R语言基础-向量生成及相关操作

2023-09-16 14:23:46 浏览数 (1)

title: "Note-20230906"

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2.1 向量生成

2.1.1 用c()逐一放到一起

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c(1,2,3,4,5)
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## [1] 1 2 3 4 5
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#字符串记得加引号哦
c('a','b','c','d')
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## [1] "a" "b" "c" "d"

2.1.2 连续数字用冒号':'

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1:8
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## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8
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4:6
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## [1] 4 5 6

2.1.3 重复-rep()、规律-seq()、随机数-rnorm()

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rep('WY',times = 5) #规范写法
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## [1] "WY" "WY" "WY" "WY" "WY"
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rep('WY',5) #熟练后可以简写提高效率
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## [1] "WY" "WY" "WY" "WY" "WY"
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seq(from = 3,to = 15,by = 3) #规范写法
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## [1]  3  6  9 12 15
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seq(3,15,3) #简写
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## [1]  3  6  9 12 15
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rnorm(n=3) #规范写法
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## [1] -0.05298387  2.96294158  0.49128926
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rnorm(3) #简写
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## [1]  0.56334365 -1.33069426 -0.08674815
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#没记错的话，小洁老师课堂里提到过，随机数大家每次运行的结果极大概率是不相同的，但是通过一定操作可以让出现过的随机数重现（尽管大部分情况没啥必要）。
#课外拓展：现在所谓的随机数其实都是‘伪随机数’，真正的随机数可能需要量子计算机问世之后才会出现。因此通过一些特定代码，保留“随机状态”，就能使随机数重现啦。

2.1.4 通过组合之后可以生成更复杂的向量

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paste0(rep('WY',times = 5),1:6) # 2.1.2   2.1.3 规范写法
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## [1] "WY1" "WY2" "WY3" "WY4" "WY5" "WY6"
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paste0('WY',1:6) # 学习了循环补齐后的简写
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## [1] "WY1" "WY2" "WY3" "WY4" "WY5" "WY6"

2.2 对单个向量进行操作

2.2.1 赋值

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x <- c(1,2,3,4,5) #规范的赋值符号，这辈子可能就敲两次（一次课上，一次在这）
x = c(1,2,3,4,5) #简写
(x = c(1,2,3,4,5)) #赋值加输出（不过我还是喜欢另起一行输出哈哈）
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## [1] 1 2 3 4 5
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x = c(1,2,3,4,5);x #多行代码写一行（不止是赋值和输出哈）
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## [1] 1 2 3 4 5

2.2.2 简单数学运算

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#加减乘除、一些针对数字类型的函数都可以
x 1
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## [1] 2 3 4 5 6
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log2(x)
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## [1] 0.000000 1.000000 1.584963 2.000000 2.321928
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sqrt(x)
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## [1] 1.000000 1.414214 1.732051 2.000000 2.236068

2.2.3 根据条件进行判断，生成逻辑值向量

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#以前听一位计算机老师说过，逻辑判断是所有编程语言的核心（后面的筛选就是建立在这个基础上）
x > 3
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## [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE
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x == 3
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## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE

2.2.4 初级统计

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#一些基础的函数，就算记不住百度下或者help下就行
max(x) #最大值
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## [1] 5
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min(x) #最小值
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## [1] 1
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mean(x) #均值
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## [1] 3
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median(x) #中位数
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## [1] 3
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var(x) #方差
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## [1] 2.5
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sd(x) #标准差
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## [1] 1.581139
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sum(x) #总和
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## [1] 15
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length(x) #长度（返回数字，向量元素个数）
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## [1] 5
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# 这四个函数中文上都与重复有点关联，因此放一起记忆
x = c(1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3,4,4,4,5)
unique(x) #去重复（以这边的x为例，返回数字，长度发生变化，这取决于你向量中非重复元素的个数）
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## [1] 1 2 3 4 5
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duplicated(x) #对应元素是否重复（返回逻辑值，长度不发生变化）
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##  [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
## [12] FALSE  TRUE  TRUE FALSE
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table(x) #重复值统计（每个元素的出现次数会一一对应）
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## x
## 1 2 3 4 5 
## 3 4 4 3 1

2.2.5 默认思想

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#老师是以sort()为例子
sort(x)
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##  [1] 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5
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sort(x,decreasing = F) # decreasing 降序，默认情况下的完整写法
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##  [1] 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 5
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sort(x,decreasing = T) # decreasing的参数可以修改成T，这样就是升序啦
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##  [1] 5 4 4 4 3 3 3 3 2 2 2 2 1 1 1

2.2.6 能用函数搞定的事情，就别自己数

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# 一道课堂练习题：生成向量，内容为："student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10" "student12" "student14"
#解题思路：
#1.字符-数字的交联想到paste0() #2.观察：字符均为‘student’，使用rep()，重复次数利用函数length();数字具有一定规律，想到seq()
#顺理成章写出
a = seq(2,14,2)
paste0(rep('student',length(a)),a)
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## [1] "student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10"
## [6] "student12" "student14"
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#以下仅个人理解：代码不是越短越好，因为大项目都需要合作，你的代码可能会给很多人看，当然也不需要过分详细。

paste0('student',seq(2,14,2)) #最简代码（循环补齐）
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## [1] "student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10"
## [6] "student12" "student14"

paste和paste0的区别

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#这边直接复制的Help文档，paste默认两个元素之间的连接存在空格（这个参数可以修改），paste0则无。
paste (..., sep = " ", collapse = NULL, recycle0 = FALSE)
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## Error in eval(expr, envir, enclos): '...' used in an incorrect context
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paste0(...,            collapse = NULL, recycle0 = FALSE)
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## Error in eval(expr, envir, enclos): '...' used in an incorrect context

两个向量长度不一致时，便会发生循环补齐

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x = c(1,3,5,6,2)
y = c(3,2,5)
x == y
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## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE
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#上述这种情况便会发生循环补齐，y = c(3,2,5)会变成y = c(3,2,5,3,2)
#返回与较长向量相同元素个数的逻辑值哦（这边就是5个）
#循环补齐可以在一定程度上简化代码，上文已经提到，这边就不写了

2.3 对两个向量的操作

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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;y == x #两者等价
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## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE
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## [1] FALSE FALSE  TRUE FALSE
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# 2.数学计算
x   y #一一对应相加
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## [1]  4  5 10  7
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# 3.连接
paste(x,y,sep=",")#由于数字之间不存在分隔符号的话容易存在混淆，因此这边一般使用paste而非paste0
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## [1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6"
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# 4.交集、并集、差集
x = c(1,3,5,6,2)
y = c(3,2,5)
intersect(x,y)#交集
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## [1] 3 5 2
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union(x,y)#并集
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## [1] 1 3 5 6 2
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setdiff(x,y) # x里有，y里没有的
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## [1] 1 6
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setdiff(y,x) # y里有，x里没有的
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## numeric(0)
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#差集可能有点混，新建个脚本跑一遍就知道了

# 5.补集（小洁老师的课堂作业）
#补集的定义：setdiff(全集,交集)
setdiff(union(x,y),intersect(x,y)) #一组合就完事啦
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## [1] 1 6
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# 6.重点 %in%
x %in% y #x的每个元素在y中存在吗
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## [1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE
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y %in% x #y的每个元素在x中存在吗
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## [1] TRUE TRUE TRUE

2.4 向量筛选（取子集）

2.4.1 通过逻辑值

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x = 8:12
x[x == 10]
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## [1] 10
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x[x < 12]
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## [1]  8  9 10 11
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x[x %in% c(9,13)]#只能取到9哦
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## [1] 9

2.4.2 根据位置

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x = 8:12
x[4]#要第4个
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## [1] 11
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x[2:4]#要2-4个
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## [1]  9 10 11
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x[c(1,5)]#要第1个和第5个
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## [1]  8 12
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x[-4]#不要第4个
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## [1]  8  9 10 12
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x[-(2:4)]#不要第2-4个
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## [1]  8 12

2.4.3 x【x %in% y】可以帮助你从一堆信息中获取你想要的

2.5修改向量中的某个/某些元素：取子集 赋值

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x = 8:12
#改一个元素
x[4] = 40
#改多个元素
x[c(1,5)] <- c(80,20)
#这部分很好理解吧，就复制了下代码

引用自生信技能树

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