R语言入门(2)-数据对象

数据对象

建立向量相关的方法

R语言的向量用法很是像python, 就好比这个seq(0,10,2), 从0到10, 步长为2, 涉及到的元素做为向量里的内容进行建立.

 

这里的用法很是像Matlab, 能够直接对向量进行科学计算. (我记得在python里相似这样的乘法是"重复"的做用, 也就是(1,2,3)会变成(1,2,3,1,2,3,1,2,3))

rep方法, 例子以下, 建立一个向量, 连续5个100, 而后是连续2个200, 而后是连续3个300

runif方法会取n个随机值做为向量的元素(随机的值在0到1之间)

例如: 建立一个包含5个随机值的向量

sample方法用于模拟一个随机抽样的而过程, replace=TRUE表示有放回的抽样.

好比: 从 'A' 'B' 中进行容许放回的随机取样, 取10次.

replace=FALSE表示无放回的抽样. 无放回的抽样, 抽样次数要小于等于样品个数(抽样次数要是多于样品个数, 并且还不放回, 那最后不就没东西可取了嘛)

rnorm用于建立一个知足正态分布的向量.

例如: 建立一个有10个元素的, 知足正态分布的一个向量: 

min和max来求最大最小

求出arr中抛出最大值和最小值以后的向量

 矩阵

按列("byrow=F")

 按行("byrow=T")

查看矩阵行列数

修改矩阵行列数

按列绑定为矩阵

ifelse, 将矩阵中数值大于5的, 改成0, 小于等于5的, 改成1

 矩阵退化. 当相似用m1[1, ]这种方式获取的行的时候, 会形成矩阵退化.

想保持类型为矩阵类型, 应该drop=F

A为方程系数矩阵, B为方程结果矩阵. x为解集矩阵.