r语言match函数怎么用

Python0293

r语言match函数怎么用,第1张

R语言中，match：匹配两个向量，返回x中元素在table中的索引或TRUE、FALSE。match函数使用格式有如下两种:第一种方便设置参数，返回x中元素在table中的位置，示例如下：match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)第二种简洁型，返回x中每个元素在table中是否存在x %in% tablex: 向量, 要匹配的值table: 向量, 被匹配的值nomatch: 没匹配上的返回值, 必须是整数incomparables: 指定不能用来匹配的值.match的匹配，限于相同类型，如果类型不同，要先进行强制类型转换，而后才能进行匹配。

最简单但计算量最大的是泰勒公式：e=1+1/1!+1/2!+1/3!+1/4!+...

下面是求e的R语言函数：

e_fun <- function(n) {

  etemp <- 1

  ni <- 1L

  for (i in 1:n) {

    etemp <- etemp + 1 / ni

    ni <- ni * (i + 1)

  }

  return(etemp)

}

不过你题目中要求的是求到精度为0.00001就停止，所以可以采用repeat循环：

i <- 1L

ni <- 1L

etemp <- 1

repeat {

  etemp1 <- etemp

  etemp <- etemp + 1 / ni

  ni <- ni * (i + 1)

  i <- i + 1

  if (etemp - etemp1 < 0.00001) break

}

i

etemp

在最后可以看到，求到i=10时，精度就已经达到要求了。

用的最多的，是求均值的mean()函数，当然这里也要提到，像sum()这种求和函数，

还有sd(x) 标准差函数，var(x) 方差函数。min()求最小值，max()求最大值。

我们来具体试试，这里使用一个向量：

test<-c(2,4,5,23,199,25,78,90,12)

求最大值

>max(test)

[1] 19

求最小值

>min(test)

求和

>sum(test)

[1] 43

求标准差，求方差

>sd(test)

[1] 65.01154

>var(test)

[1] 4226.

在来试试最重要的均值

>mean(test)

[1] 48.66667

另外中位数计算。使用median()函数

>median(test)

[1] 23

如果给定一种概率分布，通常会有四类计算问题：

计算其概率密度density （d）计算其概率分布probability（p）计算其百分位数quantile （q）随机数模拟random （r）上面四类计算对应的英文首字母，就是R语言类率分布函数的开头字母。

比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm(),分布函数就是pnorm(),

更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm(),就会生成服从正态分布的随机数。

比如我们生成100个服从正态分布的随机数

rnorm(100)

[1] -9.064408e-01 1.026560e+00 -1.097470e+00 1.055395e+00 9.377175e-01

[6] -2.080103e-01 -3.092396e-01 -8.739942e-01 -1.242774e+00 1.102486e+00

[11] 1.082092e+00 -1.695528e+00 -5.930809e-01 -2.100800e-01 8.253859e-01

[16] -1.112551e+00 -3.960474e-01 -9.354820e-01 7.291608e-01 -3.773510e-01

[21] -3.438082e-01 -7.378688e-02 -9.047609e-01 -1.036344e+00 9.485103e-01

[26] -3.437985e-01 -2.145275e-02 1.350098e+00 -1.283633e+00 3.767240e-01

[31] 1.169566e+00 -4.325399e-01 -9.215626e-02 3.839357e-01 3.045491e-01

......

我们再用相应的频率分布直方图来看一下，这些生成的随机数：

hist(rnorm(100))

R就画出了这些随机数的频率分布图