R軟件的使用

• 前言
• • 數字、字符與向量
  • • 基礎運算
    • 產生有規律的序列
    • 向量下標運算
  • 對象和它的模式屬性
  • 因子
• 結語

前言

Hello CSDN！ 第一次寫CSDN博文，感覺和其他的博客寫作方式很不一樣，之前一直是膜拜其他文章。馬上要考試R語言了，想通過CSDN記錄我的復習過程，可能有許多不足的地方，希望大家多多指教！

數字、字符與向量

基礎運算

哈哈哈哈好有意思，用CSDN寫文章好高級：

#向量的賦值 x = c(1,2,3,4,5) #法一，我最喜歡這個辦法 assign("x1",c(1,2,3,4,5)) #法二 c(1,2,3,4,5) -> x2 #法三 y=c(x,0,0,x1) #定義y有12個分量，兩邊分別是變量x,x1中間是倆0

運行結果： (^ ~ ^) 高亮

對于向量的運算，記錄幾個常見的：

#運算 x*y x/y x^2 12%/%5 # %/%為整除 12%%5 # %%為求余數 range(x) #求向量x的范圍 min(x) #就不多說了哈哈哈哈 which.max(x) #表示第幾個分量求到最大值 exp(x) sqrt(x) #當自變量為向量時，返回值也為向量 sqrt(-2+0i) #復數開根時候，需要加上i呦

運行結果：

下邊時與一些與向量運算有關的函數，由于復習要查漏補缺，所以就放這些啦

sum(x) #求向量x的分量之和 prod(x) #求向量x的分量的連乘積 length(x) #求向量x的分量的個數 median(x) #求向量x的分量的中位數 sd(x) #求向量x的分量的標準差 p=c(3,5,1,4,2) sort(p) order(p) #下標列出 sort.list(p)

運行結果：

產生有規律的序列

哇哦，第一次使用文本有些激動。下面我就要學習如何去快速生成有規律的序列啦，真是前人栽樹，后人乘涼。

#等差數列 > 3.14:6 [1] 3.14 4.14 5.14 > 3:7.6 [1] 3 4 5 6 7 > 2*1:4 #等差運算優于乘法運算 [1] 2 4 6 8 > 1:7-1 [1] 0 1 2 3 4 5 6 > 1:(7-1) [1] 1 2 3 4 5 6 #間隔數列 > seq(-5,5,by=.2)[1] -5.0 -4.8 -4.6 -4.4 -4.2 -4.0 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2 [11] -3.0 -2.8 -2.6 -2.4 -2.2 -2.0 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 [21] -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 [31] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 [41] 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0 4.2 4.4 4.6 4.8 [51] 5.0 > seq(length=51,from = -5,by=.2)[1] -5.0 -4.8 -4.6 -4.4 -4.2 -4.0 -3.8 -3.6 -3.4 -3.2 [11] -3.0 -2.8 -2.6 -2.4 -2.2 -2.0 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 [21] -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 [31] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 2.6 2.8 [41] 3.0 3.2 3.4 3.6 3.8 4.0 4.2 4.4 4.6 4.8 [51] 5.0 > #重復函數 > rep(x,2)[1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 > x>3 > [1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE

is.na()檢測缺失數據
is.nan()檢測數據是否不確定
is.finite()檢測數據是否有限
is.infinite()檢測數據是否無窮

> m=c(0/1,0/0,1/0,NA) > m [1] 0 NaN Inf NA > is.na(m) #檢測缺失數據 [1] FALSE TRUE FALSE TRUE > is.nan(m) #檢測數據是否不確定 [1] FALSE TRUE FALSE FALSE > is.finite(m) #檢測數據是否有限 [1] TRUE FALSE FALSE FALSE > is.infinite(m)#檢測數據是否無窮 [1] FALSE FALSE TRUE FALSE

paste( )可以把其自變量連成一個字符串，并用空格隔開

#復數向量 x=seq(-pi,pi,by=pi/10) y=cos(x) z=complex(re=x,im=y) plot(z) lines(z)

對于復數運算
Re()計算實部，Im()計算復數的虛部，Mod()計算復數的模，Arg()計算復數的幅角

向量下標運算

學習到這里，我決定休息一下，用一個清醒的大腦去進行下標運算的學習。

> x=c(1,6,3,5) > x[3] [1] 3 > x+5 [1] 6 11 8 10 > x=c(1,6,3,5) > x[3] [1] 3 > x+5 [1] 6 11 8 10 > (x+5)[2] [1] 11 > x[c(1,3)]=c(123,456) > x [1] 123 6 456 5

將向量中缺失數據賦為0，我覺得這個在數據預處理的時候挺有用，get一個小技巧。

> #邏輯向量 > z=c(2,3:5,NA) > z [1] 2 3 4 5 NA > z[is.na(z)]=0 > z [1] 2 3 4 5 0

定義分段函數

> x [1] 2 -6 3 > y=numeric(length(x)) #產生數值型向量 > y [1] 0 0 0 > y[x<0]=1-x[x<0] > y[x>=0]=1+x[x>=0] > y [1] 3 7 4

下邊的也是一些基礎向量下標操作，這里的A是字符串呦。

> #運算 > v=c(1:10) > v[1:4] [1] 1 2 3 4 > v[c(1,4,5)] [1] 1 4 5 > v[-(1:5)] [1] 6 7 8 9 10 > #定義向量還可以給元素加名字呦 > score=c(A=99,B=200,C=30) > scoreA B C 99 200 30 > score["B"]B 200 > #也可以之后在定義 > age=c(1,2,3) > names(age)=c('A','B','C') > age A B C 1 2 3

對象和它的模式屬性

R語言是一種基于對象的語言，R對象分為單純對象和復合對象兩種，單純對象是所有元素都是同一種基本類型（如數值、字符串），but元素不在是對象；復合對象元素可以是不同類型的對象，每一個元素是對象。

固有屬性： mode和length
向量類型: logical（邏輯型）、numeric（數值型）、complex（復數型）、character（字符型）等

z=1:5
is.character(z) #判斷是否為某類型
[1] FALSE
as.character(z) #強制轉換
[1] “1” “2” “3” “4” “5”
score=c(A=99,B=200,C=30)
attributes(score)
$names
[1] “A” “B” “C”

#更換屬性
attr(score,“names”)=c(“z”,“x”,“c”)
attr(score,“type”)=“student”
score
z x c
99 200 30
attr(,“type”)
[1] “student”
attributes(score)
$names
[1] “z” “x” “c”
$type
[1] “student”

因子

factor()函數 把向量編碼成一個因子
table()可以對因子進行計數
tapply() 可以實現分組計算
gl()可以方便的產生因子

> #因子 > sex=c("M","F","M","M","F") > sexf=factor(sex) > sexf [1] M F M M F Levels: F M > height=c(174,165,180,171,160) > tapply(height,sex,mean)F M 162.5 175.0 > gl(4,5)[1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 Levels: 1 2 3 4 > gl(3,1,15)[1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 Levels: 1 2 3

其中gl()函數的參數如下：

結語

感謝大家能夠看到這里，距離R語言考試還有7天，一周從入門到考試實戰，擼起袖子加油干！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一起学习R软件吧——R软件的使用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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