R语言-基本算数（一）

来源：互联网发布：新买的华硕笔记本优化编辑：程序博客网时间：2024/06/04 20:11

基本函数

R语言中有许多有趣好用的函数，在此记录下来方便以后查阅。

函数名称注释 log(1:3) 对于base未指定，默认为自然对数，取以自然对数为底，分别为1,2,3的对数 print(“Hello World!”) 打印 print(“取绝对值：”) 打印 abs(x<–8) 取绝对值 log(x,base=2) 取对数 log(1:3) 对于base未指定，默认为自然对数，取以自然对数为底，分别为1,2,3的对数 exp(2) 自然对数e的2次方 sqrt(4) 开平方 choose(6,3) C 6 3 概率中的古典概型 factorial(5) 返回5的阶乘 round(2.5) 返回2.5的近似注意：返回值为2 当小数点后是5时，总是返回离他较近的整数 trunc(123.45) 截取x的整数部分 floor(-123.45) 返回-124 朝小于x的最近整数近似 ceiling(-123.45) 等于-123 朝大于x的最近整数近似 cos(120*pi/180) R中使用的三角函数均为弧度，所以需转换 2/0 值为无穷大 4-Inf 关键字作为Inf可以参与计算 is.finite(x) 判断x是否为无穷 is.infinite(x) NaN 无定义 NA缺失值 str(x) 通过此函数获得参数的属性及值 length(x) 通过此函数获得参数的长度 is.nan(x) 通过此函数获得参数是否是无定义类型 is.na(x) 通过此函数获得参数是否为缺失值 author<-c(“zmk”,”lbq”) str(author) y = c(1,2,3,4) names(y) <- c(“a”,”b”,”c”,”d”) seq( from = 4.5,to = 2.5 by = -0.5) 创建向量并指定步幅 seq( from = 4.5, to = 2.5,length.out = ) 创建变量并指定向量长度 R自动计算步幅 z <- matrix(nrow = 3 ,ncol = 2) z <- matrix(1:6,nrow = 3 ,ncol = 2) 指定向量排列方式 rep(c(0,7),length.out = 5) 重复变量至五位后停止 N1 <- c(30:1) N1[1:3] N1[-3] N1[-(1:2)] N1.copy <- N1 N1[c(1,5,6)]<-c(1,2,3) which(N1< N1.copy)

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> source('C:/Users/Administrator/Desktop/基本函数.R', encoding = 'UTF-8', echo=TRUE)> print("Hello World!")[1] "Hello World!"> print("取绝对值：")[1] "取绝对值："> abs(x<--8)    #取绝对值[1] 8> log(x,base=2)[1] NaN> log(1:3)      #对于base未指定，默认为自然对数，取以自然对数为底，分别为1,2,3的对数[1] 0.0000000 0.6931472 1.0986123> exp(2)        #自然对数e的2次方[1] 7.389056> sqrt(4)       #开平方[1] 2> choose(6,3)   #C 6 3  概率中的古典概型[1] 20> factorial(5)  #返回5的阶乘[1] 120> round(2.5)    #返回2.5的近似  注意：返回值为2  当小数点后是5时，总是返回离他较近的整数[1] 2> trunc(123.45) #截取x的整数部分[1] 123> floor(-123.45)#返回-124  朝小于x的最近整数近似[1] -124> ceiling(-123.45)#等于-123 朝大于x的最近整数近似[1] -123> cos(120*pi/180)#R中使用的三角函数均为弧度，所以需转换[1] -0.5> 2/0           #值为无穷大[1] Inf> 4-Inf         #关键字作为Inf可以参与计算[1] -Inf> is.finite(x)  #判断x是否为无穷   [1] TRUE> is.infinite(x)  #NaN 无定义  NA缺失值[1] FALSE> str(x)        #通过此函数获得参数的属性及值 num -8> length(x)     #通过此函数获得参数的长度[1] 1> is.nan(x)     #通过此函数获得参数是否是无定义类型[1] FALSE> is.na(x)      #通过此函数获得参数是否为缺失值[1] FALSE> author<-c("zmk","lbq")> str(author) chr [1:2] "zmk" "lbq"> y = c(1,2,3,4)> names(y) <- c("a","b","c","d")> seq(+   from = 4.5,+   to = 2.5,+   by = -0.5+ ) #创建向量并指定步幅[1] 4.5 4.0 3.5 3.0 2.5> seq(+   from = 4.5,+   to = 2.5,+   length.out = 8+ ) #创建变量并指定向量长度  R自动计算步幅[1] 4.500000 4.214286 3.928571 3.642857 3.357143 3.071429 2.785714 2.500000> z <- matrix(nrow = 3 ,ncol = 2) > z <- matrix(1:6,nrow = 3 ,ncol = 2)  #指定向量排列方式> rep(c(0,7),length.out = 5) #重复变量 至五位后停止[1] 0 7 0 7 0> N1 <- c(30:1)> N1[1:3][1] 30 29 28> N1[-3] [1] 30 29 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10  9  8  7[24]  6  5  4  3  2  1> N1[-(1:2)] [1] 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10  9  8  7  6[24]  5  4  3  2  1> N1.copy <- N1> N1[c(1,5,6)]<-c(1,2,3)> which(N1<N1.copy)[1] 1 5 6

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