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  • R语言向量下标

    千次阅读 2019-12-19 18:01:52
    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。 options(digits = 1) set.seed(1234) x <- runif(10,min = 1,max = 20) x ...


    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。

    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。
    []内输入下标。

    #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] 13
    x[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。

    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。

    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

    x
     [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
    #将第一位置赋值为8
    x[1] <- 8
    x
     [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

    length(x)
    [1] 10
    x[11]
    NA
    x[11] <- 15
    x
     [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。

    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

    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

    seq(along=x)[x>13]
    [1] 5 6 9
    seq_along(x)[x>13]
    [1] 5 6 9
    seq(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)

    for (i in seq_along(x)) {
         print(x[i])
     }
    
    for (i in 1:length(x)) {
         print(x[i])
     }
    

    which.minwhich.max可以分别找出向量中最小值与最大值的下标位置

    x
     [1]  3 13 13 13 17 13  1  5 14 11
    which.min(x)
    [1] 7
    which.max(x)
    [1] 5
    

    返回NA的下标

    a <- c(NA,1,NA,23,45,NA)
    which(is.na(a))
    [1] 1 3 6
    

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  • 7.R向量下标和子集

    2019-11-05 10:50:53
    R的数据类型与相应运算7 R向量下标和子集7.1 正整数下标7.2 负整数下标7.3 空下标与零下标7.4 下标超界7.5 逻辑下标7.6 which()、which.min()、which.max()函数7.7 元素名7.8 用R向量下标作映射7.9 集合运算 ...


    (学习资料参考北京大学李东风老师《R语言教程》)

    7 R向量下标和子集

    在R中下标与子集是极为强大的功能, 需要一些练习才能熟练掌握, 许多其它语言中需要多个语句才能完成的工作在R中都可以简单地通过下标和子集来完成。

    7.1 正整数下标

    对向量x, 在后面加方括号和下标可以访问向量的元素和子集。

    x <- c(1, 4, 6.25)x[2] 取出第二个元素; x[2] <- 99 修改第二个元素。 x[c(1,3)] 取出第1、3号元素; x[c(1,3)] <- c(11, 13) 修改第1、3号元素。 下标可重复。 例如:

    1. 取出第二个元素:
    x <- c(1, 4, 6.25)
    x[2]
    

    输出结果如下:

    1. 修改第2个元素:
    x[2] <- 99; x
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述
    将原来x为c(1, 4, 6.25) 改成了 c(1, 99, 6.25)

    1. 取出1、3个元素:
    x[c(1,3)]
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述

    7.2 负整数下标

    负下标表示扣除相应的元素后的子集,如:

    1. 扣除第2个元素后的子集:
    x <- c(1,4,6.25)
    x[-2]
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述

    1. 扣除1、3个元素后的子集:
    x[-c(1,3)]
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述
    注意: 负整数下标不能与正整数下标同时用来从某一向量中取子集, 比如,x[c(1,-2)]没有意义。

    7.3 空下标与零下标

    1. x[] 表示取 x 的全部元素作为子集。 这与 x 本身不同,比如:
    x <- c(1,4,6.25)
    x[] <- 999
    x
    

    输出结果如下(将x的全部元素都替换成999):
    在这里插入图片描述

    1. x[0] 是一种少见的做法, 结果返回类型相同、长度为零的向量, 如 numeric(0) 。 相当于空集。当0与正整数下标一起使用时会被忽略。 当0与负整数下标一起使用时也会被忽略。

    7.4 下标超界

    设向量 x 长度为 n , 则使用正整数下标时下标应在 {1,2,3,…,n} 中取值,如果使用大于 n 的下标, 读取时返回缺失值,并不出错。 给超出的下标元素赋值, 则向量自动变长, 中间没有赋值的元素为缺失值。 例如:

    x <- c(1,4,6.25)
    x[5]
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述
    再比如:

    x <- c(1,4,6.25)
    x[5] <- 9
    x
    

    输出结果如下(由于原来的 x 只有3个值,所以第4个值为NA,第5个取新值9):
    在这里插入图片描述
    虽然R的语法对下标超界不视作错误, 但是这样的做法往往来自不良的程序思路, 而且对程序效率有影响, 所以实际编程中应避免下标超界。

    7.5 逻辑下标

    下标可以是与向量等长的逻辑表达式, 一般是关于本向量或者与本向量等长的其它向量的比较结果,如:

    1. 取出x的大于3的元素组成的子集
    x <- c(1,4,6.25)
    x[x > 3]
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述

    1. 逻辑下标除了用来对向量取子集, 还经常用来对数据框取取子集, 也用在向量化的运算中。 例如,对如下示性函数:
      在这里插入图片描述
      输入向量x,结果y需要也是一个向量,程序可以写成
    f <- function(x){
      y <- numeric(length(x))
      y[x >= 0] <- 1
      y[x < 0] <- 0 # 此语句多余
      y
    }
    

    事实上,向量化的逻辑选择有一个 ifelse() 函数, 比如,对上面的示性函数, 如果x是一个向量, 输出y向量可以写成 y <- ifelse(x>=0, 1, 0)

    1. 要注意的是,如果逻辑下标中有缺失值, 对应结果也是缺失值。 所以,在用逻辑下标作子集选择时, 一定要考虑到缺失值问题。正确的做法是加上 !is.na 前提, 如:
    x <- c(1, 4, 6.25, NA)
    x[x > 2]
    

    此时输出如下结果(同样带有缺失值):
    在这里插入图片描述
    再看加上 !is.na 后:

    x <- c(1, 4, 6.25, NA)
    x[!is.na(x) & x > 2]
    

    输出如下(此时已经不再有缺失值了):
    在这里插入图片描述

    7.6 which()、which.min()、which.max()函数

    1. 函数which()可以用来找到满足条件的下标, 如:
    x <- c(3, 4, 3, 5, 7, 5, 9)
    which(x > 5)`
    

    输出结果如下(找到了大于5的值得下标):
    在这里插入图片描述

    1. which.min()which.max() 求最小值的下标和最大值的下标, 不唯一时只取第一个。如:
    x <- c(3, 4, 3, 5, 7, 5, 9)
    which.min(x)
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述
    which.max() 同理,这里不再举例。

    7.7 元素名

    1. 向量可以为每个元素命名。如:
    ages <- c("李明"=30, "张聪"=25, "刘颖"=28)
    

    ages <- c(30, 25, 28)
    names(ages) <- c("李明", "张聪", "刘颖")
    

    ages <- setNames(c(30, 25, 28), c("李明", "张聪", "刘颖"))
    

    这时可以用元素名或元素名向量作为向量的下标,如:

    ages["张聪"]
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述

    1. 建立字符串到数值的映射表。
    ages["张聪"] <- 26
    

    将张聪的年龄更改为26。

    用字符串作为下标时, 如果该字符串不在向量的元素名中, 读取时返回缺失值结果, 赋值时该向量会增加一个元素并以该字符串为元素名。

    带有元素名的向量也可以是字符型或其它基本类型,如:

    sex <- c("李明"="男", "张聪"="男", "刘颖"="女")
    

    试一下:在这里插入图片描述
    除了给向量元素命名外, 在矩阵和数据框中还可以给行、列命名, 这会使得程序的扩展更为容易和安全。

    R允许仅给部分元素命名, 这时其它元素名字为空字符串。 不同元素的元素名一般应该是不同的, 否则在使用元素作为下标时会发生误读, 但是R语法允许存在重名。

    unname(x) 返回去掉了元素名的 x 的副本, 用 names(x) <- NULL 可以去掉 x 的元素名。

    7.8 用R向量下标作映射

    1. R在使用整数作为向量下标时,允许使用重复下标, 这样可以把数组 x 看成一个 1:n 的整数到 x[1] , x[2] ,…, x[n] 的一个映射表, 其中 n 是 x 的长度。
      比如,某商店有三种礼品,编号为1,2,3, 价格分别为68, 88和168。令
    price.map <- c(68, 88, 168)
    

    设某个收银员在一天内分别售出礼品编号为3,2,1,1,2,2,3, 可以用如下的映射方式获得售出的这些礼品对应的价格:

    items <- c(3,2,1,1,2,2,3)
    y <- price.map[items]; print(y)
    

    在R中运行一下(可以得到每个礼品对应的价格):
    在这里插入图片描述

    1. R向量可以用字符型向量作下标, 字符型下标也允许重复, 所以可以把带有元素名的R向量看成是元素名到元素值的映射表。 比如,设 sex 为10个学生的性别(男、女)
    sex <- c("男", "男", "女", "女", "男", "女", "女", "女", "女", "男")
    

    希望把每个学生按照性别分别对应到蓝色和红色。 首先建立一个R向量当作映射

    sex.color <- c('男'='blue', '女'='red')
    

    用R向量sex.color当作映射,可以获得每个学生对应的颜色

    cols <- sex.color[sex]; print(cols)
    

    在R中输入一下看结果:
    在这里插入图片描述
    这样的映射结果中带有不必要的元素名, 如果想去掉不必要的元素名,用 unname() 函数可以去掉元素名,如:

    unname(cols)
    

    得到如下结果:
    在这里插入图片描述
    上面color及后面对应的颜色均可以换,如:
    在这里插入图片描述

    7.9 集合运算

    1. 可以把向量x看成一个集合,但是其中的元素允许有重复。 用unique(x)可以获得x的所有不同值。如:
    unique(c(1, 5, 2, 5))
    

    得到结果如下(去掉了重复值):

    1. a %in% x 判断 a 的每个元素是否属于向量x,如
    5 %in% c(1,5,2)
    

    属于则得到TRUE,不属于则得到FALSE:
    在这里插入图片描述

    1. %in 运算符类似, 函数 match(x, table) 对向量 x 的每个元素, 从向量 table 中查找其首次出现位置并返回这些位置。 没有匹配到的元素位置返回 NA_integer_(整数型缺失值) 。 如
    match(5, c(1,5,2))
    

    即5在向量中第几个位置,得到结果如下(第2个):
    在这里插入图片描述

    match(c(2,5,0), c(1,5,2,5))
    

    由于0不在向量中,则会返回缺失值NA,如下:
    在这里插入图片描述

    1. intersect(x,y) 求交集,结果中不含重复元素,如
    intersect(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
    

    输出结果如下:在这里插入图片描述

    1. union(x,y) 求并集,结果中不含重复元素,如:
    union(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
    

    输出结果如下:
    在这里插入图片描述

    1. setdiff(x,y) 求差集,即 x 的元素中不属于 y 的元素组成的集合, 结果中不含重复元素,如:
    setdiff(c(5, 7), c(1, 5, 2, 5))
    

    输出结果如下:

    1. setequal(x,y) 判断两个集合是否相等, 不受次序与重复元素的影响,如:
    setequal(c(1,5,2), c(2,5,1))
    

    相等则返回TRUE,不相等则返回FALSE:
    在这里插入图片描述
    **注意:**这里不受重复元素的影响,只判断两个集合里面的元素是否相同,不考虑个数是否相等。

    7.10 练习

    设文件 class.csv内容如下:

    name,sex,age,height,weight
    Alice,F,13,56.5,84
    Becka,F,13,65.3,98
    Gail,F,14,64.3,90
    Karen,F,12,56.3,77
    Kathy,F,12,59.8,84.5
    Mary,F,15,66.5,112
    Sandy,F,11,51.3,50.5
    Sharon,F,15,62.5,112.5
    Tammy,F,14,62.8,102.5
    Alfred,M,14,69,112.5
    Duke,M,14,63.5,102.5
    Guido,M,15,67,133
    James,M,12,57.3,83
    Jeffrey,M,13,62.5,84
    John,M,12,59,99.5
    Philip,M,16,72,150
    Robert,M,12,64.8,128
    Thomas,M,11,57.5,85
    William,M,15,66.5,112
    

    将上述文件读入为R数据框 d.class, 并取出其中的name和age列到变量name和age中:(注意文件要放在默认位置,否则读取不到)

    d.class <- read.csv('class.csv', header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
    name <- d.class[,'name']
    age <- d.class[,'age']
    

    此时在右侧环境中显示如下:
    在这里插入图片描述
    练习如下:

    1. 求出age中第3, 5, 7号的值
    2. 用变量age, 求出达到15岁及以上的那些值
    3. 用变量name和age, 求出Mary与James的年龄
    4. 求age中除Mary与James这两人之外的那些人的年龄值,保存到变量age1中
    5. 假设向量x长度为n, 其元素是 {1,2,…,n} 的一个重排。 可以把x看成一个i到x[i]的映射(i在 {1,2,…,n} 中取值)。 求向量y, 保存了上述映射的逆映射,即: 如果x[i]=j, 则y[j]=i。

    1. 如下:在这里插入图片描述
    2. 得到的结果是下标值:
      在这里插入图片描述
    3. 已经将name和age均输入R中,试一下:
      在这里插入图片描述
      现在试着得到Mary和James的年龄:

      如果想一起得到两个人的年龄:
      在这里插入图片描述
      ps.两个人的年龄一起是一个向量,第一次我报错了,一定要注意一起得到两个或多个的时候,要加上 c( )
      在这里插入图片描述
    4. 先通过which函数找到Mary和James所在下标,然后利用负整数下标取出其他元素:
      在这里插入图片描述
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  • R中向量下标运算

    千次阅读 2015-09-29 13:54:36
    R提供了十分灵活的访问向量元素和向量子集的功能。 某一个元素只要用x[i]的格式访问,其中x是一个向量名,或一个取向量值的表达式,如: > x > x[2] [1] 4 > (c(1,4,7)+5)[2] [1] 9 可以单独改变一个元素的值,如: ...

    R提供了十分灵活的访问向量元素和向量子集的功能。

    某一个元素只要用x[i]的格式访问,其中x是一个向量名,或一个取向量值的表达式,如:

    > x<-c(1,4,7)

    > x[2]

    [1] 4

    > (c(1,4,7)+5)[2]

    [1] 9

    可以单独改变一个元素的值,如:

    > x[2]<-125

    > x

    [1]  1 125   7

    > x[c(1,3)]<-c(144,169)

    > x

    [1] 144 125 169

    (1)逻辑向量

    v为和x等长的逻辑向量,x[v]表示取出所有v为真值得元素,如:

    > x<-c(1,4,7)

    > x<5

    [1] TRUE  TRUE FALSE

    > x[x<5]

    [1] 1 4

    可以将向量中缺失数据赋值为0,如:

    > z<-c(-1,1:3,NA)

    > z[is.na(z)]<-0

    > z

    [1] -1 1  2  3  0

    也可以将向量中非缺失数据赋给另一个向量,如:

    > z<-c(-1,1:3,NA)

    > y<-z[!is.na(z)]

    > y

    [1] -1 1  2  3

    或做相应的运算:

    > (z+1)[(!is.na(z))&z>0]->x

    > x

    [1] 2 3 4

    改变部分元素值的技术与逻辑值下标方法结合可以定义向量的分段函数,例如,要定义:

    可以用:

    > y<-numeric(length(x))

    > y

    [1] 0 0 0

    > y[x<0]<-1-x[x<0]

    > y[x>=0]<-1+x[x>=0]

    > y

    [1] 3 4 5

    其中,numeric()函数是产生数值型向量。

     

    (2)下标的正整数运算

    v为一个向量,下标取值在1到length(v)之间,取值允许重复,例如:

    > v<-10:20

    > v[c(1,3,5,9)]

    [1] 10 12 14 18

    > v[1:5]

    [1] 10 11 12 13 14

    > v[c(1,2,3,2,1)]

    [1] 10 11 12 11 10

    >c("a","b","c")[rep(c(2,1,3),times=3)]

    [1] "b" "a""c" "b" "a" "c" "b""a" "c"


    (3)下标的负整数运算

    v为一个向量,下标取值在-length(v)到-1之间,例如:

    > v[-(1:5)]

    [1] 15 16 17 18 19 20

    表示扣除相应的元素。


    (4)取字符型值得下标向量

    在定义向量时可以给元素加上名字,如:

    > ages<-c(Li=33,Zhang=29,Liu=18)

    > ages

       LiZhang   Liu

      33    29    18

    这样定义的向量可以用通常的办法访问,另外还可以用元素名字来访问元素或元素子集,如:

    > ages["Zhang"]

    Zhang

       29

    向量元素名可以后加,如:

    > fruit<-c(5,10,1,20)

    >names(fruit)<-c("orange","banana","apple","peach")

    > fruit

    orange banana  apple peach

       10      1     20


    参考:《统计建模与R软件》 薛毅 陈立萍 编著 清华大学出版社

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  • python中向量指的是什么意思

    千次阅读 2021-01-13 18:46:33
    一、向量什么在数学中,向量(也称为欧几里得向量、几何向量、矢量),指具有大小(magnitude)和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指:代表向量的方向;线段长度:代表向量的大小。与向量对应的...

    一、向量是什么

    在数学中,向量(也称为欧几里得向量、几何向量、矢量),指具有大小(magnitude)和方向的量。它可以形象化地表示为带箭头的线段。箭头所指:代表向量的方向;线段长度:代表向量的大小。与向量对应的只有大小,没有方向的量叫做数量(物理学中称标量)

    在这里,向量即一维数组,用 arange 函数创建向量是最简单的方式之一:

    arange函数也可以指定初始值、终止值和步长来创建一维数组:

    向量还能直接对每个元素进行运算:

    二、创建向量

    上面使用 arange 则是创建向量的一种方式,其实只要是数组创建的函数均可以创建向量,如:

    linspace() 函数

    前文介绍:linspace 通过制定初始值、终止值和元素个数创建等差数列向量,通过endpoint 参数指定是否包含终止值,默认为True

    logspace() 函数

    同linspace,创建等比数列,基数通过base参数指定,默认基数为10

    zeros() 函数和 ones() 函数

    这两个函数分别可以创建指定长度或形状的全0或全1的 ndarray 数组,比如:

    指定数据类型:

    empty() 函数

    这个函数可以创建一个没有任何具体值的 ndarray 数组,例如:

    random.randn() 函数

    randn 是 numpy.random 中生成正态分布随机数据的函数

    fromstring() 函数

    从字符串创建数组

    上面从字符串创建的数组,定义为整形8bit,创建出来的其实就是字符串的ASCII 码

    fromfunction() 函数

    从函数创建数组,是数据分析常见的方法

    可先定义一个从下标计算数值的函数,然后用fromfunction 创建数组

    fromfunction 第一个参数为计算每个数组元素的函数名,第二个参数指定数组的形状。因为它支持多维数组,所以第二个参数必须是一个序列。

    例如我创建一个九九乘法表:

    注意,fromfunction 函数中的第二个参数指定的是数组的下标,下标作为实参通过遍历的方式传递给函数的形参。

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空空如也

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向量的下标表示什么

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