R语言学习笔记2

1、数学运算(Arithmetic Operators)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
# BASIC ARITHMETIC OPERATORS
> 2-5+1 # 加减法
[1] -2
> 6/3*2 # 乘除法
[1] 4
> 3+2*5 # 混合运算
[1] 13
> 4^3 # 4的3次方,^代表乘幂
[1] 64
> exp(4) # 自然常数e的乘幂,即e^4
[1] 54.59815
> log(2.742) # 某数的自然对数
[1] 1.008688
> log10(1000) # 某数以10为底的对数
[1] 3
> pi # 圆周率π
[1] 3.141593

2、变量(Variables)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
# VARIABLES
x <- 3 # 将3储存到变量x
x # 输出x,也可以使用print(x)
[1] 3
> sqrt(x) # 平方根
[1] 1.732051
> x^4 # 指定次方
[1] 81
> log(x) # 自然对数
[1] 1.098612
> log10(x) # 以10为底对数
[1] 0.4771213
> exp(x) 自然常数的指定次方
[1] 20.08554
> tan(x) # tan
[1] -0.1425465
> y <- pi # 将圆周率π的值储存为变量y
> y
[1] 3.141593

3、向量(VECTORS)

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
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
# VECTORS
> x <- c(2,3,5,1,4,4) # 创建向量x,值为(2,3,5,1,4,4)
> x
[1] 2 3 5 1 4 4
> sum(x) # 求和
[1] 19
> mean(x) # 平均值
[1] 3.166667
> sd(x) # 标准差
[1] 1.47196
> median(x) # 中位数
[1] 3.5
> sqrt(x) # 平方根
[1] 1.414214 1.732051 2.236068 1.000000 2.000000 2.000000
> x^2 # 指定次方
[1] 4 9 25 1 16 16
> seq(1,10) # 创建向量,从1开始,每次增加1,至10结束;或者使用seq(1:10)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> seq(1,10,2) # 创建向量,从1开始,每次增加2,至10结束;或者使用seq(1,10,by=2)
[1] 1 3 5 7 9
> z <- c(1:12,0,-6) # 将值添加到向量中
> z
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 -6
------------------------------------------------------
> x <- c(-5,0,7,-6,14,27) # 创建向量
> x
[1] -5 0 7 -6 14 27
> x[1] # 输出第一个元素
[1] -5
> x[7] # 输出第七个元素,因为x向量一共6个元素,因此返回NA
[1] NA
> length(x) # x向量的元素个数
[1] 6
> x[length(x)] # 输出最后一个元素
[1] 27
> x[-1] # 输出除第一个以外的其他元素
[1] 0 7 -6 14 27
> x # 注意,上述操作并不改变x向量的组成
[1] -5 0 7 -6 14 27
> x[c(2,3)] # 输出第二第三个元素
[1] 0 7
> x[-c(2,3)] # 输出除第二第三以外的其他元素
[1] -5 -6 14 27
> x[2] <- 5 # 修改第二个元素为5
> x
[1] -5 5 7 -6 14 27
> x[7] <-3 # 修改第七个元素为3,若不存在则添加
> x
[1] -5 5 7 -6 14 27 3
> x[c(1,4)] <- c(2,3) # 同时修改多个元素
> x
[1] 2 5 7 3 14 27 3
> x <3 # 给出逻辑判断
[1] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> which(x<3) # 逻辑判断,并给出判定为TRUE的元素的位置
[1] 1
> x[x<3] # 逻辑判断,并给出判定为TRUE的元素的值
[1] 2

4、矩阵(MATRIX)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
# MATRIX
> matrix(1:20,nrow=4,ncol=5) # 创建矩阵,从1到20,共20个元素,4行5列,按列填充
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 5 9 13 17
[2,] 2 6 10 14 18
[3,] 3 7 11 15 19
[4,] 4 8 12 16 20
> matrix(1:30,5,6) # 简化输入方式
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1 6 11 16 21 26
[2,] 2 7 12 17 22 27
[3,] 3 8 13 18 23 28
[4,] 4 9 14 19 24 29
[5,] 5 10 15 20 25 30

5、作图(GRAPHING)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
# GRAPHING
# 创建2个长度为29的向量x,y
> x <- c(2,4,4,6,6,5,5,7,3,7,3,8,9,7,9,6,4,3,4,4,6,2,2,1,2,4,6,6,8)
> y <- c(1:29)
> x
[1] 2 4 4 6 6 5 5 7 3 7 3 8 9 7 9 6 4 3 4 4 6 2 2 1 2 4 6 6 8
> y
[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
> hist(x) # x的直方图
> hist(y) # y的直方图
> plot(x) # 散点图
> plot(x,type="b") # 带连线的散点图,指示顺序
> plot(x,y) # 二维散点图
> boxplot(x) # 箱线图
> boxplot(x,y) # 两个向量的箱线图
> pie(x) # 饼图
> y <- rbinom(20,12,.4) # rbinom可生成随机数,语法为rbinom(n, size, prob),即产生n个b(size,prob)的二项分布随机数
> hist(y) # 可以看到,生成的直方图不是经典的二项分布
> y <- rbinom(200,12,.4) # 生成200个随机数,符合二项分布
  • 本文作者:括囊无誉
  • 本文链接: R/R语言学习笔记2/
  • 版权声明: 本博客所有文章均为原创作品,转载请注明出处!
------ 本文结束 ------
坚持原创文章分享,您的支持将鼓励我继续创作!