R语言中的基本函数使用 - 更新中

Python013

R语言中的基本函数使用 - 更新中,第1张

用法:assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos),  inherits = FALSE, immediate = TRUE)

assign函数在循环时候,给变量赋值。

举例说明:

1、

for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){

  assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])

}

2、

for (i in 1:3){

    assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)

}

ls()

[1] "a1" "a2" "a3" "i"

>a1

[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

>a2

[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10

>a3

[1] 3  4  5  6  7  8  9 10

1、paste函数可用于字符串连接

用法:paste (..., sep = " ", collapse = NULL),分隔符默认为空格

我们简单举个例子

1)paste("a","b") ##能连接a b

[1] "a b"

paste("a","b","c")

[1] "a b c"

2)设置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等号分隔了

[1] "a=b"

3)连接多个元素paste("a",1:5,sep="") ##会自动每个元素与a相连

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4)paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量输出文件名

[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、

2、collapse参数

谢益辉大佬说这个参数引无数英雄竞折腰啊,大家只会sep

1)paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧,collapse没用上

[1] "a 1"

2)paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##这样就很容易理解了,collapse折叠起了元素

[1] "a+b+c"

3)paste("a",1:5,sep="") ##再来更明显的举例

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4)paste("a",1:5,sep="",collapse="+") ##先在元素间连接,然后折叠

[1] "a1+a2+a3+a4+a5"

3、与paste0函数的区别

paste0函数,默认sep=""是两个函数唯一的区别

paste(c("a","b","c"),1:3)##默认空格符

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")

[1] "a1""b2""c3"

如果两个向量长度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范围后继续从前向后连接

[1] "a 1"  "b 2"  "c 3"  "a 4"  "b 5"

paste0(c("a","b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""

[1] "a1""b2""c3"

用法:unlist()函数的作用,就是将list结构的数据du,变zhi成非list的数据,即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式

如果是向量的话就直接输出向量

例子:

%in%相当于match()函数的一个缩写。用来判断一个数组或矩阵是否包含在另一个数组或矩阵里。举个例子一目了然:

#首先复制两个变量a和b

>a <- 1:5

>b <- 3:7

>a %in% b    #看a的元素是否包含在b中输出结果如下:

[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

用法:apply(x, MARGIN, FUN, ...)

作用:对 矩阵 的行或列使用函数,或者对 数组 的各个维度使用函数

x为数据对象,MARGIN是维度的下标,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列,FUN是自己指定的任意或自定义函数

注:数据框dataframe也可以使用apply函数,该函数会自动将数据框转化为矩阵,但前提是数据框中各列的数据类型 必须是数值型,否则会报错。

用法:lapply(x,FUN,...)

作用:对列表中的各个元素使用函数

x是格式为列表的数据源,FUN是任意函数。

intersect(data1,data2):交集

union(data1,data2):并集

关于r语言中均质是什么意思相关资料如下

r语言中均质的意思是:

均质也称匀浆,是使悬浮液(或乳化液)体系中的分散物微粒化、均匀化的处理过程,这种处理同时起降低分散物尺度和提高分散物分布均匀性的作用。是食品或化工行业生产中经常要运用的一项技术。

运算符是一个符号,通知编译器执行特定的数学或逻辑操作。 R语言具有丰富的内置运算符,并提供以下类型的运算符。

运算符的类型

R语言中拥有如下几种运算符类型:

算术运算符

关系运算符

逻辑运算符

赋值运算符

其他运算符

算术运算符

下表显示了R语言支持的算术运算符。 操作符对向量的每个元素起作用。

运算符 描述 例

关系运算符

下表显示了R语言支持的关系运算符。 将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素进行比较。 比较的结果是布尔值。

运算符 描述 例

逻辑运算符

下表显示了R语言支持的逻辑运算符。 它只适用于逻辑,数字或复杂类型的向量。 所有大于1的数字被认为是逻辑值TRUE。

将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素进行比较。 比较的结果是布尔值。

运算符 描述 例

& 它被称为元素逻辑AND运算符。 它将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素组合,并且如果两个元素都为TRUE,则给出输出TRUE。

v <- c(3,1,TRUE,2+3i)

t <- c(4,1,FALSE,2+3i)

print(v&t)

它产生以下结果 -

TRUE TRUE FALSE TRUE

| 它被称为元素逻辑或运算符。 它将第一向量的每个元素与第二向量的相应元素组合,并且如果元素为真,则给出输出TRUE。

v <- c(3,0,TRUE,2+2i)

t <- c(4,0,FALSE,2+3i)

print(v|t)

它产生以下结果 -

TRUE FALSE TRUE TRUE

! 它被称为逻辑非运算符。 取得向量的每个元素,并给出相反的逻辑值。

v <- c(3,0,TRUE,2+2i)

print(!v)

它产生以下结果 -

FALSE TRUE FALSE FALSE

逻辑运算符&&和|| 只考虑向量的第一个元素,给出单个元素的向量作为输出。

运算符 描述 例

&& 称为逻辑AND运算符。 取两个向量的第一个元素,并且只有两个都为TRUE时才给出TRUE。

v <- c(3,0,TRUE,2+2i)

t <- c(1,3,TRUE,2+3i)

print(v&&t)

它产生以下结果 -

TRUE

|| 称为逻辑OR运算符。 取两个向量的第一个元素,如果其中一个为TRUE,则给出TRUE。

v <- c(0,0,TRUE,2+2i)

t <- c(0,3,TRUE,2+3i)

print(v||t)

它产生以下结果 -

FALSE

赋值运算符

这些运算符用于向向量赋值。

运算符 描述 例

<−

or

=

or

<<−

称为左分配

v1 <- c(3,1,TRUE,2+3i)

v2 <<- c(3,1,TRUE,2+3i)

v3 = c(3,1,TRUE,2+3i)

print(v1)

print(v2)

print(v3)

它产生以下结果 -

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

->

or

->>

称为右分配

c(3,1,TRUE,2+3i) ->v1

c(3,1,TRUE,2+3i) ->>v2

print(v1)

print(v2)

它产生以下结果 -

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

3+0i 1+0i 1+0i 2+3i

其他运算符

这些运算符用于特定目的,而不是一般的数学或逻辑计算。

运算符 描述 例

: 冒号运算符。 它为向量按顺序创建一系列数字。

v <- 2:8

print(v)

它产生以下结果 -

2 3 4 5 6 7 8

%in%此运算符用于标识元素是否属于向量。

v1 <- 8

v2 <- 12

t <- 1:10

print(v1 %in% t)

print(v2 %in% t)

它产生以下结果 -

TRUE

FALSE

% % 此运算符用于将矩阵与其转置相乘。

M = matrix( c(2,6,5,1,10,4), nrow = 2,ncol = 3,byrow = TRUE)

t = M % % t(M)

print(t)

它产生以下结果 -

[,1] [,2]

[1,] 65 82

[2,] 82 117