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 11
> x = 1:10
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> y = seq(1,100, length.out = 10)
> y
 [1]   1  12  23  34  45  56  67  78  89 100
> x*y
 [1]    1   24   69  136  225  336  469  624  801 1000
> x**y
 [1]  1.000000e+00  4.096000e+03  9.414318e+10  2.951479e+20
 [5]  2.842171e+31  3.771117e+43  4.183778e+56  2.760699e+70
 [9]  8.464150e+84 1.000000e+100

这些代码看起来完全没有任何问题，就像之前我们已经接触过的其他语言的编程一样，但是后面就有一些R语言自带的特性了，比如说有两个不同长度的向量在进行加减乘除的时候，运算的规律是小的向量不断循环地去乘上大的向量，并且大的向量的长度必须是短的向量的整数倍，不然程序就会报错。我们举个例子，假定有一个长度为2的向量Z（1,2），如下所示：

z=c(1,2)
> z
[1] 1 2

我们用这个创建好的向量去和刚才创建的X向量进行相乘，得到的结果如下所示：

> z+x
 [1]  2  4  4  6  6  8  8 10 10 12
> z*x
 [1]  1  4  3  8  5 12  7 16  9 20

很显然R语言当中已经帮我们做了乘法，用Z向量当中的每一个component去乘或者加上X向量当中的每一个component并不断循环。如果这个时候x向量不是z向量的整数倍，那么计算机就不知道在哪里停止计算，就会报错，出现以下的情况，这是万万使不得的：

> z=c(1,2,3)
> z
[1] 1 2 3
> z*x
 [1]  1  4  9  4 10 18  7 16 27 10
Warning message:
In z * x : longer object length is not a multiple of shorter object length

我们在R语言当中也可以很方便的使用%in%对一个向量当中的哪些元素在另外一个向量当中，如下所示：

> c(1,2,3) %in% c(1,2,3,4)
[1] TRUE TRUE TRUE
> c(1,2,3) %in% c(1,5,6,7,8)
[1]  TRUE FALSE FALSE

判断之后的结果则会用TRUE,FALSE显示出来。

在R当中也可以使用==来表示判断真假，比如说我们可以判断x和y是否是两个相同的向量，在判断的时候我们取x和y的向量长度都一样，数值不一样的特殊情况，判断的结果如下所示：

> x==y
 [1]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> y
 [1]   1  12  23  34  45  56  67  78  89 100

我们还可以使用log（）函数来进行计算对数，里面的参数base表示底数，不带参数base则表示底数是自然对数e，如下所示：

> log(16,base=2)
[1] 4
> log(16)
[1] 2.772589
> log(16)#默认是自然对数进行计算
[1] 2.772589

下面我们再创造一个向量对其进行运算，这里使用了max（），min（），以及sum（）求和函数，字面意思也是很容易弄明白的，如下所示：

> vec=1:100
> vec
  [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]  25  26  27  28  29  30  31  32  33  34  35  36  37  38  39  40  41  42  43  44  45  46  47  48
 [49]  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]  73  74  75  76  77  78  79  80  81  82  83  84  85  86  87  88  89  90  91  92  93  94  95  96
 [97]  97  98  99 100
> sum(vec)
[1] 5050
> max(vec)
[1] 100
> min(vec)
[1] 1

R语言当中还可以使用round（）函数来表示保留几位小数，在下面我们就会遇到，如下所示：

> var(vec)#方差
[1] 841.6667
> round(var(vec),digits = 6)
[1] 841.6667
> round(var(vec),digits = 2)
[1] 841.67
> prod(vec)#计算连乘的积
[1] 9.332622e+157
> median(vec)#计算中位数
[1] 50.5
> quantile(vec)#计算分位数
    0%    25%    50%    75%   100%
  1.00  25.75  50.50  75.25 100.00
> quantile(vec,c(0.2,0.4,0.9))
 20%  40%  90%
20.8 40.6 90.1
> t=c(1,2,3,4,5,8,3,6)
> which.max(t)
[1] 6
> which.min(t)
[1] 1

得解！今天的向量运算教程就到这里了！