这节的内容是建立在之前我们对R语言最基本向量赋值的基础之上的,笔者本人学完R当中向量的索引感觉异常舒适,因为这个比Python的索引爽多了,是什么值开始索引就从哪里开始索引,到哪里结束就在哪里结束,而不会像Python一样有的时候输入0实际上是从1开始计数,有的时候到99为止实际上你要索引到100,给人一种难以弄清的感觉。学了简洁的R心里大为开朗。

一.得到向量当中某个数值的值

首先我们先生成一个从1到100数值的向量:

> x <- c(1:100)
> x
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
[30] 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58
[59] 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87
[88] 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
> length(x)
[1] 100

可以看到这个向量的长度正好是100不多也不少,不是99也不是1011,极度舒适。然后利用索引提取其中的第8个数,我们来看看是不是8:

> x[8]
[1] 8

二.除开某个值,得到剩余的其他值

x[-19]
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
[30] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59
[59] 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88
[88] 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

这里用负号表示除开了19,得到其他剩余的值并表示出来。

三.利用向量进行索引

> x[c(4:78)]
[1] 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
[40] 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78
> x[c(1,45,67,68)]
[1] 1 45 67 68

四.向量当中加入布尔值进行真假判断并输出

> y <- c(1,2,3,4,5,6)
> y
[1] 1 2 3 4 5 6
> y[c(T)]
[1] 1 2 3 4 5 6
> y[c(T,F)]
[1] 1 3 5

从中我们可以看到的是首先引入一个Y向量,第一次全部数字主动命令判断为真,则数字全部输出。第二次不断循环先真后假,因此仅输出1,3,5。当然还比较常用的则是直接将数值进行判断,甚至可以加上逻辑词,如下所示:

y[y>2]
[1] 3 4 5 6
y[y>2 & y<100]
[1] 3 4 5 6

在R当中,使用的是一个“&负号,而不是两个,这个也是一个看起来极度舒适的点。

五.判断向量(vector)当中的某个数值(component)是否在向量当中

首先先构造向量x:

> x <- c("one","two","three")
> x
[1] "one" "two" "three"

然后使用函数进行判断:

> "one" %in% x
[1] TRUE

结果是T,说明“one”这个元素是在这个我们所构造的元素当中的。

六.将数值添加进某个已经存在的向量当中

最简单的是在向量的最后面添加,方法如下:

> a <-c(1:100)
> a
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
[30] 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58
[59] 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87
[88] 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
> a[101]=101
> a
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
[30] 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58
[59] 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87
[88] 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101

直接在101的索引处添加数字即可也。

然后是在某个数值之后添加数值的方法,比如我们要在3之后添加一个数值99,当然我们先创建一个新的向量V,代码如下所示:

> v <- c(1:9)
> v[20] <- 20
> v
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 20
> append(x=v,values = 99,after=3)
[1] 1 2 3 99 4 5 6 7 8 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA 20

今天的教程就到此结束了!希望大家看到之后能够有所收获!

R语言入门:向量索引的更多相关文章

  1. R语言入门:向量初探

    R语言主要用于统计,因此引入了向量这个概念将更好地进行统计计算,在其他无法引入向量的语言当中则会使用循环来计算一些大规模的数据,在R语言当中则不需要,下面我们来看看R语言当中向量的具体用法吧! 首先, ...

  2. 【Introduction】R语言入门关键小结

    写在前面:本博客为本人原创,严禁任何形式的转载!本博客只允许放在博客园(.cnblogs.com),如果您在其他网站看到这篇博文,请通过下面这个唯一的合法链接转到原文! 本博客全网唯一合法URL:ht ...

  3. R语言入门(2)-数据对象

    数据对象 创建向量相关的方法 R语言的向量用法非常像python, 就比如这个seq(0,10,2), 从0到10, 步长为2, 涉及到的元素作为向量里的内容进行创建. 这里的用法非常像Matlab, ...

  4. 用几分钟了解R语言入门知识

    第一篇——用几分钟了解R语言入门知识 第二篇——用几分钟了解R语言入门知识(续) 关于数据分析学习笔记的计划(以及目录)

  5. R语言入门1:安装R和RStudio

    R语言入门1:安装R和RStudio 曹务强 中科院遗传学博士研究生 9 人赞同了该文章 1. Windows安装R 在Windows系统上,安装R语言比较简单,直接从R的官方网站下载,按照正常的软件 ...

  6. R语言入门:向量的运算

    向量之间的加减乘除运算: > x <- 1 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > x=x+1 > x [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

  7. R语言学习——向量,矩阵

    在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. ...

  8. R语言入门 (有其他编程语言基础)

    慢慢才意识到概率统计的重要性,当时学的时候只知道很重要,是机器学习基础啥的,但是却没有真正意识到( ╯□╰ ).我现在的理解是,统计学习可以从大数据中挖掘出规律(其实和数据挖掘还是很相关的),在科研工 ...

  9. R语言入门二

    一.R语言应知常用函数 1.getwd() 函数:获取工作目录(同eclipse设置workspace类似),直接在R软件中使用,如下图: 2.setwd(dir=”工作目录”) 函数:设置R软件RS ...

随机推荐

  1. 双指针,BFS和图论(三)

    (一)图论 1.大臣的旅费 很久以前,T王国空前繁荣. 为了更好地管理国家,王国修建了大量的快速路,用于连接首都和王国内的各大城市. 为节省经费,T国的大臣们经过思考,制定了一套优秀的修建方案,使得任 ...

  2. Dynamics 365 CRM 在 Connected Field Service 中部署 IoT Central (一)- 配置 IoT Central和IoT alert

    今天这个系列给大家带来怎样在connected field service中部署IoT Central 并且做连接. 首先, 这里提供微软官方的tutorial的链接https://docs.micr ...

  3. OpenCV2.4.13+VS2013配置方法

    先说一下vc几代表的对应版本: vc8 = Visual Studio 2005 vc9 = Visual Studio 2008 vc10 = Visual Studio 2010 vc11 = V ...

  4. sqli_labs学习笔记(一)Less-38~Less-53

    续上,开门见山 堆叠注入,实际上就构成了两条SQL语句 http://43.247.91.228:84/Less-38/?id=1' union select 1,2,3 --+    //未报错 h ...

  5. kali linux下的部分命令

    查看发行版本 cat    /etc/issue cat   /etc/*-release 查看内核版本 uname  -a 显示机器的处理器架构 arch uname -m 清屏 clear 命令行 ...

  6. Shell常用语句及结构

    条件判断语句之if if 语句通过关系运算符判断表达式的真假来决定执行哪个分支:shell有三种if语句样式,如下: 语句1 if [ expression ] then Statement(s) t ...

  7. Web 开发工具类(3): JsonUtils

    JsonUtils 整合了一些对Json的相关操作: package com.evan.common.utils; import java.util.List; import com.fasterxm ...

  8. 『开源协议』Creative Commons Attribution 3.0 License . 协议的个人理解,并 转载分享 4000个 精美可商用小图标

    为什么会研究 Creative Commons Attribution 3.0 License Creative Commons Attribution 3.0 License 简称 CC3,是 一种 ...

  9. C++和MATLAB混合编程求解多项式系数(矩阵相除)

    摘要:MATLAB对于矩阵处理是非常高效的,而C++对于矩阵操作是非常麻烦的,因而可以采用C++与MATLAB混合编程求解矩阵问题. 主要思路就是,在MATLAB中编写函数脚本并使用C++编译为dll ...

  10. bjut校园网自动登录

    主要是懒得每次上网都需要打开网页=.= logon.bat @echo off mode con: cols=40 lines=15 color 0a title 登录ing... rem 获得IP ...