R与数据分析旧笔记（一）基本数学函数的使用
创建向量矩阵
> x1=c(2,3,6,8)
> x2=c(1,2,3,4)
> a1=(1:100)
> length(a1)
[1] 100
> length(x1)
[1] 4
> mode(x1)
[1] "numeric"
> rbind(x1,x2)
[,1] [,2] [,3] [,4]
x1 2 3 6 8
x2 1 2 3 4
> cbind(x1,x2)
x1 x2
[1,] 2 1
[2,] 3 2
[3,] 6 3
[4,] 8 4
求平均值，和，连乘，最值，方差，标准差
> mean(x1) [1] 4.75 > sum(x1) [1] 19 > max(x1) [1] 8 > min(x1) [1] 2 > var(x1) [1] 7.583333 > prod(x1) [1] 288 > sd(x1) [1] 2.753785
产生向量
> 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > 1:10-1 [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 > 1:10*2 [1] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 > a=2:60*2+1 > a [1] 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 [20] 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 [39] 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 113 115 117 [58] 119 121 > a[5] [1] 13 > a[-5] [1] 5 7 9 11 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 [20] 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 81 [39] 83 85 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 113 115 117 119 [58] 121 > a[c(2,3,8)] [1] 7 9 19 > a[a<20] [1] 5 7 9 11 13 15 17 19 > a[a[3]] [1] 21 > seq(6,20) [1] 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 > seq(5,121,by=2) [1] 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 [20] 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79 [39] 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 113 115 117 [58] 119 121 > seq(5,121,length=10) [1] 5.00000 17.88889 30.77778 43.66667 56.55556 69.44444 82.33333 [8] 95.22222 108.11111 121.00000
新建向量
> a=c(2,3,4,2,3,2,1,4,3,2,1) > which.max(a) [1] 3 > a[which.max(a)] [1] 4 > which(a==2) [1] 1 4 6 10 > a[which(a==2)] [1] 2 2 2 2 > which(a>5) integer(0) > a[which(a>5)] numeric(0) > a=1:20 > a [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 > rev(a) [1] 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 > a=c(2,3,4,5,6,6,7,8,3,2) > sort(a) [1] 2 2 3 3 4 5 6 6 7 8 > rev(sort(a)) [1] 8 7 6 6 5 4 3 3 2 2
生成矩阵
> a1=c(1:12)
> matrix(a1,nrow=3,ncol=4)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 4 7 10
[2,] 2 5 8 11
[3,] 3 6 9 12
> matrix(a1,nrow=4,ncol=3)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 5 9
[2,] 2 6 10
[3,] 3 7 11
[4,] 4 8 12
> matrix(a1,nrow=4,ncol=3,byrow=T)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
[3,] 7 8 9
[4,] 10 11 12
矩阵运算
矩阵相加
> a=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
> t(a)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
[3,] 7 8 9
[4,] 10 11 12
> a=b=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
> a+b
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 2 8 14 20
[2,] 4 10 16 22
[3,] 6 12 18 24
> a-b
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 0 0 0 0
[2,] 0 0 0 0
[3,] 0 0 0 0
矩阵相乘
> a=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
> b=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)
> a%*%b
[,1] [,2] [,3]
[1,] 70 158 246
[2,] 80 184 288
[3,] 90 210 330
> a=matrix(1:16,nrow=4,ncol=4)
> a
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 5 9 13
[2,] 2 6 10 14
[3,] 3 7 11 15
[4,] 4 8 12 16
> diag(a)
[1] 1 6 11 16
> diag(diag(a))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 0 0 0
[2,] 0 6 0 0
[3,] 0 0 11 0
[4,] 0 0 0 16
> diag(4)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 0 0 0
[2,] 0 1 0 0
[3,] 0 0 1 0
[4,] 0 0 0 1
矩阵求逆
> a=matrix(rnorm(16),4,4)
> a
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] -1.604650746 -2.22482987 1.5094439 1.0070701
[2,] 0.006409861 -0.01506928 -0.6651050 -1.9342548
[3,] -1.606959408 -0.49430092 -0.9376593 0.1979031
[4,] 0.422441416 -0.33201336 0.3848287 1.1256368
> solve(a)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] -0.1426715 0.5944611 -0.1676185 1.1786143
[2,] -0.1804919 -0.9604913 -0.2055298 -1.4528592
[3,] 0.3168603 -0.5776493 -0.6252734 -1.1661647
[4,] -0.1080209 -0.3089139 0.2160497 0.4162172
解线性方程组
> a=matrix(rnorm(16),4,4)> a [,1] [,2] [,3] [,4][1,] -1.604650746 -2.22482987 1.5094439 1.0070701[2,] 0.006409861 -0.01506928 -0.6651050 -1.9342548[3,] -1.606959408 -0.49430092 -0.9376593 0.1979031[4,] 0.422441416 -0.33201336 0.3848287 1.1256368> solve(a) [,1] [,2] [,3] [,4][1,] -0.1426715 0.5944611 -0.1676185 1.1786143[2,] -0.1804919 -0.9604913 -0.2055298 -1.4528592[3,] 0.3168603 -0.5776493 -0.6252734 -1.1661647[4,] -0.1080209 -0.3089139 0.2160497 0.4162172> a=matrix(rnorm(16),4,4)> a [,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1.0451867 -0.2426553 -0.51232551 -0.12062549[2,] -1.5518006 -0.1333096 0.03677731 -0.10715366[3,] -1.0620249 -1.3160312 0.01713207 0.09320016[4,] -0.6664664 2.2398778 1.94861889 0.01788447> b=c(1:4)> b[1] 1 2 3 4> solve(a,b)[1] 0.9840158 -4.6924392 8.0064010 -24.3295023
矩阵的特征值与特征向量
> a=diag(4)+1
> a
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 2 1 1 1
[2,] 1 2 1 1
[3,] 1 1 2 1
[4,] 1 1 1 2
> a.e=eigen(a,symmetric=T)
> a.e
$values
[1] 5 1 1 1
$vectors
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] -0.5 0.8660254 0.0000000 0.0000000
[2,] -0.5 -0.2886751 -0.5773503 -0.5773503
[3,] -0.5 -0.2886751 -0.2113249 0.7886751
[4,] -0.5 -0.2886751 0.7886751 -0.2113249
> a.e$vectors%*%diag(a.e$values)%*%t(a.e$vectors)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 2 1 1 1
[2,] 1 2 1 1
[3,] 1 1 2 1
[4,] 1 1 1 2
数据框
> x1=c(10,13,14,23,43) > x2=c(12,35,35,67,54) > x=data.frame(x1,x2) > x x1 x2 1 10 12 2 13 35 3 14 35 4 23 67 5 43 54 > plot(x)#散点图
读文本文件
(x=read.table("abc.txt"))
#读剪贴板
y=read.table("clipboard",header=F)
y
z=read.table("clipboard",header=T)
z
循环语句
for语句
> for(i in 1:59) {a[i]=1*2+3}
> a
[1] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
[39] 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
>
> b=0
> for(i in 1:59) {a[i]=i*2+3;b[i]=i*5-4}
> b
[1] 1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51 56 61 66 71 76 81 86 91
[20] 96 101 106 111 116 121 126 131 136 141 146 151 156 161 166 171 176 181 186
[39] 191 196 201 206 211 216 221 226 231 236 241 246 251 256 261 266 271 276 281
[58] 286 291
while语句
a[1]=5
> i=1
> while(a[i]<121) {i=i+1;a[i]=a[i-1]+2}
> a
[1] 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41
[20] 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65 67 69 71 73 75 77 79
[39] 81 83 85 87 89 91 93 95 97 99 101 103 105 107 109 111 113 115 117
[58] 119 121
R脚本引用
source() print()
R与数据分析旧笔记（一）基本数学函数的使用的更多相关文章
- R与数据分析旧笔记（十八完结） 因子分析
因子分析 因子分析 降维的一种方法,是主成分分析的推广和发展 是用于分析隐藏在表面现象背后的因子作用的统计模型.试图用最少的个数的不可测的公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来观测的每一分量 因子 ...
- R与数据分析旧笔记（五）数学分析基本
R语言的各种分布函数 rnorm(n,mean=0,sd=1)#高斯(正态) rexp(n,rate=1)#指数 rgamma(n,shape,scale=1)#γ分布 rpois(n,lambda) ...
- R与数据分析旧笔记（三）不知道取什么题目
连线图 > a=c(2,3,4,5,6) > b=c(4,7,8,9,12) > plot(a,b,type="l") 多条曲线效果 plot(rain$Toky ...
- R与数据分析旧笔记（十七） 主成分分析
主成分分析 主成分分析 Pearson于1901年提出的,再由Hotelling(1933)加以发展的一种多变量统计方法 通过析取主成分显出最大的个别差异,也用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目 可 ...
- R与数据分析旧笔记（十六） 基于密度的方法：DBSCAN
基于密度的方法:DBSCAN 基于密度的方法:DBSCAN DBSCAN=Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 本算法 ...
- R与数据分析旧笔记（十五） 基于有代表性的点的技术：K中心聚类法
基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 基于有代表性的点的技术:K中心聚类法 算法步骤 随机选择k个点作为"中心点" 计算剩余的点到这个k中心点的距离,每个点被分配到最近的中心点组成 ...
- R与数据分析旧笔记（十三） 聚类初步
聚类 聚类 关键度量指标:距离 常用距离 绝对值距离 绝对值距离也称为"棋盘距离"或"城市街区距离". 欧氏(Euclide)距离 闵可夫斯基(Minkowsk ...
- R与数据分析旧笔记（十一）数据挖掘初步
PART 1 PART 1 传统回归模型的困难 1.为什么一定是线性的?或某种非线性模型? 2.过分依赖于分析者的经验 3.对于非连续的离散数据难以处理 网格方法 <Science>上的文 ...
- R与数据分析旧笔记（⑨）广义线性回归模型
广义线性回归模型 广义线性回归模型 例题1 R.Norell实验 为研究高压电线对牲畜的影响,R.Norell研究小的电流对农场动物的影响.他在实验中,选择了7头,6种电击强度, 0,1,2,3,4, ...
随机推荐
- C# 数据库dataGridView刷新数据和主外键判断
本文主要讲诉在使用VS2012+SQL Server数据库做系统中,通常会遇到几个问题.使用dataGridView控件在修改.删除.插入数据后,怎样刷新数据显示操作后的结果.同时在对数据操作时通常会 ...
- sqlserver数据库 提纲
sqlserver数据库一.体系结构文件--服务--界面 文件---.maf .ldf .ndf服务--MSSqlserver,别名(实例名)界面--宋庆龄serve如何windouws身份验证,如何 ...
- Mvc4.0 提取 Cookie 里的东西
/// <summary> /// 提取Cookie /// </summary> /// <returns></returns> public sta ...
- pagination分页插件
最近做了个项目,有用到分页, 这类插件应该是很常用的, 虽然网上很多现成的分页插件, 但是还是想着自己写一个, 给自己积累点东西, 顺便练练手, 写了差不多3个小时左右, 代码如下: 代码: < ...
- HTML文本框
文本框样式大全 输入框景背景透明:<input style="background:transparent;border:1px solid #ffffff"> 鼠 ...
- .net通用权限框架B/S (四)--DAL数据层以及数据接口
数据层以及数据接口设计如下图(以g_orga组织机构和g_role角色)为例,这几个类可以通过.tt模版生成 设计参考学习http://www.cnblogs.com/hanyinglong/arch ...
- 使用runOnUiThread更新UI
android中更新UI的方式比较多,这里就不一一介绍了,比较常用的Thread+Handler,但是这种方式较繁琐,如在使用ProgressDialog创建进度对话框一文中就是使用的这种方式更新UI ...
- JS获取浏览器窗口大小 获取屏幕,浏览器,网页高度宽度
网页可见区域宽:document.body.clientWidth 网页可见区域高:document.body.clientHeight 网页可见区域宽:document.body.offsetWid ...
- SQL Server 触发器的修改与删除
修改: alter trigger trigger_name on ..... as ..... #把create 修成 alter 就可以了. 删除: drop trigger trigger ...
- Kill 正在执行的存储过程
1.找到正在执行的存储过程的 sid ,serial# select b.sid,b.SERIAL#,a.OBJECT, 'alter system kill session ' || ''' ...