R语言-向量构造 及 函数构造

1，生成向量的方法

（1） seq（）函数

> x=seq(from=1, to=5, by=0.5)> x# [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

（2）rep（）函数

> x=rep(pi, times=5)> x# [1] 3.141593 3.141593 3.141593 3.141593 3.141593

（3）seq 与 rep 结合使用

> x=rep(seq(from=1,to=5,by=1), times=5)> x# [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

（4）自主建立向量

> x=c(rep(seq(from=1,to=5,by=1), times=2),pi,17,24)> x # [1]  1.000000  2.000000  3.000000  4.000000  5.000000  1.000000  2.000000  3.000000 # [9]  4.000000  5.000000  3.141593 17.000000 24.000000

2，选择向量元素

（1）x[ i ] 形式，i表示下标位

> x# [1]  1.000000  2.000000  3.000000  4.000000  5.000000  1.000000  2.000000  3.000000# [9]  4.000000  5.000000  3.141593 17.000000 24.000000> x[11]# [1] 3.141593

（2）x[ m: n] 形式，选择一段元素

> x[c(11:13)]# [1]  3.141593 17.000000 24.000000> x[seq(from=11,to=13,b=1)]  #用了seq函数# [1]  3.141593 17.000000 24.000000

（3）使用逻辑向量从数据向量中选择元素

> x>3 # 逻辑判断x的各元素# [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE> x[x>3] #选择TRUE的位置的元素# [1]  4.000000  5.000000  4.000000  5.000000  3.141593 17.000000 24.000000> x%%2==0 #选择奇数# [1] FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE> x[x%%2==1] # [1]  1  3  5  1  3  5 17

（4）自定义行名，取数

> year=c(1983,1982,1988,1990)> names(year)=c('A','B','C','D')> year#  A    B    C    D # 1983 1982 1988 1990 > year[c('A','D')]# A    D # 1983 1990 

3，函数编写

（1）if选择函数

fun.test <- function(a, b, method = "add"){   ## function关键字，fun.test函数名    if(method == "add"){                      ## 如果if或者for/while等后面的语句只有一行，则无需使用花括号        res <- a + b                              }    if(method == "subtract"){        res <- a - b    }    return(res)                               ## 返回值}

> ### 检验结果> fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")# [1] 18> ### 检验结果> fun.test(a = 10, b = 8, method = "subtract")# [1] 2

（2）for循环函数

### for循环与算法test.sum <- function(x){  res <- 0                      ## 设置初始值，在第一次循环的时候使用  for(i in 1:length(x)){    res <- res + x[i]           ## 这部分是算法的核心，总是从右面开始计算，结果存到左边的对象  }  return(res)}### 检验函数a <- c(1,2,1,6,1,8,9,8)test.sum(a)sum(a)

（3）return函数

## 计算标准差sd2 <- function(x){  # 异常处理，当输入的数据不是数值类型时报错  if(!is.numeric(x)){    stop("the input data must be numeric!\n")  }  # 异常处理，当仅输入一个数据的时候，告知不能计算标准差  if(length(x) == 1){    stop("can not compute sd for one number,         a numeric vector required.\n")  }  ## 初始化一个临时向量，保存循环的结果，  ## 求每个值与平均值的平方  x2 <- c()  ## 求该向量的平均值  meanx <- mean(x)  ## 循环  for(i in 1:length(x)){    xn <- x[i] - meanx    x2[i] <- xn^2  }  ## 求总平方和  sum2 <- sum(x2)  # 计算标准差  sd <- sqrt(sum2/(length(x)-1))  # 返回值  return(sd)  }## 程序的检验## 正常的情况sd2(c(2,6,4,9,12))## 一个数值的情况sd2(3)## 输入数据不为数值类型时sd2(c("1", "2"))