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R语言初级教程(11): 向量(下篇)

2018-10-16  本文已影响3人  R语言和Python学堂

这是最后一篇讲解有关向量操作的博客,介绍有关向量的函数,主要有:

下面来看具体的例子:

> x <- c(2, 4, 5, 3, 2)
> y <- c(7, 2, 3, 8, 6)
> z <- c(1, 7, 2, 9, 0)

> max(x)   ## 最大值
[1] 5

> min(x)   ## 最小值
[1] 2

> range(x)   ## 最小值和最大值
[1] 2 5

> length(x)   ## 长度
[1] 5

> sum(x)   ## 求和
[1] 16

> prod(x)   ## 求积
[1] 240

> mean(x)   ## 算术平均值
[1] 3.2

> median(x)   ## 中位数
[1] 3

> var(x)   ## 方差
[1] 1.7

> sd(x)   ## 标准差
[1] 1.30384

> cor(x, y)   ## 相关系数
[1] -0.7555763

> sort(x)  ## 按大小顺序排序
[1] 2 2 3 4 5

> rank(y)  ## 对应元素的排名
[1] 4 1 2 5 3

> order(x)   ## 对应排名的元素在x向量中的位置
[1] 1 5 4 2 3

> quantile(x)   ## 最小值、下分位数、中位数、上分位数和最大值
  0%  25%  50%  75% 100% 
   2    2    3    4    5 

> cumsum(x)   ## 累计和
[1]  2  6 11 14 16

> cumprod(x)   ## 累计积
[1]   2   8  40 120 240

> cummax(x)   ## 累计最大值
[1] 2 4 5 5 5

> cummin(x)   ## 累计最小值
[1] 2 2 2 2 2

> pmax(x, y, z)   ## x、y、z向量对应位置上的最大值

[1] 7 7 5 9 6

> pmin(x, y, z)   ## x、y、z向量对应位置上的最小值
[1] 1 2 2 3 0

> table(x)   ## 元素统计频数
x
2 3 4 5 
2 1 1 1 

> diff(x)     ## 相邻两元素之差
[1]  2  1 -2 -1

> unique(x)    ## 删除重复元素
[1] 2 4 5 3

> union(x, y)    ## 并集
[1] 2 4 5 3 7 8 6

> intersect(x, y)    ## 交集
[1] 2 3

> setdiff(x, y)    ## 差集
[1] 4 5

> x %in% y       ## 判断x向量中的元素是否在y向量中

[1]  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE

R向量的最后一部分内容就讲到这。

如若有遗漏,后期将会添加至本博客。


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