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。
|
1
2
3
4
5
|
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。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
|
#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] 13x[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。
|
1
2
3
4
5
|
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。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
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
|
1
2
3
4
5
6
|
x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11#将第一位置赋值为8x[1] <- 8x [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
|
1
2
3
4
5
6
7
|
length(x)[1] 10x[11]NAx[11] <- 15x [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。
|
1
2
3
4
5
6
7
|
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
|
1
2
3
4
5
|
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
|
1
2
3
4
5
6
|
seq(along=x)[x>13][1] 5 6 9seq_along(x)[x>13][1] 5 6 9seq(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)
|
1
2
3
4
5
6
|
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
|
1
2
3
4
5
6
|
x [1] 3 13 13 13 17 13 1 5 14 11which.min(x)[1] 7which.max(x)[1] 5 |
返回NA的下标
|
1
2
3
|
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~
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
|
#---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、varx<-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3all(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 NAis.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>=0y[x<0]<-1-x[x<0]y[x>=0]<-1+x[x>=0] #下标的正整数运算v<-10:20v[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服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
原文链接：https://blog.csdn.net/renewallee/article/details/103606124
