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R:常用的向量运算

►向量运算和布尔运算

    r是重大聚会式说闲话。,它的整个手感符,象征“+”,在世界上是独身重大聚会。。无变化的在世界上是独身向量。,因而还可以添加用无线电引导。,运算符由元素按元素手感。。包围列举如下: 

> 2 + 3

[1] 5

> “+” (2, 3)

[1] 5

> x <- c(1, 2, 4)> x + c(5, 0, -1)

[1] 6 2 3

> x * c(5, 0, -1)

[1]  5  0 -4

注:由于应用了*重大聚会,其实,元素和元素是相乘的。。同一的的规律也分歧的否则数值运算符。。

器向量证明人:选择或修正知识集的零件

R中最重要和最经用的运算符经过是证明人。。独身向量的零件(subset)元素可以经过向量名前面的方间歇中混录证明人向量受到,更确切地说,证明人向量的体式是向量1 [向量2 ]。,它使恢复原状的争吵,1向量商标向量,这些元素2。倘若陈述的争吵向量,则人们可以立即的在陈述的末了方间歇中混录证明人向量以受到导致向量的子向量。

于逻辑向量

    这种情况下,证明人向量不得已与所选E的向量一节分歧。。向量中与证明人向量元素绝对应的元素。,that的复数与false绝对应的元素将被疏忽。,比如:

> y <- c( NA, , , NA, ,  )

> y[ !( y ) ]

[1]    

余无符号整体向量

    这种情况下,证明人向量不得已为{ 1。,2,3,…,一节的子向量(x)。在证明人向量证明人对应的元素将被选中,导致向量的挨次与商标VEC的挨次恒等的。。。这样证明人向量可以应该恣意一节。,导致向量的一节与证明人向量完全恒等的。。例:

> y <- c(, , , )

> y[ c(1, 1, 3) ]

[1]   

注:元素反复是容许的。。

> y[2 : 3]

[1]  

> c( “x”, “y” )[ rep( c(1,2,2,1), times=3 ) ]

 [1] “x” “y” “y” “x” “x” “y” “y” “x” “x” “y” “y” “x”

负负整体向量

这样证明人向量布置去掉的元素而责怪象征。。例:

> z <- c(5, 12, 13)

> z[-1]

[1] 12 13

> z[-1:-2]

[1] 13

注:对正数下标意图人们要迅速离开一致的的。

宇弦用无线电引导

这仅仅用于独身反对,它可以用。这种情况下,对独身术语的向量的子向量可以作为独身无符号整体制表。例:

> fruit <- c( 3, 5, 2, 8 )

术语(果品<- c( "orange", "apple", "peach", "banana" )

果品[苹果], “peach” ) ]

苹果桃5 2

注:名字证明人(name indices)比拟数值证明人(numeric indices)的得益执意轻易记。此用法在知识框(知识帧)手感中。,最昭著的优势。

用于创办用无线电引导运算符。

    r正中鹄的许多的运算符在创办向量时正是使对某人有利。。

    “:在布置范围内构造值向量。。

> 5 : 8

[1] 5 6 7 8

> 5 : 1

[1] 5 4 3 2 1

    在意先买权成绩。 

> i <- 2

> 1 : i – 1

[1] 0 1

> 1 : ( i – 1 )

[1] 1

    1的表达:1.,比负号高地的的前,因而先计算1:i,受到1:2,当时的减去1,这意图从独身向量中减去两个向量。。这必要再生,将独身向量(1)扩展到(1),1),二元向量1:2一节婚配,逐元素相减,所得导致(0)。,1)。

    1的表达:(i-1),高于负间歇的前。,更确切地说,率先计算I-1,陈述的终极争吵1。:1,这是1。

应用序列说闲话创办向量

    比“:手感符的更普通的重大聚会是,用于构造算术序列。重大聚会可以用于构造具有布置幕间休息的向量。。

序列(4)

[1] 1 2 3 4

SEQ(从12, to=30, by=3)

[1] 12 15 18 21 24 27 30

SEQ(从, to=2, length=10) 

[1]          

注:区间能够责怪整体。。

> x <- c(5 ,8, 10)

> x

[1]  5  8 10

序列(x)

[1] 1 2 3

> x <- NULL

> xNULL

序列(x)

整体(0)

注:可以牧座,倘若x责怪空的,x(x)的导致与1的导致恒等的:一节(x)。,只因为倘若x是空的,Seq(x)正确地计算空值null。,使下面成圈迭代0次。

反复向量的应用是反复常数。

    rep()(由repeat探出)重大聚会让人们可以附近的地把同一的常数放在长向量中。该让与的体式为,倍),这执意创办独身时间*一节(x)元素的向量。,这样向量由x反复次数结合。。例:

地名索引(8, 4)

[1] 8 8 8 8

> rep( c(5, 12, 13), 3 )

[1]  5 12 13  5 12 13  5 12 13

> rep( 1 : 3, 2 )

[1] 1 2 3 1 2 3

> rep( c(5, 12, 13), each=3 )

[1]  5  5  5 12 12 12 13 13 13

注:每个重大聚会的限制因素()重大聚会,它布置x更迭反复。。

(整个和无论哪个)都被应用了。

无论哪个()和财产()重大聚会都正是附近的快捷。,他们使知晓反正有独身或整个限制因素是真的。。

> x <- 1 : 10

> any( x > 8 )

[ 1 ]真实

> any( x > 88 )

【1】假

> all( x > 88 )

【1】假

> all( x > 0 )[ 1 ]真实

    any()重大聚会断定财产值其中的哪一个反正独身为TURE。财产()重大聚会的效能近似。,它决议这些值其中的哪一个都是真的。。

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