生信基础R（1）

#运行脚本：光标放在某一行,点”run”,快捷键ctrl+enter（mac：command+enter）
#向量的生成，对单个/两个向量进行的操作，取子集，元素修改。

#####2.1.向量生成🌟#####

#(1)用 c() 结合到一起
c(2,5,6,2,9) 

## [1] 2 5 6 2 9

c("a","f","md","b")

## [1] "a"  "f"  "md" "b"

#(2)连续的数字用冒号“:” 
1:5

## [1] 1 2 3 4 5

#(3)有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm()
rep("x",times=3)  #x的字符串重复三次

## [1] "x" "x" "x"

seq(from=3,to=21,by=3)  #从3开始到21，每3取一个数，组成一个向量。from，to叫参数

## [1]  3  6  9 12 15 18 21

rnorm(n=3)  #随机数函数：生成三个随机数

## [1] 0.5583694 1.1269912 0.7437993

#(4)通过组合,产生更为复杂的向量。
paste0(rep("x",times=3),1:3)   

## [1] "x1" "x2" "x3"

#####2.2对单个向量进行的操作####
#(1)赋值给一个变量名
x = c(1,3,5,1) #随意的写法
x

## [1] 1 3 5 1

x <- c(1,3,5,1) #规范的赋值符号 Alt+减号  x称为变量或对象（给向量起个名字）
x  #输出结果查看

## [1] 1 3 5 1

#赋值+输出一起实现，两种方式
x <- c(1,3,5,1);x  #两句代码放一起要用；隔开   不要使用函数名称

## [1] 1 3 5 1

(x <- c(1,3,5,1))#1,3,5,1称为向量里的元素

## [1] 1 3 5 1

#(2)简单数学计算
x+1

## [1] 2 4 6 2

log(x)

## [1] 0.000000 1.098612 1.609438 0.000000

sqrt(x)

## [1] 1.000000 1.732051 2.236068 1.000000

#(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量
x>3

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

x==3

## [1] FALSE  TRUE FALSE FALSE

#(4)初级统计
max(x) #最大值

## [1] 5

min(x) #最小值

## [1] 1

mean(x) #均值

## [1] 2.5

median(x) #中位数

## [1] 2

var(x) #方差

## [1] 3.666667

sd(x) #标准差

## [1] 1.914854

sum(x) #总和

## [1] 10

#进阶
length(x) #长度  长度为4，意思是有4个元素

## [1] 4

unique(x) #去重复 从左向右，第一次出现的不重复，第二次出现为重复

## [1] 1 3 5

duplicated(x) #判断对应元素是否重复

## [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE

table(x) #重复值统计出现多少次

## x
## 1 3 5 
## 2 1 1

sort(x)  #排序  默认从小到大

## [1] 1 1 3 5

sort(x,decreasing = F)

## [1] 1 1 3 5

sort(x,decreasing = T)

## [1] 5 3 1 1

#####2.3.对两个向量进行的操作#####
x = c(1,3,5,1)
y = c(3,2,5,6)
#(1)比较运算，生成等长的逻辑向量
x == y 

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

y == x

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

#(2)数学计算
x + y  #等位运算

## [1]  4  5 10  7

#(3)连接
paste(x,y,sep=",")

## [1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6"

#paste与paste0的区别
paste(x,y)

## [1] "1 3" "3 2" "5 5" "1 6"

paste0(x,y)

## [1] "13" "32" "55" "16"

paste(x,y,sep = "")

## [1] "13" "32" "55" "16"

paste(x,y,sep = ",")

## [1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6"

#当两个向量长度不一致
x = c(1,3,5,6,2)
y = c(3,2,5)
x == y # 啊！warning！

## Warning in x == y: longer object length is not a multiple of shorter object length

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

#循环补齐--看ppt    以长的为准进行补齐 两个条件1.等位运算 2.长度不相等的两个向量

#利用循环补齐简化代码
paste0(rep("x",3),1:3)

## [1] "x1" "x2" "x3"

paste0("x",1:3)

## [1] "x1" "x2" "x3"

#(4)交集、并集、差集
intersect(x,y)  #交集

## [1] 3 5 2

union(x,y) #并集且去重复

## [1] 1 3 5 6 2

setdiff(x,y)  #返回在向量x里存在，在y中不存在的元素

## [1] 1 6

setdiff(y,x)  #返回在向量y里存在，在向量x里不存在的元素

## numeric(0)

x=c(1,3,5,1)
y=c(3,2,5,6)
x %in% y #x的每个元素在y中存在吗

## [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE

y %in% x #y的每个元素在x中存在吗

## [1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE

#####2.4.向量筛选(取子集)--看ppt#####
#[]：将T对应的值挑选出来，F丢弃
x <- 8:12
#根据逻辑值取子集 (中括号里是与x等长且一一对应的逻辑值向量)
x[x==10]

## [1] 10

x[x<12]

## [1]  8  9 10 11

x[x %in% c(9,13)]

## [1] 9

#根据位置取子集  （中括号里是由x的下标组成的向量）
x[4]

## [1] 11

x[2:4]  #x[1,5]不成立，会报错。要求中括号里必须是一个向量。正确：x[c(1,5)]

## [1]  9 10 11

x[c(1,5)]

## [1]  8 12

x[-4]  #反选，减号给数字用，叹号给逻辑值用

## [1]  8  9 10 12

x[-(2:4)]

## [1]  8 12

####2.5.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值。
x

## [1]  8  9 10 11 12

#改一个元素
x[4] <- 40
x

## [1]  8  9 10 40 12

#改多个元素
x[c(1,5)] <- c(80,20)
x

## [1] 80  9 10 40 20

x=c("a","b","a","c")
x[x=="a"]

## [1] "a" "a"

x

## [1] "a" "b" "a" "c"

x=x[x=="a"]
x           # r语言里的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生过

## [1] "a" "a"

summary(cars)

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00