scss-note week對(duì)于向量可作和乘方運(yùn)算其含義是對(duì)應(yīng)每一個(gè)元素進(jìn)

第2章R基本2+賦

向量weight<–c(60,72,57,90,95,等價(jià)c(6072,57,90,9572)–>weightbmi<–weight/height2;bmiy<–c(weight,1,height)對(duì)于向量可作+,-,*,/

V運(yùn)算,其含義是對(duì)應(yīng)向量每一個(gè)元素進(jìn)行運(yùn)算.%/%表示整數(shù)除法,%%其他初log,exp,cos,tan,sqrt亦適用于向量min(x),max(x),range(x), in(),whisum(x):

xi:求積函數(shù)length(x):求長(zhǎng)度;

sum(x)/length(xmean(x即均值medianx中位數(shù);var(x),方差,即var(x)=sum((x-mean(x))2)/(length(x)-1sd(x.)a:ba開始逐項(xiàng)加一或減一,b為止.a2.362.33.3·5 第2章R簡(jiǎn)的運(yùn)算優(yōu)先級(jí)高于加減乘除1n1不同于1n1)seq(a,b,2),2表示間隔,seq(a,b)a:b,1.rep()是重復(fù)函數(shù),s<–rep(xtimes=3times可省略,s<–rep(x3);rep(x,1:3)orrep(x,c(1,5,10))字符y<–c(“er”,“sdf”,“dim”),用單引號(hào)亦可,y<–c(a=“erb=“sdfc=“dim”在定義向量時(shí)可以給元素加上名字元素名字也可后加,即使用names()命令.y<–c(“er”,“sdf”,“dim”);names(y)?-c(“a”,“b”,“c”);y可以用paste函數(shù)把它的自變量連成一個(gè)字符串,中間默認(rèn)用空格分開,paste(“Annals”,“of”,“Statistics”);paste(“Annals”,“of”,“Statistics”,sep=“-邏輯FALSEFALSEFALSETRUEz<–c(TRUE,FALSE,F,T)這里注意均是大寫判斷一個(gè)邏輯向量是否都為真值的函數(shù)是all,判斷是否其中有真值用x<–c(0/11/00/0NAxInf,NaNNA無窮,不確定,失我們可分別使用函數(shù)is.infinite,is.nan,和is.na來檢測(cè)數(shù)據(jù)是否為該三類類型.例is.infinite(x):F,T,F,我們可用x[i]來向量中的第i個(gè)元素,其中x是一個(gè)向量名或者一個(gè)取向量值的表達(dá)式R1開始這同絕大多數(shù)其它統(tǒng)計(jì)軟件是類似的不同于C語言.x<–c(2,5,8);x[2];(c(2,5,8))[2]; x[c(1,3)]<–c(10,11);x[1:3]<–1:3;x[c(1:5)]:1,2,3,NA,x[order(xvx等長(zhǎng)的邏輯向量,x[vv為真的元素.x<–c(1,4,7);x[x<5]也可做負(fù)整數(shù)運(yùn)算,即不要向量中某些特定的元素,這在編程中有的時(shí)候使用起來也較為方便.x[-c(134indexR不能識(shí)別如果定義向量時(shí)給元素加上了名字,此時(shí)亦可用這些名字來相應(yīng)元素 y<–c(a=“er”,b=“sdf”,c=“dim”);=,這兩種方法來定義矩陣數(shù)據(jù)x<–array(1:20,c(4,5))注意是按列來存放x<–array(0,c(4,5))常用于初始化.等價(jià)于x<–array(,c(4,5));x[]=0.x<–matrix(1:20,4,5,TRUE)下標(biāo)操作a[22];a[1,2:3];a[1略寫表示全選,a[1,亦可使用負(fù)整數(shù)的下標(biāo)來去掉一個(gè)或若干個(gè)行與列.a[-1,];a[,四則運(yùn)算：加減和數(shù)乘滿足我們一般矩陣運(yùn)算的定義但數(shù)組相乘和相除實(shí)際上是矩陣轉(zhuǎn)置：t行列式:det();%*%;內(nèi)積：crossprod(x,y),t(x)%*%y;x的范數(shù)平方：crossprod(x);外積:tcrossprod(x,y),即x%*%t(y);diag(vv是一個(gè)向量時(shí)diag(vv的元素為對(duì)角元素的對(duì)角陣v是一個(gè)矩陣時(shí)v對(duì)角線元素的向量.例：初始化一個(gè)單位矩陣.v<–rep(1,p);x<–diag(v);diag(diag(v));當(dāng)然由于統(tǒng)計(jì)中單位矩陣過于常用,R中直接使用diag(p)即可.solve(Absovle(AAx=bA?1.v<–matrix(1:9,3,3);v[9]<–10;solve(v,rep(1,3)) 第2章R簡(jiǎn)特征值與特征向量：使用eigen(A)獲得,輸出包括特征值valuesvec-tors若需要分別提取這些結(jié)果,$符號(hào),也就是x<–eigen(A)$valuesy<–矩陣的奇異值分解,即Ap×q=Up×rDr×rVT,U,V是正交陣,D為對(duì)角陣A的奇異值.svd(A).其中$d,$u,$v取維數(shù):dim(Anrow(A矩陣合并：rbind(cbind(這兩個(gè)函數(shù)我們編寫自己的程序時(shí)常用cbind(xy)(xy要求他們的行數(shù)是相同的rbind(xy表示(xy)T要求他們的列數(shù)是相同的;如x<–array(1:4,c(2,2y<–array(5:11,c(2,3cbind(xyrbind(x,t(y)).注意可合并多與兩個(gè)向量,即rbind(x,y,z,...)拉直：as.vector