1.seq()函数
> seq(2,10) [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10#产生从2到10的向量，注意中间是‘，’而不是‘：’！
> seq(5,65,by=2) [1] 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 53 55 57 59 61 63 65#以公差为2，去递增产生向量
> seq(5,65,length = 10) [1] 5.00000 11.66667 18.33333 25.00000 31.66667 38.33333 45.00000 51.66667 58.33333 65.00000#从5到65递增，一共存在10个向量，公差函数自己帮忙算
体会：seq()很方便可以按照自己的方式取出想要的向量，比如取单双的时候，可以使用。
2.which()函数
> a <- c(2,3,4,2,5,1,6,3,2,5,8,5,7,3) > which.max(a) #变量a中最大的向量所处的位置[1] 11 > which.min(a) #变量a中最小的向量所处的位置[1] 6 > which(a==2) #变量a中，等于2的向量所处的位置[1] 1 4 9 > a[which(a==2)] #将“变量a中等于2的向量所处的位置”上面的向量列出[1] 2 2 2 > which(a>5) #变量a中大于5的向量所处的位置[1] 7 11 13 > a[which(a>5)] #将“变量a中大于5的向量所处的位置”上面的向量列出[1] 6 8 7
体会：which()函数可以明确变量中，具体条件的向量所处的位置。
3.rev()函数，sort()函数
> a=1:20 > a [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 [15] 15 16 17 18 19 20 > rev(a) #将变量a逆向排序 [1] 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 [15] 6 5 4 3 2 1
> a=c(2,3,4,2,5,1,6,3,2,5,8,5,7,3) > sort(a) #将变量a从小到大排序 [1] 1 2 2 2 3 3 3 4 5 5 5 6 7 8 > rev(sort(a)) #将变量a从大到小排序 [1] 8 7 6 5 5 5 4 3 3 3 2 2 2 1
> a=c(2,3,4,2,5,1,6,3,2,5,8,5,7,3) > rev(a) #单纯逆向排列，并不排序 [1] 3 7 5 8 5 2 3 6 1 5 2 4 3 2
体会：rev()函数简单说就是把数据集中的排列反过来；sort()函数简单说就是从小到大将数据集中的向量重新排序。
4.matrix()函数
> a1=c(1:12) > matrix(a1,nrow = 3,ncol = 4) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12 > matrix(a1,nrow = 4,ncol = 3,byrow = T) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 [3,] 7 8 9 [4,] 10 11 12
体会：matrix()函数，默认是按照列，依次排列的，如果需要按照行，依次排列，就需要“byrow = T”。
5.t()函数，矩阵加减
> a=matrix(1:12,nrow = 3,ncol = 4) > a [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12 > t(a) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 [3,] 7 8 9 [4,] 10 11 12 > a=b=matrix(1:12,nrow = 3,ncol = 4) > a+b [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 2 8 14 20 [2,] 4 10 16 22 [3,] 6 12 18 24 > a-b [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 0 0 0 0 [2,] 0 0 0 0 [3,] 0 0 0 0
体会：t()函数，行和列互换。
6.diag()函数
> a=matrix(1:16,nrow = 4,ncol = 4) > a [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 13 [2,] 2 6 10 14 [3,] 3 7 11 15 [4,] 4 8 12 16 > diag(a) [1] 1 6 11 16 > diag(diag(a)) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 0 0 0 [2,] 0 6 0 0 [3,] 0 0 11 0 [4,] 0 0 0 16 > diag(4) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 0 0 0 [2,] 0 1 0 0 [3,] 0 0 1 0 [4,] 0 0 0 1
体会：从来没用过diag()函数，大概就是方阵（行和列相等的矩阵）取对角线的数据，或者列出方阵的对角线数据。
7.向量转化为数组，dim()函数
> x=c(1:6) > x [1] 1 2 3 4 5 6> is.vector(x) [1] TRUE> is.array(x) [1] FALSE> dim(x) <- c(2,3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5[2,] 2 4 6> is.array(x) [1] TRUE> is.matrix(x) [1] TRUE> dim(x) [1] 2 3
体会：dim()函数，可以直接看矩阵的行数和列数，也可以给予向量纵深，使其具有行和列，从而变成数组和矩阵。
作者：SolomonTeng
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