R語言學習筆記2——常用數學函式
R語言學習筆記2
——常用數學函式
楊旭東（2012-3-4）
R語言的數學運算和一些簡單的函式整理如下：
向量可以進行那些常規的算術運算，不同長度的向量可以相加，這種情況下最短的向量將被迴圈使用。
> x <- 1:4
> a <- 10
> x * a
[1] 10 20 30 40
> x + a
[1] 11 12 13 14
> sum(x) #對x中的元素求和
[1] 10
> prod(x) #對x中的元素求連乘積
[1] 24
> prod(2:8) #8的階乘
[1] 40320
> prod(2:4) #4的階乘
[1] 24
> max(x) #x中元素的最大值
[1] 4
> min(x) #x中元素的最小值
[1] 1
> which.max(x) #返回x中最大元素的下標
[1] 4
> which.min(x) #返回x中最小元素的下標
[1] 1
> x <- 4:1 #對向量x重新賦值
> x
[1] 4 3 2 1
> which.min(x)
[1] 4
> which.max(x)
[1] 1
> range(x) #與c(min(x), max(x))作用相同
[1] 1 4
> mean(x) #x中元素的均值
[1] 2.5
> median(x) #x中元素的中位數
[1] 2.5
> var(x) #x中元素的的方差（用n-1做分母）
[1] 1.666667
> x
[1] 4 3 2 1
> rev(x) #對x中的元素取逆序
[1] 1 2 3 4
> sort(x) #將x中的元素按升序排列；
[1] 1 2 3 4
> x
[1] 4 3 2 1
> cumsum(x) #求累積和，返回一個向量，它的第i個元素是從x[1]到x[i]的和
[1] 4 7 9 10
> cumsum(rev(x))
[1] 1 3 6 10
> y <- 11:14
> pmin(x,y) #返回一個向量，它的第i個元素是x[i], y[i], . . .中最小值
[1] 4 3 2 1
> x <- rev(x) #重新賦值
> pmin(x,y)
[1] 1 2 3 4
> pmax(x,y) #返回一個向量，它的每個元素是向量x和y在相應位置的元素的最大者
[1] 11 12 13 14
> cumprod(x) #求累積（從左向右）乘積
[1] 1 2 6 24
> cummin(x) #求累積最小值（從左向右）
[1] 1 1 1 1
> cummax(x) #求累積最大值（從左向右）
[1] 1 2 3 4
> match(x, y) #返回一個和x的長度相同的向量，表示x中與y中元素相同的元素在y中的位置（沒有則返回NA）
[1] NA NA NA NA
> y[c(2,4)] <- c(2,4)
> y
[1] 11 2 13 4
> match(x, y)
[1] NA 2 NA 4
na.omit(x)函式忽略有缺失值（NA）的觀察資料（如果x是矩陣或資料框則忽略相應的行）
> na.omit(match(x,y))
[1] 2 4
attr(,"na.action")
[1] 1 3
attr(,"class")
[1] "omit"
> na.fail(match(x,y)) #na.fail(x) 如果x包含至少一個NA則返回一個錯誤訊息
錯誤於na.fail.default(match(x,y)) : 物件裡有遺漏值
which（）函式返回一個包含x符合條件（當比較運算結果為真（TRUE）的下標的向量，在這個結果向量中數值i說明x[i] == a（這個函式的引數必須是邏輯型變數）
> which( x == 2)
[1] 2
> which( x <= 2)
[1] 1 2
求組合數
> choose(4,2)
[1] 6
> choose(3,1)
[1] 3
> choose(-3,1)
[1] -3
> choose(-4,2)
[1] 10
> y <- c(1:4, rep(4,1))
> y
[1] 1 2 3 4 4
> unique(y) #如果y是一個向量或者資料框，則返回一個類似的物件但是去掉所有重複的元素（對於重複的元素只取一個）
[1] 1 2 3 4
> table(y) #返回一個表格，給出y中重複元素的個數列表(尤其對於整數型或者因子型變數)
y
1 2 3 4
1 1 1 2
> subset(x, x>2) #返回x中的一個滿足特定條件...的子集
[1] 3 4
> sample(x, 2) #從x中無放回抽取size個樣本，選項replace= TRUE表示有放回的抽樣
[1] 1 2
> sample(x, 2, replace = TRUE) #有放回的抽樣
[1] 2 3
R中用來處理資料的函式太多了而不能全部列在這裡。讀者可以找到所有的基本數學函式(log, exp, log10, log2, sin, cos, tan, asin, acos, atan, abs, sqrt,. . . ), 專業函式(gamma,digamma, beta, besselI, . . . )，同樣包括各種統計學中有用的函式。