R软件的使用
- 前言
- 一、多维数组和矩阵
- 1.1 构造
- 1.2 索引
- 1.3 运算
- 二、列表与数据框
- 2.1 列表构造
- 2.2 列表索引
- 2.3 数据框生成
- 2.4 数据框索引
- 总结
前言
啥也不多说，学就对了！题外话，其实我是先接触的C语言，之后接触Python和Matlab，现在接触了R语言，其实我最大的感触是学完C语言，不怎么用，之后就几乎忘得差不多了，但是它的逻辑精髓影响着我的其他语言的学习，当然还有一个困扰我的地方是，对于我这号初学者，python，matlab，R语言的一些语法很容易记混，尤其是在写循环和索引的时候，不知道大家是否和我一样有这样的困扰，求大佬指点！
提示：以下是本篇文章正文内容，上面的话仅代表个人观点。
一、多维数组和矩阵
数组（array）可以看成是带多个下标的类型相同元素的集合，常用的是数值型数组如矩阵。R软件可以很容易地生成和处理数组。
数组有一个特殊地属性叫做维数向量，即dim属性。
1.1 构造
将向量定义成数组（向量定义了维数才是数组）。
array()函数构造数组
matrix()函数构造矩阵
注意矩阵的元素是按列存放的 ，构造矩阵时默认值byrow=False，按列排。
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25> #构建数组 > a=1:8 > dim(a)=c(2,4) > a [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 5 7 [2,] 2 4 6 8 > dim(a)=8 > a [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 #也可定义为一维数组 > x=array(1:12,dim = c(3,4)) > x [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12 > #构建矩阵 > #默认值byrow=False，按列排 > A=matrix(1:15,nrow = 3,ncol = 5,byrow = T) > A [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 1 2 3 4 5 [2,] 6 7 8 9 10 [3,] 11 12 13 14 15
1.2 索引
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47> a=1:24 > dim(a)=c(2,3,4) > a , , 1 [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 , , 2 [,1] [,2] [,3] [1,] 7 9 11 [2,] 8 10 12 , , 3 [,1] [,2] [,3] [1,] 13 15 17 [2,] 14 16 18 , , 4 [,1] [,2] [,3] [1,] 19 21 23 [2,] 20 22 24 > a[2,1,2] [1] 8 > a[1,2:3,2:3] [,1] [,2] [1,] 9 15 [2,] 11 17 > a[1,,] [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 7 13 19 [2,] 3 9 15 21 [3,] 5 11 17 23 > a[,2,] [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 3 9 15 21 [2,] 4 10 16 22 > a[1,1,] [1] 1 7 13 19 > a[3:10] [1] 3 4 5 6 7 8 9 10
1.3 运算
数组的运算:数组的加减运算满足矩阵运算的性质，但是数组的乘除运算实际上是对应位置的元素在做运算。
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70> #运算 > A=matrix(1:6,nrow = 2,byrow = T);A [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 > B=matrix(1:6,nrow = 2);B [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > C=matrix(c(1,2,3,4,5,5),nrow = 2);C [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 5 > D=2*C+A/B;D [,1] [,2] [,3] [1,] 3 6.666667 10.6 [2,] 6 9.250000 11.0 > #矩阵运算 > t(A) #转置 [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 > M=matrix(1:4,ncol =2);M [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 > det(M) #矩阵行列式的值 [1] -2 > x=1:5;y=3*1:5 > x%*%y#内积 [,1] [1,] 165 > crossprod(x,y) #内积 [,1] [1,] 165 > x%o%y #外积 [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 3 6 9 12 15 [2,] 6 12 18 24 30 [3,] 9 18 27 36 45 [4,] 12 24 36 48 60 [5,] 15 30 45 60 75 > outer(x,y) [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 3 6 9 12 15 [2,] 6 12 18 24 30 [3,] 9 18 27 36 45 [4,] 12 24 36 48 60 [5,] 15 30 45 60 75 > m=array(1:9,dim = (c(3,3))) > n=array(9:1,dim = (c(3,3))) > m*n #代表矩阵对应元素的乘积 [,1] [,2] [,3] [1,] 9 24 21 [2,] 16 25 16 [3,] 21 24 9 > m%*%n #代表矩阵的乘积 [,1] [,2] [,3] [1,] 90 54 18 [2,] 114 69 24 [3,] 138 84 30 > diag(M) #矩阵对角元素 [1] 1 4 > diag(c(1,2,3)) #创建对角矩阵 [,1] [,2] [,3] [1,] 1 0 0 [2,] 0 2 0 [3,] 0 0 3
关于矩阵的拼接，函数cbind()把自变量按照横向拼成一个矩阵，高度相同。函数rbind()把自变量进行纵向拼接，宽度相同。dimnames()可以进行数组的维命名。aperm()函数可以按照指定新次序重新排列。
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13> #数组维度命名 > x=matrix(1:4,nrow = 2, + dimnames = list(c("A","B"),c("m","n")), + byrow = T) > x m n A 1 2 B 3 4 > aperm(x,c(2,1)) A B m 1 3 n 2 4
apply函数可以对数组（矩阵）的一维或者若干维进行某种计算。
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10> A=matrix(1:6,ncol = 2);A [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 > apply(A,1,sum) [1] 5 7 9 > apply(A,2,mean) [1] 2 5
二、列表与数据框
2.1 列表构造
列表是一个特别的对象集合，其元素也由下标区分，但是其不同元素不必是同一类型。
2.2 列表索引
注意列表不同意向量，列表每次只能引用一个元素。列表元素可以采用“列表名[[下标]]”（两重括号）或者”列表吗$元素名“来进行引用。
值得注意的是一重括号也是合法的，但是结果类型是列表。
示例如下：
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17> #列表构造 > ky=list(name="ky",age="2",num=c(1,2,1)) > ky $name [1] "ky" $age [1] "2" $num [1] 1 2 1 > ky[["name"]] [1] "ky" > ky$age [1] "2"
突然发现原来代码可以直接插入r的代码块，张见识了。
2.3 数据框生成
数据框（data.frame）是R语言中的一种数据结构，是一种特殊的列表类型。数据框的每列是一个变量，每行是一个观测。作为数据框变量的向量、因子或矩阵必须有相同的长度（行数）常常把数据框看作一个推广的矩阵。
2.4 数据框索引
数据框的元素索引与矩阵类似，可以采用下标或者下标向量，也可以直接使用名字或名字向量。当然数据框额度属性也可以按列表引用（采用双括号[[ ]]，或者$来引用）
代码如下（示例）：
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14> #数据框 > df=data.frame( + name=c("a","b","c"), + age=c(1,2,3), + wel=c(4,5,6) + ) > #索引 > df[2:3,1:2] name age 2 b 2 3 c 3 > df$age [1] 1 2 3
下边记录一个attach()函数，这个是干啥用的嘞？就是一句话让你省事儿的，不用你老一直“数据框名$变量名“的输入，它可以直接把数据框中的变量”链接“到内存中，这样就可以直接调用数据框中的变量啦。
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5> attach(df) > r=age*2 > r [1] 2 4 6
如果你不想”链接“了，调用一下detach()就ok，无参数即可。
总结
每次一到考试前的学习时间，嘿嘿嘿就有好多事情蹦出来，谨言慎行，很多事情很残酷，但是你却不得不去直面，成长的道路很充满荆棘，在此感谢那些逼着我直面现实的人，让我不断打破自己为自己编织的安乐窝。生于忧患，死于安乐。继续学习，不断努力！
最后
以上就是仁爱大船最近收集整理的关于一起学习R软件吧——数组、矩阵、列表、数据框前言一、多维数组和矩阵二、列表与数据框总结的全部内容，更多相关一起学习R软件吧——数组、矩阵、列表、数据框前言一、多维数组和矩阵二、列表与数据框总结内容请搜索靠谱客的其他文章。
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