菜鸡的R语言学习笔记——数据结构 Part 2

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R version 3.4.2 (2017-09-28) -- "Short Summer"

Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)

本文的主要知识点来n源于《R统计建模与R软件》，同时还参考了

首先本文设计的数据结构包括（1）数字、字符与向量 (2)因子（3）数组、向量与矩阵（4）列表与数据框

1.1 xian gliang

1.2 其相关运用

能用向量的，就别用循环，因为R语言的的循环每一次运行都会检查语法错误所以非常慢，不如apply族函数趟过去

> x<-c(10.4,5.6,3.1,6.4,21.7)
> print(x)
[1] 10.4  5.6  3.1  6.4 21.7

向量的运算和数字相同，加减乘除都是对于向量中的元素的运算，同时注意，在R语言中，1:n可以快速生成一个序列，这样对于一些编程工作有着较好的支持能力。例如如下的例子：

> y<-3:7
> print(y)
[1] 3 4 5 6 7
> x*y
[1]  31.2  22.4  15.5  38.4 151.9
> x+y
[1] 13.4  9.6  8.1 12.4 28.7
> x/y
[1] 3.466667 1.400000 0.620000 1.066667 3.100000
> x-y
[1]  7.4  1.6 -1.9  0.4 14.7
> x[y]
[1]  3.1  6.4 21.7   NA   NA

最后一个实际上是对于x向量的一个索引，由于x向量的length是5，所以第6位和第7位是NA缺失，同样的，我们求响应的其他函数都是相同的的操作方式，只要输入就行，基本上R语言的函数都是支持向量的。例子如下：

> sin(x)
[1] -0.82782647 -0.63126664  0.04158066  0.11654920  0.28705265
> sqrt(x)
[1] 3.224903 2.366432 1.760682 2.529822 4.658326
> exp(x)
[1] 3.285963e+04 2.704264e+02 2.219795e+01 6.018450e+02 2.655769e+09
> min(x)
[1] 3.1
> max(x)
[1] 21.7
> which.max(x)
[1] 5

最后的which.max()函数指向了x最大值所在的x向量的位置，同样的，要强调一点是之前那个序列发生机制反向也是可以做的，比如定义n:1也是可以的，所以这里我们需要记得这一点，这一点在for循环中用到很多。

1.2 相关函数

a. 等间隔函数seq()

用于产生等间隔的数列，基本形式：

seq(from = 1, to = 1, by = ((to - from)/(length.out - 1)),length.out = NULL, along.with = NULL, ...)

或者seq(length=value2,from=value1,by=value3)

Generate regular sequences. seq is a standard generic with a default method. seq. is a primitive which can be much faster but has a few restrictions. seq_along and seq_len are very fast primitives for two common cases.

举例如下：

> s2<-seq(length=5,from = 1,by=0.2)
> print(s2)
[1] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8

b.重复函数rep()

rep()是一个重复函数，它可以将某一向量重复若干次再放入新向量中，其基本语法规则为：rep(x,times=...)

rep replicates the values in x. It is a generic function, and the (internal) default method is described here.
rep.int and rep_len are faster simplified versions for two common cases. They are not generic.

> rep(c(1,2,3),c(3,4,5))
 [1] 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 3

是不是偷懒神器，hhhh，不过这个在做一些判别分析的时候非常有用，谨记

1.3 其他类型的神器向量

a.逻辑型

这里直接照抄《统计建模与R软件》的例子说明

> t<-1:7
> t>7
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

> z<-c(TRUE,FALSE,T,F)
> z
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE
> all((1:7)>3)
[1] FALSE
> any(1:7>3)
[1] TRUE

b.字符型向量
R语言的向量也可以是字符型的向量，就可以理解为把普通向量的数字换成字符串就行了，但是这里一定要强调一个paste函数的作用，震惊.jpg

> (paste("X",1:6,sep = ""))
[1] "X1" "X2" "X3" "X4" "X5" "X6"
> (paste("result_",1:4,sep = ""))
[1] "result_1" "result_2" "result_3" "result_4"
> (paste("Today is",date()))
[1] "Today is Fri Nov 17 00:44:08 2017"
> (paste(c('a','b'),collapse = '.'))
[1] "a.b"
> paste(1:10)
 [1] "1"  "2"  "3"  "4"  "5"  "6"  "7"  "8"  "9"  "10"

paste函数往往在输出多个csv文件时有奇效，例如

> write.csv(iris,paste("iris",11,".csv",sep = ""))

> file.remove("iris11.csv")

就可以输出一个名字为iris11.csv的CSV文件了，第二行的命令用于删除该csv文件，是不是很nice

同时呢，我还想多讲一个expression()函数的问题，因为这有关于求导，上例子：

> D(expression(x^2+sin(y)+exp(z)),"x")
2 * x

c.复数向量

实数换复数就行，记得1+2i用complex(1,2)输入就行

1.3 向量下标运算
向量可以通过其在全向量中的位置来导出相应的元素，这种位置的描述可以是函数的输出，也可以是单纯的数字或者向量，这里我们复现《统计建模与R软件》中的例子来叙述该问题，请看例子

> x<-1:9
> c<-3:6
> x[c]
[1] 3 4 5 6
> x[-c]
[1] 1 2 7 8 9

逻辑向量注意na缺失的问题，见以下例子：

> zz<-c(1:3,rep(NA,3),NULL)
> zz
[1]  1  2  3 NA NA NA
> zz[zz<3]
[1]  1  2 NA NA NA
> zz[is.na(zz)]
[1] NA NA NA
> zz[!is.na(zz)]
[1] 1 2 3

是不是略智障，但是还有两个问题需要记录一下，hh，见下例子：

> c("a","b","c")[rep(c(1,2,3),times=3)]
[1] "a" "b" "c" "a" "b" "c" "a" "b" "c"
> (ages<-c(Li=33,Zhang=29,Liu=18))
   Li Zhang   Liu 
   33    29    18 
> ages["Li"]
Li 
33

#本来觉得向量重要但是要写的也不多吧，结果还是跑偏加自己蠢写了一大堆，hh。

OK，到这里，我的向量篇就结束了，希望各位前辈批评指正，我还是个菜鸡，希望各位大佬多多指点，联系留言即可，或者可以发邮件到yzs94nb@163.com交流。