R2向量

#脚本与ppt对应 
#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。
#1.三种类型，格式大于内容，“4”代表字符，&：shift+7；|：shfit+enter上面的键，！：shift+1，赋值:alt-，<-,注意（-2），要么加括号，要么空一格，等于==，！=
#2.判断函数is.number()，T,F,NA（缺失值），转换as.number()，转换优先顺序 表格的行名和列名不属于表格内容，因此是4列
#注释1在R语言中，as.complex和as.numeric函数都可以用于将数据转换为复数类型或数字类型。但是，它们的主要区别在于：as.complex函数只能将字符串或数值向量转换为复数类型，而as.numeric函数可以将任何数据类型（如字符型、逻辑型等）转换为数字类型。当传入的参数无法转换为所需的类型时，as.complex函数会返回NA（缺失值），而as.numeric函数则会报错。对于复数类型，as.complex函数可以将字符串表示的实部和虚部分离开，并分别转换为相应的数值；而as.numeric函数只能将单个数值转换为数字类型。因此，当需要将字符串表示的复数转换为复数类型时，应使用as.complex函数；而对于其他类型的数据，应使用as.numeric函数。
#3
#####2.1.向量生成?#####

#(1)用 c() 结合到一起,数据类型转换的优先顺序，为什么转换，因为只会输出一种数据类型
c(2,5,6,2,9) 

## [1] 2 5 6 2 9

c("a",4)

## [1] "a" "4"

c(4,TRUE)

## [1] 4 1

#(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(c("a","b"), 3)  

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

rep(c("a","b"),each=3)

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

seq(from = 3,to = 21,by = 3)

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

rnorm(n = 3)

## [1] -0.8559376  0.2752149 -0.8164835

#(4)通过组合,产生更为复杂的向量.循环补齐（向量长度不相等+等位运算），简化代码。
paste0(rep("x"),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#输出

## [1] 1 3 5 1

#赋值+输出一起实现，分隔号；
x <- c(1,3,5,1);x

## [1] 1 3 5 1

(x <- c(1,3,5,1))

## [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

length(x) #长度，7怎么得到？

## [1] 4

unique(x) #去重复，第一次出现视为没有重复

## [1] 1 3 5

duplicated(x) #对应元素是否重复

## [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE

table(x) #重复值统计

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

sort(x)

## [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(3,2,5,6,4)
#(1)比较运算，生成等长的逻辑向量:循环补齐
x == y 

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

y == x

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

#(2)数学计算
x + y

## [1]  4  5 10  7  5

#(3)连接
paste(x,y,sep=",")

## [1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6" "1,4"

#paste与paste0的区别
paste(x,y)

## [1] "1 3" "3 2" "5 5" "1 6" "1 4"

paste0(x,y)

## [1] "13" "32" "55" "16" "14"

paste(x,y,sep = "")

## [1] "13" "32" "55" "16" "14"

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

## [1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6" "1,4"

#注释2在R语言中，paste和paste0都是用于连接（concatenate）字符串的函数。它们的区别如下：paste()函数：将多个输入对象连接成一个字符串，并在每两个相邻的对象之间添加分隔符，默认为一个空格。例如，paste("a", "b", "c")返回值为 "a b c"。paste0()函数：与paste()函数类似，但是不会在对象之间添加分隔符。例如，paste0("a", "b", "c")返回值为"abc"。因此，如果你需要在字符串之间添加分隔符，则使用paste()函数；如果你不需要添加分隔符，则使用paste0()函数可以使代码更简洁易读。这里还有一些其他的区别：paste函数可以接受多个参数，并将它们连接起来，而paste0只接受两个或多个参数。paste函数的默认分隔符是空格，但是你可以使用sep参数来指定自己想要的分隔符。而paste0没有分隔符参数，始终不添加分隔符。总之，paste()和paste0()函数的主要区别在于是否添加分隔符。
#当两个向量长度不一致,循环补齐（向量长度不相等+等位运算），简化代码。
x = c(1,3,5,6,2)
y = c(3,2,5)
x == y # 啊！warning！

## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

#循环补齐--看ppt

#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)

## [1] 3 5 2

union(x,y)

## [1] 1 3 5 6 2

setdiff(x,y)

## [1] 1 6

setdiff(y,x)

## numeric(0)

x %in% y #x的每个元素在y中存在吗，并不是运算，所以看问的元素有几个就输出几个

## [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE

y %in% x #y的每个元素在x中存在吗

## [1] TRUE TRUE TRUE

#注释3在R语言中，setdiff()函数用于求两个集合的差集(即除去两个集合中重复元素后仅出现在第一个集合中的元素集合)，并返回结果。其基本语法格式如下:复制代码setdiff(x，y)其中，x和y是两个向量或集合，函数返回在x中出现而在 中没有出现的元素举个例子，在如下代码中:复制代码x <- c(1，2，3，4，5)y<-c(3，4，5，6)setdiff(x，y)函数将返回[1]12，因为在x中出现但在y中没有出现的数字有1和2需要注意的是，这里的集合是指向量，并且setdiff()函数只会保留中不重复的元素如果想保留所有元素，包括重复元素，则应使用 %in% 操作符或者 duplicated()函数
#####2.4.向量筛选(取子集)--看ppt#####

x <- 8:12
#根据逻辑值取子集，中括号里是逻辑值T/F
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，中括号里是数字或向量（3种，c/:/rep(),seq),rnorm()）,所以x[1,5]会报错，因为中括号里啥也不是
x[4]

## [1] 11

x[2:4]

## [1]  9 10 11

x[c(1,5)]#c(1,5)代表位置1和5，而1,5啥也不是

## [1]  8 12

x[-4]#去掉第四个位置

## [1]  8  9 10 12

x[-(2:4)]#去掉234的位置

## [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

#### 2.6 简单向量作图
k1 = rnorm(12);k1

##  [1] -0.6812778  0.9673871 -1.4538542 -0.1372082
##  [5]  0.3942805  0.5780699  2.2018450 -1.6925641
##  [9] -0.9724937 -0.5663234  1.6842077 -2.3597461

k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2

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

plot(k1)

boxplot(k1~k2) #课后试着搜索boxplot表达什么意思

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