因為本學期選修了幾門與統計有關的課，開始學習統計學中普遍使用的R語言。雖然之前學習過Pascal、C、Python等語言，但是初次接觸R語言還是感覺跟其他的編程語言有本質的不同。R語言是數學家設計的編程語言，對於一些常見的數學操作和計算要比其他語言簡單得多，因此也更適合用在高效的統計分析上。 我在這里了整理了向量、序列、因子、矩陣、數組、列表等R語言常見的操作，希望能對大家有所幫助~如有建議或批評，也歡迎大家到我的個人博客或知乎專欄評論，謝謝大家！
1. [一維]：向量（Vector）
1.1 創建一個向量（R語言中默認創建的是列向量，如需要行向量則需要轉置）
max(a,b,c) matrix() length() v <- c(4, 7, 23.5, 76.2) #創建一個向量v並對其賦值 v <- c(4,7,23.5,76.2,80,"rrt") #向量被污染，只要含有字符，則向量中的數字也將被轉變成字符：v變為："4" "7" "23.5" "76.2" "80" "rrt" u <- c(4,6,NA,2) #NA表示空缺 k <- c(T,F,NA,TRUE) #TRUE、FALSE分別表示邏輯上的真、假 pH <- c(area1=4.5,area2=7,mud=7.3,dam=8.2,middle=6.3)
1.2 向量的基本操作
length(v) #求向量的長度 mode(v) #求向量的類型（若向量中全是數字，則返回numeric;若含有字母，則返回character;若含有TRUE、FALSE，則變為logical）
1.3 向量的索引（Index）
x <- c(0,-3,4,-1,45,90,-5) x > 0 #輸出：FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE x[x>0] #輸出：4 45 90 x[x <= -2 | x > 5] #輸出：-3 45 90 -5 提示：R語言中|是或（or）的意思 x[x > 40 & x < 100] #輸出：45 90 x[c(4,6)] #輸出：-1 90 提示：[]中為vector時可以索引多個元素 pH <- c(area1=4.5,area2=7,mud=7.3,dam=8.2,middle=6.3) #此時索引可以用名字來索引內容，如pH['mud]等，類似於python語言中的Dict（字典）
1.4 向量的加減乘除
當兩個向量長度一致時，可對應位置直接加或減，如：
v1 <- c(4,6,87) v2 <- c(34,32.5,12) v1+v2 #結果：38.0 38.5 99.0
當兩個向量長度不一致時（要求一個的長度必須是另一個倍數n），短的向量依次與長向量相加（或減）n次。
v1 <- c(4,6,8,10) v2 <- c(10,2) v1+v2 #結果：14 8 18 12
乘除、開方等操作會對向量中的每一個元素進行操作（同時適用於factor，matrix，array等）
v1 <- c(4,6,8,24) 2*v1 #結果：8 12 16 48 v <- c(4,7,23.5,76.2,80) x <- sqrt(v) x #結果：2.000000 2.645751 4.847680 8.729261 8.944272
1.5 序列（Sequence）
-
直接用"min：max"產生一個[min, max]的序列，若min>max，則為倒序排列，但要注意括號的使用
-
還可以使用seq(from=XX,to=XX,length=XX)或者seq(from=1,to=5,by=1)的形式設置序列個數（長度）或者步長來生成序列。
1:1000 #1~1000的序列 5:0 #產生5 4 3 2 1 0 10:15-1 #9~14的序列 10:(15-1) #10~14的序列 seq(from=1,to=5,length=2) #1,5 seq(length=10,from=-2,by=1) #-2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7
1.5.2 使用rep（）重復產生序列
rep(5,10) #5重復10次：5 5 5 5 5 5 5 5 5 rep(1:3,3) #1 2 3 1 2 3 1 2 3 rep(1:2,each=3) #1:2分別重復3次：1 1 1 2 2 2
1.5.3 產生正態分布、t分布
rnorm(10) #產生10個標准正態分布序列 rnorm(4,mean=10,sd=3) #產生4個均值為10，標准差為3的正態分布序列 rt(5,df=10) #產生5個自由度df=10的t分布序列</pre>