R语言常用数学函数

R语言常用数学函数

sum()、max()、min()、mean()、median()

prod(x) 对x中的元素都连乘

whichmax(x) 返回x中最大元素的下标

whichmin(x) 返回x中最小元素的下标

range(x) 值域

rev(x) 对x中的元素取逆序

sort(x) 将x中的元素将升序排列

pmin(x,y) 返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最小值

pmax(x,y) 返回一个向量，它的第i个元素是x[i],y[i] 中最大值

cumsum(x) 求累积和，返回一个向量，第i个元素等于x[1]到x[i]的和

cumprod(x) 求累积（从左到右）乘积

cummin(x) 求累积最小值（从左到右）

cummax(x) 求累积最大值（从左到右）

match(x,y) 返回一个和x的长度相同的向量，第i个元素表示y中与x[i]相同的元素的位置（没有则返回NA）

naomit(x) 函数忽略有缺失值（NA）的观察数据（如果x是矩阵或数据框则忽略相应的行）

nafail(x) 如果x包含至少一个NA则返回一个错误消息

which() 返回符合条件的元素的下标

choose 组合数，二项式，例choose(4,2) 返回6

rep(x,y) 将x重复y次

unique(x) 去掉重复的元素，只取一个

table(x) 返回一个列表，给出y中重复元素的个数列表

subset(x,条件) 返回x中满足特定条件的子集

summary():

例： summary(mtcars[vars])

summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻 辑型向量的频数统计。

R语言数据对象与运算

R语言数据对象与运算 笔记整理

21 数据对象及类型

R语言创建和控制的实体被称为对象（object）

ls()命令来查看当前系统里的数据对象

R对象的名称必须以一个英文字母打头，并由一串大小写字母、数字或钟点组成

注意：R区分大小写

不要用R的内置函数名称作为数据对象的名称，如c、length等

22 数据对象类型

R语言的对象包括

数值型（numeric）：实数， 可写成整数（integers）、小数（decimal fractions）、科学记数（scientific notation）

逻辑型（logical）：T(true)或F（FALSE）

字符型（character）：夹在" "或之间

复数型（complex）：形如a+bi

原味型（raw）：以二进制形式保存数据

缺省型（missing value）：有些统计资料是不完整的，当一个元素或值在统计的时候是“不可得到（not available）”或“缺失值（missing value）”的时候，相关位置可能会被保留并赋予一个特定的NA（not available）值，任何NA的运算结果都是NA。

辨别和转换数据对象类型的函数：

辨别 转换

character ischaracter() as,character()

complex

double

integer

logical

NA

numeric

23 数据对象构造

R语言里的数据对象主要有六种构造：向量（vector）、矩阵（matrix）、数组（array）、列表（list）、数据框（data frames）、因子（factor）

231 向量（vector）是由有相同基本类型元素组成的序列，相当于一维数组

5个数值组成的向量x，这是一个用函数c()完成的赋值语句，这里c()可以有任意多个参数，而它输出的值则是一个把这些参数首尾相连形成的一个向量

R的赋值符号除了“<-”外，还有"->""="

例如：

> c(1,3,5,7,9) -> y

> y

[1] 2 5 8 3

> z = c(1,3,5,7,9)

> z

[1] 1 3 5 7 9

assign（）函数对向量进行赋值

length（）：可返回向量的长度

mode（）可返回向量的数据类型

正则序列 用 “：”符号，可产生有规律的正则序列（： 的运算级别最高）

函数seq（）产生有规律的各种序列

seq（from,to ,by） from 给序列的起始值，to表示序列的终止值，by表示步长（by 省略时，表示步长值为1）

> seq(1,10,2)

[1] 1 3 5 7 9

> seq(1,10)

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

有时关注的是数列的长度，利用句法：seq（下界，by=，length=）

> seq(1,by=2,length=10)

[1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

rep(x,times，……)x表示要重复的对象，times表示重复的次数

> rep(c(1,3),4)

[1] 1 3 1 3 1 3 1 3

> rep(c(1,3),each=4)

[1] 1 1 1 1 3 3 3 3

对每个元素进行重复;

R中的内置函数：

mean（）来示向量的均值

median（）求是位数

var（）求方差

sd（）求标准差

sort（）对向量排序

rev（）将向量按原方向的反方向排列

rank（）给求出向量的秩

prod（）求向量连乘积

append（）为向量添加元素

对向量运算常见函数表

函数 用途

sum（） 求和

max（） 求最大值

min（） 求最小值

range（） 求极差（全矩）

mean（） 求均值

median 求中位数

var（） 求方差

sd（） 求标准差

sort（） 排序

rev（） 反排序

rank（） 求秩

append（） 添加

replace（） 替换

match（） 匹配

pmatch（） 部分匹配

all（） 判断所有

any（） 判断部分

prod（） 积

232 矩阵

矩阵（matrix)是将数据用行和列排列的长方形表格，它是二维的数组，其单元必须是相同的数据类型，通常用列来表示不同的变量，用行表示各个对象。

其句法是：

matrix（data=NA,ncol=1,byrow-=FALSE,dimnames=NULL）

data是必须的，其它几个选择参数。

nrow表示矩阵的行数

ncol表示矩阵的列数

byrow默认为FALSE,表示矩阵按列排列，如设置为T,表示按行排列；

dimnames可更改矩阵行列名字

diag()函数生成对角矩阵

diag（）这个函数比较特别，当数据是向量时则生成对角矩阵，但当数据是矩阵时，则返回对角元素

也可用函数diag（）生成单位矩阵

当我们生成了某个矩阵后，若要访问矩阵的某个元素或某行（列），可以利用形如A[i,j]的形式得到相应的索引矩阵

矩阵可进行相应的加减乘除运算，但运算过程中要注意行数和列数的限制条件

R里AB并不是表示矩阵相乘，只表示矩阵对应的元素相乘

矩阵相乘应用A%%B

dim（）返回矩阵的行数和列数

nrow（）返回矩阵的行数

ncol（）返回矩阵的列数

solve（）返回矩阵的逆矩阵

对矩阵运算的常见函数

函数 用途

asmatrix() 把非矩阵的转换成矩阵

ismatrix() 辨别是否矩阵

diag() 返回对角元素或生成对角矩阵

eigen() 求特征值和特征向量

solve() 求逆矩阵

chol() Choleski分解

svd() 奇异值分解

qr() QR分解

det() 求行列式

dim() 返回行列数

t() 矩阵转置

apply() 对矩阵应用函数

R语言还提供了专门针对矩阵的行或列计算的函数

如 colSUms（）对矩阵各列求和 colMeans（）求矩阵各列的均值

类似的有 rowSums（）rowMeans（）

更一般的方法：

apply（）函数来对各行各列进行运算

句法是：apply（X,MARGIN,FUN,……）

X表示要处理的数据

MARGIN表示函数作用的范围

取1表示对行运用函数

取2表示对列运用函数

FUN表示要运用的函数

rbind（）、cbind（）将两个或两个以上的矩阵合并起来

rbind（）表示按行合并，cbind（）则表示按列合并

233 数组

数组（array）可以看作是带有多个下标的类型相同的元素的集合。

数组的生成函数是array（），其句法是

array（data=NA,dim=length(data),dimnames-NULL）

data表示数据，可以为空

dim 表示维数

dimnames可以更改数组难度的名称

234 列表

向量、矩阵和的单元必须是同一类型的数据，若一个数据对象需要含有不同的数据类型，可采用列表（list）这种数据对象的形式。

列表是一个对象的有序集合构成的对象，列表中包含的对象又称为它的分量（components），分量可以是不同的模式或（和）类型

语法式为：list （变量1=分量1，变量2=分量2,……）

若要访问列表的某一成分，可以用LST[[1]],LST[[2]]的形式访问

因分量可以被命名，故可以在列表名称后加$符号，再写上成分名称来访问列表分量

函数length（）、mode（）、names（）可以分别返回列表的长度（分量的数目）、数据类型、列表里成分的名字

235 数据框

数据框（data frame）是一种矩阵形式的数据，但数据框中各列可以是不同类型的数据。数据框每列是一个变量，每行是一个观测 。

对可能列入数据框中的列表有如下的一些限制：

1．分量必须是向量（数值，字符，逻辑），因子，数值矩阵，列表或者其他数据框。

2．矩阵，列表和数据框为新的数据框提供了尽可能多的变量，因为它们各自拥有列、元素或者变量。

3．数值向量、逻辑值、因子保持原有格式，而字符向量会被强制转换成因子并且它的水平就是向量中出现的独立值。

4．在数据框中以变量形式出现的向量结构必须长度一致，矩阵结构必须有一样的行数。

R中用函数dataframe()生成数据框，其句法是：dataframe（data1,data2,……）

数据框的列名默认为变量名，也可对列名进行重新命名

也可以对数据框的行名进行修改

236 因子和有序因子

分类型数据经常要把数据分成不同的水平或因子（factor）

生成因子的命令是factor（），其句法是：factor（data,levels,labels,……）

其中data表示数据

levels是因子水平向量

labels是因子的标签向量

levels，labels是备选项，可以不选

若上面的每个因子并不表示因子的大小，要表达因子之间有大小顺序（考虑因子之间的顺序），则可以用 ordered（）函数产生

24 数据的录入及编辑

c函数：c函数是把各个值联成一个向量或列表，可以形成数值型向量、字符型向量或其它类型向量

scan函数：功能类似于c函数，实际上是一种键盘输入数据函数。当输入scan（），然后按回车键，这时将等待输入数据，数据之间只要空格分开即可（c函数要用逗号分开）。输入完数据，再按回车键，这时数据录入完毕。

scan函数还可以读入外部文本文件，若现有一个文本文件，datatxt，读入这个文件的命令是：> x=scan(file="dattxt")

若原文件的数据之间有逗号等分隔符，用scan读入应该去掉这些分隔符，其命令是：> x=scan(file="dattxt"，sep=",")

编辑数据

dataentry命令

xx原先未被定义，现在赋予其一个空值，这时会出现一个电子表格界面，等待输入数据：> dataentry(xx=c(NA))

当电子表格关闭后，数据会自动保存

edit命令用来编辑函数，也可用来编辑数据，但不会自动保存

fix函数与edit类似，但它可以自动保存

从外部文件读入数据

从文本文件读取：

> s1=readtable("studenttxt")

> s1

V1 V2 V3

1 class sex score

2 1 女 80

3 1 男 85

4 2 男 92

5 2 女 76

6 3 女 61

7 3 女 95

8 3 男 83

读入表格数据的命令是：readtable

忽略掉标签而直接使用默认的行标签

> s2=readtable("studenttxt",header=T)

> s2

class sex score

1 1 女 80

2 1 男 85

3 2 男 92

4 2 女 76

5 3 女 61

6 3 女 95

7 3 男 83

从网络读入数据

url可以从网页上读入正确格式的数据，要借助readtable函数

> address=http://wwwthe-data-minecom/bin/view/Misc/WebHome

/sampletxt

> readtable(file=url(address))

读入其他格式的数据库

要读入其他格式的数据库，必须先安装"foreign"模块，它不属于R的8个内置模块，需在使用前安装。 library(foreign)

SAS：R只能诗篇SAS Transport format（XPORT）文件，需要把普通的SAS数据文件（ssd和sas7bdat）转换成Transport format(XPORT)文件，再用命令：readxport()

SPSS数据库：readspss()可读入SPSS数据文件

Epi info数据库：

要给数据集一个名字，则是;readepiinfo("文件名rec")->名称

Stata数据库：

R可读入Stata5,6,7的数据库

读入数据文件后，使用数据集名$变量名，即可使用各个变量

> readdta(“文件名dta”)

读入数据文件后，使用数据集名$变量名，即可使用各个变量。

>mean(data$age)

便是计算数据集 data中的变量age的均数。

25 函数、循环与条件表达式

251 编写函数

句法是：

函数名 = function (参数1，参数2…)

{

函数体

函数返回值

}

对于这类只有一个算术式的简单函数，也要不要{}

>mean(data$age)

便是计算数据集 data中的变量age的均数。

若不使用圆括号，直接输入函数名，按回车键将显示函数的定义式：

单参数：使函数个性化，可使用单参数，函数将会根据参数的不同，返回值不同

> welcomesb = function(names) print(paste("welcome",names,"to

use R"))

> welcomesb("Mr fang")

[1] "welcome Mr fang to use R"

> welcomesb("Mr Wang")

[1] "welcome Mr Wang to use R"

默认参数：即不输入任何参数

函数的默认参数

> welcomesb=function(names="Mr fang")print(paste("welcome",

names,"to use R"))

> welcomesb()

[1] "welcome Mr fang to use R"

当函数体的表达式超过一个时，要用｛｝封起来

252 for循环

for循环的句法是：

for (变量 in取值向量) {

表达式…

}

breaks就是设置频率直方图中的分组。

HIST函数是用来创建一个直方图的 Matplotlib 函数。需要传的参数包括直方图的区间数、颜色、normed。

参考例子如下：

> data<-mtcars$wt#mtcars是R的内置数据集，选择wt列画图。

> summary(data)#data最小值为1513，最大值为5424。

Min1st QuMedian Mean 3rd QuMax  

1513 2581 3325 3217 3610 5424

> break1<-seq(1,6,1)#设置分组为(1,2) (2,3)(5,6)

> hist(data,breaks=break1)

> break2<-seq(1,6,05)#设置分组为(1,15) (15,2) (55,6)

> hist(data,breaks=break2)

#画出两张直方图如下：

扩展资料

R是用于统计分析、绘图的语言和 *** 作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可 *** 纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

-R语言

-HIST

function 是定义一个函数，这个函数的名字是poissonproc，感脚上是个泊松过程吧；

rpois是按照泊松分布生成随机数rpois(n, lambda)，生成n个；

runif是按照均匀分布生成随机数runif(n, min=0, max=10), 生成n个，这个n是之前的结果，最大值是10，最小值默认为0；

返回的 均匀分布的随机数中，[4, 5]之间的个数；

最后一句：上述过程重复10000次；