从零开始学习R语言（一）——数据结构之“向量”(Vector)

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因为本学期选修了几门与统计有关的课，开始学习统计学中普遍使用的R语言。虽然之前学习过Pascal、C、Python等语言，但是初次接触R语言还是感觉跟其他的编程语言有本质的不同。R语言是数学家设计的编程语言，对于一些常见的数学操作和计算要比其他语言简单得多，因此也更适合用在高效的统计分析上。 我在这里了整理了向量、序列、因子、矩阵、数组、列表等R语言常见的操作，希望能对大家有所帮助~如有建议或批评，也欢迎大家到我的个人博客或知乎专栏评论，谢谢大家！

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1. [一维]：向量（Vector）

1.1 创建一个向量（R语言中默认创建的是列向量，如需要行向量则需要转置）

max(a,b,c)
matrix()
length()
v <- c(4, 7, 23.5, 76.2)          #创建一个向量v并对其赋值
v <- c(4,7,23.5,76.2,80,"rrt")    #向量被污染，只要含有字符，则向量中的数字也将被转变成字符：v变为："4"    "7"    "23.5" "76.2" "80"   "rrt"
u <- c(4,6,NA,2)                  #NA表示空缺
k <- c(T,F,NA,TRUE)               #TRUE、FALSE分别表示逻辑上的真、假
pH <- c(area1=4.5,area2=7,mud=7.3,dam=8.2,middle=6.3)

1.2 向量的基本操作

length(v)       #求向量的长度
mode(v)         #求向量的类型（若向量中全是数字，则返回numeric;若含有字母，则返回character;若含有TRUE、FALSE，则变为logical）

1.3 向量的索引（Index）

x <- c(0,-3,4,-1,45,90,-5)
x > 0                  #输出：FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
x[x>0]                 #输出：4 45 90
x[x <= -2 | x > 5]     #输出：-3 45 90 -5   提示：R语言中|是或（or）的意思
x[x > 40 & x < 100]    #输出：45 90
x[c(4,6)]              #输出：-1 90   提示：[]中为vector时可以索引多个元素
pH <- c(area1=4.5,area2=7,mud=7.3,dam=8.2,middle=6.3)   #此时索引可以用名字来索引内容，如pH['mud]等，类似于python语言中的Dict（字典）

1.4 向量的加减乘除

当两个向量长度一致时，可对应位置直接加或减，如：

v1 <- c(4,6,87)
v2 <- c(34,32.5,12)
v1+v2  #结果：38.0 38.5 99.0

当两个向量长度不一致时（要求一个的长度必须是另一个倍数n），短的向量依次与长向量相加（或减）n次。

v1 <- c(4,6,8,10)
v2 <- c(10,2)
v1+v2  #结果：14  8 18 12

乘除、开方等操作会对向量中的每一个元素进行操作（同时适用于factor，matrix，array等）

v1 <- c(4,6,8,24)
2*v1  #结果：8 12 16 48
​
v <- c(4,7,23.5,76.2,80)
x <- sqrt(v)
x  #结果：2.000000 2.645751 4.847680 8.729261 8.944272

1.5 序列（Sequence）

1.5.1 产生一个序列

1. 直接用"min：max"产生一个[min, max]的序列，若min>max，则为倒序排列，但要注意括号的使用

2. 还可以使用seq(from=XX,to=XX,length=XX)或者seq(from=1,to=5,by=1)的形式设置序列个数（长度）或者步长来生成序列。

1:1000                       #1~1000的序列
5:0                          #产生5 4 3 2 1 0
10:15-1                      #9~14的序列
10:(15-1)                    #10~14的序列
seq(from=1,to=5,length=2)    #1,5
seq(length=10,from=-2,by=1)  #-2 -1  0  1  2  3  4  5  6  7

1.5.2 使用rep（）重复产生序列

rep(5,10)  #5重复10次：5 5 5 5 5 5 5 5 5
rep(1:3,3)  #1 2 3 1 2 3 1 2 3
rep(1:2,each=3)  #1:2分别重复3次：1 1 1 2 2 2

1.5.3 产生正态分布、t分布

rnorm(10)               #产生10个标准正态分布序列
rnorm(4,mean=10,sd=3)   #产生4个均值为10，标准差为3的正态分布序列
rt(5,df=10)             #产生5个自由度df=10的t分布序列</pre>