(10) # 不加base参数，默认为自然对数
exp(x) #计算向量中每个元素的指数
ceiling (c(-2.3,3.1415))# 返回x中不小于零的整数
floor(c(-2.3,3.1415)) # 返回x中不大于零的整数
trunc(c(-2.3,3.1415)) # 返回函数的整数部分
round (c(-0.618,3.1415),digits=2) # 用来进行四舍五入
signif (c(-0.0618,3.1415),digits=3) # 与round函数类似，只不过保留小数部分有效数字
sin(x);cos(x);tan(x) # 三角函数
# 下面为统计函数
vec <- 1:100 # 数值向量，有100个函数
sum(vec) # 求和
max(vec) # 求最大值
min(vec) # 求最小值
range(vec)# 直接返回最大值和最小值
mean(vec) # 返回向量的平均值
var(vec) # 返回向量的方差
round (var(vec),digits=2) # 保留两位小数
sd(vec) # 返回向量的标准差
prod(vec) # 返回向量连乘的积
median(vec) #计算中位数
quantile(vec) # 计算分位数
quantile (vec,c(0.4,0.5,0.8))#
https://blog.51cto.com/u_14683590/3737468
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