A = 샘플 (1 : 100,10) [1] 54 74 8 53 45 90 28 77 85 95 순서 (a) [1] 2 7 5 4 1 3 6 8 9 10 A (순서 (a)) 에러 A (순서 (a)) 함수 "A"찾을 수 A [순서 (a)] [1] 8 28 45 53 54 74 77 85 90 95 (a) 정렬 방법 [1] (8) 28 45 53 54 74 77 85 (90) (95)
가장 높은 값을 찾기 :
이는 (a == 최대 (a))
[1] 10
매트릭스 만들기 :
행렬 X = (1 : 20,4,5)
X
[1] [2] [3] [4] [5]
[1] 1 5 9 13 17
[2] 2 6 10 14 18
[3] 3 7 11 15 19
[4] 4 8 12 16 20
X = 매트릭스 (runif (10), 2,5)
X
[1] [2] [3] [4] [5]
[1] 0.9589766 0.9898391 0.6158902 0.44428185 0.50829357
[2] 0.6122374 0.6831678 0.1218521 0.03017459 0.02119341
행렬 X = (1 : 20,4,5, byrow = T);
X
[1] [2] [3] [4] [5]
[1] 1 2 3 4 5
[2] 6 7 8 9 10
[3] 11 12 13 14 15
[4 ,] 16 17 18 19 20
전치 행렬 :
t (x)는
[1] [2] [3] [4]
[1] 1 6 11 16
[2] 2 7 12 17
[3] 3 8 13 18
[4] 4-9 14 (19)
[5] 5 10 15 20
방법 2의 매트릭스를 만들려면 다음
을 사용하여 배열을 ()
A = 배열 (runif (10), C (2,5)) [1] [2] [3] [4] [5] [1] 0.100598150 0.4466296 0.7148423 0.5686445 0.4255526 [2] 0.7764345 0.5430266 0.4743980 0.8803468 0.004012793 is.matrix (a) [1] TRUE A [1,1] [1] 0.4466296 A [1] [1] 0.4466296 0.7148423 0.5686445 0.1005981 0.4255526 A [2] [1] 0.7148423 0.5430266 딤 ( a) [1] 2-5
삼차원 배열을 생성한다 :
> a=array(runif(9),c(3,3,3))
> a
, , 1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.6668854 0.86824556 0.8454176
[2,] 0.4295950 0.04828795 0.3599318
[3,] 0.6663312 0.02693513 0.6149535
, , 2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.6668854 0.86824556 0.8454176
[2,] 0.4295950 0.04828795 0.3599318
[3,] 0.6663312 0.02693513 0.6149535
, , 3
[,1] [,2] [,3]
[1,] 0.6668854 0.86824556 0.8454176
[2,] 0.4295950 0.04828795 0.3599318
[3,] 0.6663312 0.02693513 0.6149535
> is.array(a)
[1] TRUE
> is.matrix(a)
[1] FALSE
> x=array(1:12,c(2,3,2))
> x
, , 1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
, , 2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 7 9 11
[2,] 8 10 12
행렬 연산 :
곱셈 사용하여%*%
> a=matrix(1:6,2,3);b=matrix(2:7,3,2);
> a
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
> b
[,1] [,2]
[1,] 2 5
[2,] 3 6
[3,] 4 7
> a%*%b
[,1] [,2]
[1,] 31 58
[2,] 40 76
매트릭스 제 평균 치수 :
각 행의 평균 인
> apply(a,1,mean)
[1] 3 4
(b)의 매트릭스의 제 차원 수단은 :
각각의 컬럼의 평균 인
적용 (a, 2, 평균)
[1] 1.5 3.5 5.5
행렬 합산의 제 치수 :
적용 (a, 2 합)
[1] (3) 7~11
행렬의 번째 차원의 생성물을 상대 :
적용 (a, 2 자극)
[1] 12 30 2
행렬 곱셈의 곱셈,하지만 표현 :
스윕 (a, 1,1 : 2, "*")
[1] [2] [3]
[1] 1 3 5
[2] 4 8 12
그들은 표현의 추가,하지만의 행렬 또한 있습니다 :
스윕 (a, 2,1 : 3 "+")
[1] [2] [3]
[1] 2 5-8
[2-, 3- 6~9
행렬 곱셈 :
A * 1 : 3
[1] [2] [3]
[1] 1394 10
[2] 4 4 18
매트릭스 속성 :
특성 (a)
$ 희미
[1] (2) (3)
매트릭스 열 레이블 이름의 각 행 :
X = 매트릭스 (1 : 12, nrow = 3 dimnames가 =리스트 (c는 ( "I"는 "II"는 "III")은, 붙여 넣기 ( "X", 1 : 4 9 월 = "")))
X
X 1 × 2 × 3 × 4
I 1~4 7~10
II 2~5 8~11
III 3 6 9 12
X = 매트릭스 (1 : 12, nrow = 3 dimnames =리스트 (c ( "I", "II", "III X ") (붙여 넣기"))) ","1 = 4 9 월을 "
X의
X1의 2 배의 X3 X4를
I 1~4 7~10
II 2~5 8~11
III 3 6 9 12
> y=array(1:12,c(3,2,2),dimnames=list(c("I","II","III"),paste("x",1:2,sep=""),paste("y",1:2,sep="")))
> y
, , y1
x1 x2
I 1 4
II 2 5
III 3 6
, , y2
x1 x2
I 7 10
II 8 11
III 9 12
소개 data.frame:
행렬 X = (1 : 6,2,3)
X
[1] [2] [3]
[1] 1 3 5
[2] 2 4 6
X = as.data.frame (X)
(X)
V1 V2 V3
1 5 3
2 2 4 6
X $ V1
[1 개] 2
특성 (X)
$ 이름
[1] "V1", "V2", "V3"
$ 클래스
[1] "data.frame"
$ row.names
[1] 2
> names(x)=c("a","b","c")
> row.names(x)=c("1","2")
> x
a b c
1 1 3 5
2 2 4 6
> row.names(x)=c("I","II")
> x
a b c
I 1 3 5
II 2 4 6
> x$a
[1] 1 2
: 입력 데이터
의 함수 스캔 ()을 사용하고, 두 enter단부 :
X = 스캔 ()
1 : 1 2 3
4 4 5 6
7 1 2 3
10 :
읽기 9 개 항목
X
[1] 1 2 3 4 5 6 1 2 3
테이블 평행 개수 :
함수 테이블을 이용하여 ()
X = C ( "예", "아니오", "아니오")
테이블 (X)
(X)
아니오 예
2 1
인자 (X)
[1] 없음 있음 없음
레벨 : 아니오
C 드라이브 사용자 이름도 용액 페인팅되지 중국어 인 경우
도면 사용하기 전에 dev.new()
연신하여 dev.off()
다음과 같은 결과를 나타내는 :
