vector:向量
numeric:数值型向量
logical:逻辑型向量
character;字符型向量
list:列表
data.frame:数据框
c:连接为向量或列表
length:求长度
subset:求子集
seq,from:to,sequence:等差序列
rep:重复
NA:缺失值
NULL:空对象
sort,order,unique,rev:排序
unlist:展平列表
attr,attributes:对象属性
mode,class,typeof:对象存储模式与类型
names:对象的名字属性
字符型向量 nchar:字符数
substr:取子串 format,formatC:把对象用格式转换为字符串
paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串,还可以将对象自动转换为字符串再相连,另外还能处理向量。
strsplit:连接或拆分
charmatch,pmatch:字符串匹配
grep,sub,gsub:模式匹配与替换
complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数
factor:因子 codes:因子的编码 levels:因子的各水平的名字 nlevels:因子的水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子
table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数
dev.new() 新建画板
plot()绘制点线图,条形图,散点图.
barplot( ) 绘制条形图
dotchart( ) 绘制点图
pie( )绘制饼图.
pair( )绘制散点图阵
boxplot( )绘制箱线图
hist( )绘制直方图
scatterplot3D( )绘制3D散点图.
par()可以添加很多参数来修改图形
title( ) 添加标题
axis( ) 调整刻度
rug( ) 添加轴密度
grid( ) 添加网格线
abline( ) 添加直线
lines( ) 添加曲线
text( ) 添加标签
legend() 添加图例
+, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif
1、round() #四舍五入
例:x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)
round(x, 0) #保留整数位
round(x, 2) #保留两位小数
round(x, -1) #保留到十位
2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)
例:略
3、trunc() #取整
floor() #向下取整
ceiling() #向上取整
例:xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)
trunc(xx)
floor(xx)
ceiling(xx)
max,min,pmax,pmin:最大最小值
range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数
abs,sqrt:绝对值,平方根
log, exp, log10, log2:对数与指数函数
sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数
sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数
beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数
fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积
polyroot:多项式求根
poly:正交多项式
spline,splinefun:样条差值
besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数
deriv:简单表达式的符号微分或算法微分
array:建立数组
matrix:生成矩阵
data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵
lower.tri:矩阵的下三角部分
mat.or.vec:生成矩阵或向量
t:矩阵转置
cbind:把列合并为矩阵
rbind:把行合并为矩阵
diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵
aperm:数组转置
nrow, ncol:计算数组的行数和列数
dim:对象的维向量
dimnames:对象的维名
rownames,colnames:行名或列名
%*%:矩阵乘法
crossprod:矩阵交叉乘积(内积)
outer:数组外积
kronecker:数组的Kronecker积
apply:对数组的某些维应用函数
tapply:对“不规则”数组应用函数
sweep:计算数组的概括统计量
aggregate:计算数据子集的概括统计量
scale:矩阵标准化
matplot:对矩阵各列绘图
cor:相关阵或协差阵
Contrast:对照矩阵
row:矩阵的行下标集
col:求列下标集
solve:解线性方程组或求逆
eigen:矩阵的特征值分解
svd:矩阵的奇异值分解
backsolve:解上三角或下三角方程组
chol:Choleski分解
qr:矩阵的QR分解
chol2inv:由Choleski分解求逆
><,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor():
逻辑运算符 logical:
生成逻辑向量 all,
any:逻辑向量都为真或存在真
ifelse():二者择一 match,
%in%:查找
unique:找出互不相同的元素
which:找到真值下标集合
duplicated:找到重复元素
optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根
if,else,
ifelse,
switch:
分支 for,while,repeat,break,next:
循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。
function:函数定义
source:调用文件 ’
call:函数调用 .
C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。
Recall:递归调用
browser,debug,trace,traceback:程序调试
options:指定系统参数
missing:判断虚参是否有对应实参
nargs:参数个数 stop:终止函数执行
on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算
system.time:表达式计算计时
invisible:使变量不显示
menu:选择菜单(字符列表菜单)
其它与函数有关的还有:
delay,
delete.response,
deparse,
do.call,
dput,
environment ,
formals,
format.info,
interactive,
is.finite,
is.function,
is.language,
is.recursive ,
match.arg,
match.call,
match.fun,
model.extract,
name,
parse 函数能将字符串转换为表达式expression
deparse 将表达式expression转换为字符串
eval 函数能对表达式求解
substitute,
sys.parent ,
warning,
machine
cat,print:显示对象
sink:输出转向到指定文件
dump,save,dput,write:输出对象
scan,read.table,readlines, load,dget:读入
ls,objects:显示对象列表
rm, remove:删除对象
q,quit:退出系统
.First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。
options:系统选项
?,help,help.start,apropos:帮助功能
data:列出数据集
head()查看数据的头几行
tail()查看数据的最后几行
每一种分布有四个函数:
d―density(密度函数),p―分布函数,q―分位数函数,r―随机数函数。
比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:
norm:正态,
t:t分布,
f:F分布,
chisq:卡方(包括非中心)
unif:均匀,
exp:指数,
weibull:威布尔,
gamma:伽玛,
beta:贝塔
lnorm:对数正态,
logis:逻辑分布,
cauchy:柯西,
binom:二项分布,
geom:几何分布,
hyper:超几何,
nbinom:负二项,
pois:泊松
signrank:符号秩,
wilcox:秩和,
tukey:学生化极差
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,
sort,order,rank与排序有关,
其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。
R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。
cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算
biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图
cancor:典则相关
princomp:主成分分析
hclust:谱系聚类
kmeans:k-均值聚类
cmdscale:经典多维标度
其它有dist,mahalanobis,cov.rob。
ts:时间序列对象
diff:计算差分
time:时间序列的采样时间
window:时间窗
lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差分析
quo()等价于quote()
enquo()等价于substitute()
R语言-数组到矩阵的转换1、问题:
有一个很大的三维数组,需要转换为一个矩阵,是否能在R中用循环语句或者其他方式实现?
三维数组(3, 2, 3)类似下面形式:
, , 1
[,1] [,2]
[1,]14
[2,]25
[3,]36
, , 2
[,1] [,2]
[1,]7 10
[2,]8 11
[3,]9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
希望转换后的矩阵(6, 3)如下:
1713
41016
2814
51117
3915
61218
2、解答:
基于问题数据的特点,可直接用行组合就可以,避免使用循环计算,在进行大数据处理时可显著提高处理效率。
可以看到最终数据呈横向扩展,而与第3维数据的个数无关。
1、假定有数据:
>a <- array(1:18, dim=c(3,2,3))
>a
, , 1
[,1] [,2]
[1,]14
[2,]25
[3,]36
, , 2
[,1] [,2]
[1,]7 10
[2,]8 11
[3,]9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
2、合成后的矩阵为:
>b<- rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
一句话搞定。
3、查看结果
>b
[,1] [,2] [,3]
[1,]17 13
[2,]4 10 16
[3,]28 14
[4,]5 11 17
[5,]39 15
[6,]6 12 18
4、使用更多数据测试:
>a <- array(1:24, dim=c(3,2,4))
>a
, , 1
[,1] [,2]
[1,]14
[2,]25
[3,]36
, , 2
[,1] [,2]
[1,]7 10
[2,]8 11
[3,]9 12
, , 3
[,1] [,2]
[1,] 13 16
[2,] 14 17
[3,] 15 18
, , 4
[,1] [,2]
[1,] 19 22
[2,] 20 23
[3,] 21 24
>b<-rbind(a[1,,],a[2,,],a[3,,])
>b
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]17 13 19
[2,]4 10 16 22
[3,]28 14 20
[4,]5 11 17 23
[5,]39 15 21
[6,]6 12 18 24
3、另外的方法
1、apply()
apply(x, 3, t)
apply()函数,可将一个任意函数“应用”到矩阵、数组、数据框的任何维度上。apply函数的使用格式为:
apply(x, MARGIN, FUN, ...)
其中,x为数据对象,MARGIN是维度的下标,FUN是由你指定的函数,而...则包括了任何想传递给FUN的参数。在矩阵或数据框中,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列。
2、aperm()
(1)aperm() 函数,Transpose an array by permuting its dimensions and optionally resizingit.
Transpose变换顺序
permute 序列改变,重新排列一个数组
该函数意即改变数组的维度顺序,维度1,2,3按不同顺序进行变换。
(2)array()函数,用法array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
将数组x维度改变(1->2,2->1,3->3)后:
aperm(x, c(2,1,3))
再变换成新的数组:
array(aperm(x, c(2,1,3)), c(6,3))
注意:
其实这样做有点多余,可直接应用数组变换:
array(x, c(6,3))
结果与上述方法结果一样。
如果是三维数量是4,则公式为:
array(x,c(6,4))
依此类推。