R语言基础--向量

R-基础-向量

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setwd('E:\bioinfo_study\one')#设置工作目录
Error: '\o' is an unrecognized escape in character string starting "'E:\bioinfo_study\o" 
##报错原因，我直接在文件夹那里复制路径，里面的\，R无法识别，手动改/，即可
##其他错误还可能有，路径当中的文件夹不存在
setwd('E:/bioinfo_study/one')
getwd()
[1] "E:/bioinfo_study/one"

常量和变量

基本的数据类型有数值型，逻辑型（TRUE, FALSE），文本（字符串）

> a <- 1:10
> a
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> typeof(a)
[1] "integer"#数值型 （整型） ##double浮点型
> a <- "good"
> a
[1] "good"
> typeof(a)
[1] "character"#字符型
> a <- TRUE
> typeof(a)
[1] "logical"#逻辑型，一般产生自比较

####类型转换
as.numeric() #转化为数值型
as.logical() #转化为逻辑型
as.character()#转化为字符型

常量：数值、字符串、逻辑（TRUE、FALSE）

变量：用来保存输入的值或者计算得到的值（赋值的对象）

变量都有变量名，R变量名必须以字母、数字、下划线和句点组成，变量名的第一个字符不能取为数字。变量名是区分大小写的， y和Y是两个不同的变量名

数据结构之向量

向量赋值，及其基础操作

赋值

####字符串元素，用单引号或者双引号
> name<-'xiaohong'
> name
[1] "xiaohong" #一个元素的向量
####数值元素
##直接写一个数字
> b <- 2
> b
[1] 2

####用c()函数把多个元素或向量组合成一个向量
#元素以逗号分隔，元素的序号（下标）从1开始计数
> marks <- c(10, 6, 4, 7, 8)
> marks
[1] 10  6  4  7  8
> x <- c(1:3, 10:13) # 冒号左右都能取到
> x
[1]  1  2  3 10 11 12 13
> x1 <- c(1, 2)
> x2 <- c(3, 4)
> x3 <- c(x1, x2) # 2组向量拼成1组，还是向量（一维的）
> x3
[1] 1 2 3 4  
> print(x3) #显示向量除了直接输入向量名，还可以用 print()
[1] 1 2 3 4
> name <- c('AA','BB','CC')
> name
>[1] "AA" "BB" "CC"

####用seq 生成连续的数值
> x4 <- seq(4)
> x4
>    [1] 1 2 3 4
> x4 <- seq(2:4)
> x4
>    [1] 1 2 3
> x4 <- 2:4 ##可以直接用冒号，表示2到4，2和4都能取到
> x4
>    [1] 2 3 4</pre>

数值型向量基础操作

> length(x3)
[1] 4
####使用 [] 根据元素的下标取值，单独一个下标或者【】里面填起始位置和终止位置，冒号连接
#x[2]取出第二个元素
#x[2] <- 99 修改第二个元素为99
#x[c(1,3)] 取出第1、3号元素
> x
[1]  1  2  3 10 11 12 13
> x[1:4] 
[1]  1  2  3 10
###which 返回的是满足条件的元素的下标
> which.max(x)
[1] 7 #下标
> which.min(x)
[1] 1 #下标
##如果用substring是什么效果，这个函数看名字就知道是在字符串中使用的
> print(x3)
[1] 1 2 3 4
> substring(x3,2,3) 
[1] "" "" "" ""   #但是也并没有报错
> x3[2:3]
[1] 2 3

#######
######四则运算用+ - * / ^表示(加、减、乘、除、乘方)，略
#四则运算时如果有缺失值，缺失元素参加的运算相应结果元素仍缺失
#等长向量的运算为对应元素两两运算
#两个不等长向量的四则运算，规则是每次从头重复利用短的一个，示例如下
> x1 <- c(1, 2) #2个元素
> x4
[1] 2 3 4 #3个元素
> x1+x4
[1] 3 5 5 # 先按下标对应相加，然后循环长度短的那个，即1+4=5
Warning message: ###两个向量的长度不是倍数关系会发出警告
In x3 + x4 :
 longer object length is not a multiple of shorter object length

#除法取整
> 5 %/% 3
[1] 1
#取余
> 5 %% 3
[1] 2
###取余的一个应用是，判断某数是不是偶数、3的倍数、5的倍数等
x %% 2 == 0

######基础常用统计函数
> x <- c(33, 55, 11)
> sort(x) ##正序
[1] 11 33 55
> rev(sort(x))  ##倒序
[1] 55 33 11
> order(x) ##正序的下标
[1] 3 1 2
> sum(x) #和
[1] 99
> mean(x) #均值
[1] 33
> var(x) #方差
[1] 484
> sd(x) #标准差
[1] 22
> min(x)
>    [1] 11
> max(x)
>     [1] 55
> prod(x) #乘积
>    [1] 19965
> cumsum(1:5) #1 2 3 4 5累加
>    [1]  1  3  6 10 15  #一步一步累加的和
> cumprod(1:5)
>    [1]   1   2   6  24 120 #一步一步累乘的积
> sqrt(c(1, 4, 6.25))
>    [1] 1.0 2.0 2.5  #平方根

 ######其他函数
 #如log10

> a <- c(1,10,100)
> a
>    [1]   1  10 100
> log10(a)
>    [1] 0 1 2</pre>

“为了查看这些基础的数学函数的列表，运行命令help.start()，点击链接“Search Engine and Keywords”，找到“Mathematics”栏目，浏览其中的“arith”和“math”链接中的说明”
--R语言教程

逻辑型向量

逻辑值一般产生自比较、判断

> c(1, 3, 5) > 2
[1] FALSE  TRUE  TRUE
> (1:4) >= (4:1)
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE
> c(1, NA, 3) > 2
[1] FALSE    NA  TRUE
> NA == NA
[1] NA
####使用 is.na 判断值是否是NA
> is.na(c(1, NA, 3))
[1] FALSE  TRUE FALSE
####比较运算符 <   <=  >  >=  ==  !=  %in%
### x %in% y，判断x向量中的元素能否在y中找到
> c(NA,3) %in% c(2,3,4)
[1] FALSE  TRUE
> c(3,4) %in% c(2,3,4) ##无论下标一致与否，找到就是true
[1] TRUE TRUE
####
> match(c(1, 3), c(2,3,4,3))
[1] NA  2

#####逻辑运算符 与 &   或 |     非 ！
> 1==2&3!=4
[1] FALSE
> 1==2|3!=4
[1] TRUE
#####使用 all 判断逻辑向量的所有元素为真，全部为真，则TRUE
> c(1, NA, 3) > 2
[1] FALSE    NA  TRUE
> all(c(1, NA, 3) > 2)
[1] FALSE
####使用 any 判断逻辑向量的至少有一个元素为真
> any(c(1, NA, 3) > 2)
[1] TRUE
##返回真值的下标
> which(c(1, NA, 3) > 2)
[1] 3

#####使用 identical(x,y) 比较xy的内容是否完全相同
> identical(c(1,2,3), c(1,2,NA))
[1] FALSE
> identical(c(1,2,3), c(1,2,3))
[1] TRUE
#### 使用 duplicated 判断重复
> duplicated(c(1,2,1,3,NA,4,NA))
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE #第一次出现不会被认为重复
####使用 unique 去重
> unique(c(1,2,1,3,NA,4,NA))
[1]  1  2  3 NA  4 #顺序还是原来的第一次出现的那个</pre>

字符型向量基础操作

> ############################## 拼接 ###############################
 > a <- 1:15
 > a
  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15
 #####使用 rep 生成重复的元素，注意！！！不是repet()
 > b <- rep("gene",times=15) ##rep("gene",15)也可以
 > b
  [1] "gene" "gene" "gene" "gene" "gene" "gene" "gene" "gene" "gene" "gene" "gene"
 [12] "gene" "gene" "gene" "gene"
 ##### paste 拼接两个向量
 > paste(b,a)
  [1] "gene 1"  "gene 2"  "gene 3"  "gene 4"  "gene 5"  "gene 6"  "gene 7"  "gene 8" 
  [9] "gene 9"  "gene 10" "gene 11" "gene 12" "gene 13" "gene 14" "gene 15"
 ###注意1：本来a是数值型，b是字符串，paste自动把数值型向量转换为字符型
 ###注意2：gene和1之间存在空，这是默认用空格连接
 ###注意3：及时查看帮助
 #paste (..., sep = " ", collapse = NULL)#语法,可看到默认分隔符
 #paste0(..., collapse = NULL)#语法，这个没有分隔
 #所以：
 > paste(b,a,sep="")
  [1] "gene1"  "gene2"  "gene3"  "gene4"  "gene5"  "gene6"  "gene7"  "gene8"  "gene9"  "gene10"
 [11] "gene11" "gene12" "gene13" "gene14" "gene15"
 > paste0(b,a)
  [1] "gene1"  "gene2"  "gene3"  "gene4"  "gene5"  "gene6"  "gene7"  "gene8"  "gene9"  "gene10"
 [11] "gene11" "gene12" "gene13" "gene14" "gene15"
 ###再简化
 > paste0("gene",1:5)
 [1] "gene1" "gene2" "gene3" "gene4" "gene5"
 ###再拓展
 > paste0(c("a","b","c"),seq(3),collapse = "") #collapse参数是拼成一个元素
 [1] "a1b2c3" ##注意顺序，采用一般向量间运算规则
 
 ########################### 大小写转换 ##############################
 > d <- c("a","b","c")
 > toupper(d)
 [1] "A" "B" "C"
 > tolower(c("PASSWORD"))
 [1] "password"
 
 ###################### 取子串 ##################################
 # substr(x, start, stop) 
 > substr("password",1,4)
 [1] "pass"
 > substr(c('JAN07', 'MAR66'), 1, 3)##注意！！！是对每个元素取1到3字符，向量长度不变。与 【】 取子集区分
 [1] "JAN" "MAR"
 > name <- c('AA','BB','CC')
 > name[2:3]
 [1] "BB" "CC" #向量的长度改变
 > substring(c('JAN07', 'MAR66'), 4)##stop不写，默认取到最末
 [1] "07" "66"
 
 ########################## 拆分 ################################
 语法strsplit(x, split, fixed = FALSE, perl = FALSE, useBytes = FALSE)
  > y <- '10,8,7,abc,&'
 > strsplit(y, ',', fixed=TRUE)[[1]]
 [1] "10"  "8"   "7"   "abc" "&" ##以“，”分隔，TRUE：完全分割
 
 ######################## 替换 ####################
 grep(pattern, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, value = FALSE,
  fixed = FALSE, useBytes = FALSE, invert = FALSE)
 #替换的模式，操作对象，
 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE,
  fixed = FALSE, useBytes = FALSE)
 > x <- '1, 3; 5'
 > gsub(';', ',', x, fixed=TRUE) #冒号 替换成 逗号，
 [1] "1, 3, 5"
 > grep(3,x) #抓取x中的3
 [1] 1 #返回数量
 > grep(3,x,fixed=TRUE)
 [1] 1</pre>

其他

> c <- 33.3 ##浮点数
> typeof(c)
[1] "double" #浮点型
> b <- 2
> b
[1] 2
> typeof(b)
[1] "double"  ##在R语言中数值一般看作double, 如果需要明确表明某些数值是整数， 可以在数值后面附加字母L
> class(b)
[1] "numeric"
> d <- 2L #大写L，换成其他字母不可，小写l也不可。
> class(d)
[1] "integer" ## 2L是个整型。
> typeof(d)
[1] "integer" ##typeof和class都是返回类型，integer和double都是numeric
> y <- 1:5
> typeof(y)
[1] "integer" #整型
> y2 <- seq(5)
> typeof(y2)
[1] "integer" #整型
> y3 <- c(1,2,3,4,5) #用c()函数就是浮点型
> class(y3)
[1] "numeric"
> typeof(y3)
[1] "double"</pre>

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