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2019-07-24

2019-07-24

作者: 苹果皮好多皮 | 来源:发表于2019-07-25 10:20 被阅读0次

一、复数(https://zhuanlan.zhihu.com/p/46574502)

二、取整运算、有效小数、有效数字(https://zhuanlan.zhihu.com/p/46601879)

取整运算(ceiling(),floor(),trunc()和round()):通俗点讲就是将一个小数(浮点数)转化成整数。比如,我们可以将3.42转化为3或者4。

有效小数(round()):将一个小数近似为小数位特定的小数。比如,将3.1415926转化为两位有效小数,即3.14。

有效数字(signif()):将一个数近似为特定有效位数的数字。比如,将23456保留两位有效数字,即23000。

三、向量(https://zhuanlan.zhihu.com/p/46857217,https://zhuanlan.zhihu.com/p/46857217,https://zhuanlan.zhihu.com/p/46984287)

分为数值型向量字符型向量逻辑型向量三种类型。

1、向量的创建,查看,增添

向量中的元素必须为同一属性,如果c()函数的参数类型不一致,函数会强制将所有参数变为同一类型,强弱顺序为:character > complex > numeric > integer > logical

1)创建:*1)> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7) ## 数值型向量

                        > colors <- c('red', 'black', 'blue', 'yellow') ## 字符型向量

                        > booleans <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)  ## 逻辑型向量

                 *2)冒号:运算符可用来产生等差级数向量,其使用形式为x:y

                 *3)seq()函数也是用来产生等差级数向量的,其原型为seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL,                       along.with = NULL, ...)。典型用法有:seq(from, to):等价于from:to运算;seq(from, to, by= ):参数by设置公差的大小,最后元素≤to值;seq(from, to, length.out= ):参数length.out设置输出向量的长度,第一个元素为from值,最后元素的值为to,公差由函数自动计算给出

                  *4)rep()函数的作用是重复向量中的元素

2)查看-输入向量名称:> colors

                                        [1] "red"    "black"  "blue"  "yellow"

3)增添:> new_ages <- c(12, ages, 17)

                > new_ages

                [1] 12  4  7  6  5  6  7 17

2、向量的属性--类型,向量长度,平均值、最大值以及最小值等。

1)向量的类型:class()函数

2)向量的大小/向量中元素的个数:length()函数

3)平均值、最大值以及最小值:mean()、max()、min()

3、访问向量中的元素--[]来指定索引,索引从位置1开始。

1)获取向量ages的第二、第三和第六个元素

      > ages[c(2, 3, 6)]

      [1] 7 6 7

2)访问除第四个元素之外的其它元素

      > ages[-4]  

      [1] 4 7 6 6 7

3)访问大于5的元素

      > ages[ages > 5] 

      [1] 7 6 6 7

4、 修改向量中的元素

通过赋值运算来改变向量中的内容

5、有名称的向量

1)创建有名称的向量--c()函数

如:> new_ages <- c(kim=7, rob=6, tony=12)  ## 向量元素的名称分别为'kim', 'rob', 'tony',值分别为7,6,12

      > new_ages

          kim  rob tony

               7    6  12

2)给没名称的向量中的每个元素添加名称--names()函数

如:> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7)  ## 无名称向量

       > names(ages) <- c('bob', 'tom', 'lucy', 'andy', 'sandy', 'joe')  ## 向量元素命名

       > ages

           bob  tom  lucy  andy sandy  joe

              4    7    6    5    6    7

3)元素访问--通过索引(i)和元素名称都可以

ages[i]:返回向量元素的值和名称

ages[[i]]:只返回向量元素的值

ages[元素名称]:返回向量元素的值和名称

ages[[元素名称]]:只返回向量元素的值

4)删除元素的名称--as.vector()函数

如:> new_ages

       kim  rob tony

        7    6  12

       > as.vector(new_ages)

       [1]  7  6 12

6、向量的基本计算

tip:is.vector()函数来判断变量是否为向量

1)当向量长度相同时,对应元素计算;当向量的长度不同时,短的向量会自动循环补齐至与长向量相同,然后再运算

2)内积操作,用到%*%

7、向量函数(https://bbs.pinggu.org/thread-5641916-1-1.html)

1、mean(x, trim = 0.1):就是先把x的最大的10%的数和最小的10%的数去掉,然后剩下的数算平均。

2、一个“=“”等于赋值,例如x=3;两个“==”等于判断,在if函数里面判断,相当于判断是大于,小于,等于的那种判断。

3、fivenum():最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值

4、nchar():字符个数

5、for,while,if和后面的条件之间没有空格();表输出print后加一个空格()

6、identical():比较是否相同

7、runif()函数用于生成从0到1区间范围内的服从正态分布的随机数,每次生成的值都不一样。如runif(6)生成6个,runif(10)生成10个数。

8、"\n":表示换行

9、sub()和gsub()的区别在于,前者只替换第一次匹配的字符串,而后者会替换掉所有匹配的字符串。

例如:将空格字符替换为无

          >sub(" ", "", "abc def ghi")

          [1] "abcdef ghi"

           > ## [1] "abcdef ghi"

           > gsub(" ", "", "abc def ghi")

          [1] "abcdefghi"

          > ## [1] "abcdefghi"

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