向量下标即元素在向量中的位置，在实践中我们可以利用下标(元素的位置)来找出自己想要的数。
利用runif函数生成包含10个正整数的向量x。options(dig
向量下标即元素在向量中的位置，在实践中我们可以利用下标(元素的位置)来找出自己想要的数。
利用runif函数生成包含10个正整数的向量x。
options(digits = 1) set.seed(1234) x <- runif(10,min = 1,max = 20) x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11
正整数下标
我们可以输入正整数作为下标来找出对应位置的元素。
在[]内输入下标。
#向量x的第一位置的元素 x[1] [1] 3 #向量x的第2位置的元素 x[2] [1] 13 x[0] numeric(0)
与其他编程语言不一样(下标从0开始算起)，R的下标是从1开始算起。
在R语言中向量输入0下标返回numeric(0)。
如果在其他语言，如python中输入下标0,则返回向量中第一个位置的元素
负整数下标
如果为负整数则表示删除这个位置的元素,并返回余下的元素。
x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 #删除第一位的元素 x[-1] [1] 13 13 13 17 13 1 5 14 11
倒数位置选取元素
如果是以倒数位置选取元素。倒数第一位置借助length函数表示下标,倒数第二三等等依次递减。
set.seed(1234) x <- runif(10,min = 1,max = 20) x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 # 倒数第一位元素 x[length(x)] [1] 11 # 倒数第二位元素 x[length(x)-1] [1] 14
下标赋值
可以根据下标位置来进行赋值
x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 #将第一位置赋值为8 x[1] <- 8 x [1] 8 13 13 13 17 13 1 5 14 11
下标超界
下标超界即向量x的长度为n,它的最大下标即是n,如果超过n，则超界。
在R中向量下标超界则返回NA空白值。如果对这个下标位置赋值，则生成对应位置的元素
length(x) [1] 10 x[11] NA x[11] <- 15 x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 15
逻辑下标
可以以逻辑表达式作为下标，返回对应的元素。
set.seed(1234) x <- runif(10,min = 1,max = 20) x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 #找出数值大于10的元素 x[x > 10] [1] 13 13 13 17 13 14 11
which函数、seq函数
which函数找出对应元素的下标
x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 #找出取值大于13的元素的位置下标 which(x>13) [1] 5 6 9
seq函数也可以返回下标
seq(along=x)[x>13] [1] 5 6 9 seq_along(x)[x>13] [1] 5 6 9 seq(along.with=x)[x>13] [1] 5 6 9
可以在for循环中用seq_along(x)代替1:length(x)
for (i in seq_along(x)) {
print(x[i])
}
for (i in 1:length(x)) {
print(x[i])
}
which.min与which.max可以分别找出向量中最小值与最大值的下标位置
x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11 which.min(x) [1] 7 which.max(x) [1] 5
返回NA的下标
a <- c(NA,1,NA,23,45,NA) which(is.na(a)) [1] 1 3 6
补充：R语言中的向量使用合集
看代码吧~
#---r中向量相关的操作
#----数字型向量
#赋值
x<-c(1,2,3)
assign("x",c(1,2,3))
y<-c(x,2,x)
# > y
# [1] 1 2 3 2 1 2 3
#向量的运算
x<-c(1,2,3);y<-c(2,3,4)
v1<-2*x+x*y+1
# > v1
# [1] 5 11 19
v2<-2*x+x*y+c(1,1,1)
v1==v2
# > v1==v2 两者效果相同，自己体会
# [1] TRUE TRUE TRUE
x^2
# > x^2
# [1] 1 4 9
#函数运算，比如log,sqrt,sin等
x<-c(1,2,3)
sqrt(x)
# > sqrt(x)
# [1] 1.000000 1.414214 1.732051
#与向量相关的其他函数min、max、range、which.min、which.max、sum、prod、length、sort、mean、var
x<-c(3,2,1)
# > min(x)
# [1] 1
# > max(x)
# [1] 3
# > which.max(x)
# [1] 1
# > which.min(x)
# [1] 3
# > sum(x)
# [1] 6
# > prod(x)
# [1] 6
# > length(x)
# [1] 3
# > sort(x)
# [1] 1 2 3
# > mean(x)
# [1] 2
# > var(x)
# [1] 1
#等差数列一般采用a:b的形式
# > 1:15 代表从1到15的数列，每次加1
# [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
# > 1:4.5 a为整数，b为实数，表示a到b的整数部分，每次加1
# [1] 1 2 3 4
# > 1.5:5 a为实数，b为整数，表示从a开始累加到b，每次加1
# [1] 1.5 2.5 3.5 4.5
# > 2*(1:5)
# [1] 2 4 6 8 10
# > 2*1:5 向量优先级大于运算符号
# [1] 2 4 6 8 10
# > 1:5-1
# [1] 0 1 2 3 4
#重复函数 rep(x,times=)
x<-c(1,2,3)
s<-rep(x,times=2)
# > s
# [1] 1 2 3 1 2 3
#逻辑向量，在向量赋值处使用逻辑表达式
x<-c(1,2,3,4,5)
l<-x>3
# > l
# [1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
#其它的逻辑向量运算还有< <= == !=等
#all和any用于返回向量中的值是否全部大于3的逻辑值，any返回向量x中是否有值大于3
all(x>3)
any(x>3)
#逻辑向量的赋值,可以使用F和T对false和true进行简写
l<-c(TRUE,FALSE,F,T)
#向量中的缺失数据、赋值、检查
z<-c(-1,1:3,NA)
z
# [1] -1 1 2 3 NA
is.na(z)
z[is.na(z)]<-0
# > z
# [1] -1 1 2 3 0
#结合z的下标进行复杂运算
z
# [1] -1 1 2 3 0
#结合z的下标进行复杂运算
(z+1)[!is.na(z)&z>0]
# [1] 2 3 4
#-----字符型向量
#涉及赋值、paste连接
X<-c("My","Job")
paste("My","Job") #表示将两个字符链接，默认使用空格进行分隔开
# [1] "My Job"
paste("X",1:6,sep = "")
# [1] "X1" "X2" "X3" "X4" "X5" "X6"
#可以使用定义下标值的方法来定义分段函数
#比如分段函数 y=1-x x<0 y=1+x x>=0
y[x<0]<-1-x[x<0]
y[x>=0]<-1+x[x>=0]
#下标的正整数运算
v<-10:20
v[c(1,2,3,4)]
c("a","b","c")[rep(c(2,1,3),times=3)]
#下标的负整数运算
v[-(1:5)]
#表示去除代号为哪些的值
#取字符向量的某些下标值
#在定义向量的时候可以加上列名
ages<-c(Li=23,chen=30)
#向量名称可以后加
ages=c(23,40,50)
names(ages)<-c("li","chen","zhang")
ages
# > ages
# li chen zhang
# 23 40 50
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持好代码网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
