2.2 数字、字符与向量

2.2.1 向量

1.向量的赋值

x<-c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7)

2.向量的运算

x<-c(-1,0,2);y<-c(3,8,2)

v<-2*x+y+1

v

x*y

x/y

x^2

y^x

5%/%3

5%%3

exp(x)

sqrt(y)

sqrt(-2)

sqrt(-2+0i)

x<-c(10,6,4,7,8)

3.与向量有关的函数

min(x)

max(x)

range(x)

which.min(x)

which.max(x)

sum(x)

prod(x)

median(x)

sort(x)

var(x)

2.2.2 产生有规律的序列

1.等差数列

2.312:6

4:7.6

2*1:15

2.等间隔函数

seq(-5,5,by=.2)

seq(10,-5,2)

seq(length=5,from=-5,by=.2)

3.重复函数

x<-c(1,4,6.25);x

rep(x,times=3)

2.2.3 逻辑向量

x<-1:7

l<- x>3

z<- c(TRUE,FALSE,F,T);z

all(c(1,2,3,4,5,6,7)>3)

any(c(1,2,3,4,5,6,7)>3)

2.2.4 缺失数据

z<- c(1:3,NA);z

ind<-is.na(z);ind

z[is.na(z)]<-0;z

x<-c(0/1,0/0,1/0,NA);x

is.nan(x)

is.finite(x)

is.infinite(x)

is.na(x)

在x的四个分量中，0/1为0，只有在is.finite的检测下为真，其余均为假。0/0为不确定，但对函数is.nan和is.na的检测下均为真，这是因为不确定数据也认为是缺失数据。1/0为无穷，因此只在is.infinite检测下为真。NA为缺失数据，只有在is.na检测下为真，因为缺失数据并不是不确定数据，所以在is.nan检测下仍为假。

x[is.nan(x)]<-0;x

2.2.5 字符型向量

y<- c("er","sdf","eir","jk","dim")

y

paste("My","Job")

labs<-paste("X",1:6,sep = "");labs

paste("result.", 1:4,sep = "");

paste(1:10)

paste("Today is",date())

date()

paste(c('a','b'),collapse = '.')

2.2.6 复数向量

x<-seq(-pi,pi,by=pi/10)

y<-sin(x)

z<-complex(re=x,im=y)

plot(z)

lines(z)

Re()计算复数实部，Im()计算复数虚部，Mod()计算复数的模，Arg()计算复数的幅角

2.2.7 向量下标运算

x<- c(1,4,7)

x[2]

(c(1,3,5)+5)[2]

x[2]<-125;x

x[c(1,3)]<-c(144,169);x

1.逻辑向量

x<-c(1,4,7)

x<5

x[x<5]

z<- c(-1,1:3,NA)

z[is.na(z)]<-0

z

z<-c(-1,1:3,NA)

y<-z[!is.na(z)];y

(z+1)[(!is.na(z))&z>0]->x;x

y<-numeric(length(x))

y[x<0]<-1-x[x<0]

y[x>=0]<-1+x[x>=0]

x<- -10:10

plot(x,y)

2.下标的正整数运算

v<- 10:20

v[c(1,3,5,9)]

v[1:5]

v[c(1,2,3,2,1)]

c("a","b","c")[rep(c(2,1,3),times=3)]

3.下标的负整数运算,表示扣除相应的元素

v[-(1:5)]

4.取字符型值的下标向量

ages<- c(Li=33,Zhang=29,Liu=18)

ages

ages[1]

ages["Li"]

fruit<- c(5,10,1,20);fruit

names(fruit)<- c("orange","banana","apple","peach")

fruit

巴特西

统计分析与R软件-chapter2-2