R-Vektor – Wie erstellt, kombiniert und indiziert man Vektoren in R?

In diesem TechVidvan-Tutorial erfahren Sie mehr über Vektor in der R-Programmierung. Sie lernen, Vektoren in R zu erstellen, zu kombinieren und zu indizieren.

Vektoren sind die einfachsten Datenstrukturen in R. Sie sind Sequenzen von Elementen desselben Basistyps.

Diese Typen können numerisch, ganzzahlig, komplex, Zeichen und logisch sein. In R werden die komplizierteren Datenstrukturen mit Vektoren als Bausteinen erstellt.

In diesem Artikel erhalten Sie die Antwort auf all diese Fragen im Detail:

• Wie erstelle ich einen Vektor in R?
• Was sind die Arten von Vektoren in R?
• Wie finde ich den Typ des R-Vektors?
• Wie kombiniere ich R-Vektoren?
• Was ist Zwang im R-Vektor?
• Wie greife ich auf Elemente des R-Vektors zu?
• Was sind einige grundlegende Vektorarithmetik in R?
• Was ist eine Vektorfunktion in R?

Also ohne weiteres, fangen wir an!

Wie erstelle ich Vektor in R?

Es gibt zahlreiche Möglichkeiten, einen R-Vektor zu erstellen:

Mit der Funktion c()

Um einen Vektor zu erstellen, verwenden wir die Funktion c():

Code:

> vec <- c(1,2,3,4,5) #creates a vector named vec> vec #prints the vector vec

Ausgabe:

Verwenden der Funktion assign()

Eine andere Möglichkeit, einen Vektor zu erstellen, ist die Funktion assign().

Artikelnummer:

> assign("vec2",c(6,7,8,9,10)) #creates a vector named vec2> vec2 #prints the vector vec2

Ausgang:

Mit: operator

Eine einfache Möglichkeit, ganzzahlige Vektoren zu erstellen, ist die Verwendung des Operators :.

Artikelnummer:

> vec3 <- 1:20> vec3

Ausgang:

Was sind die Arten von Vektoren in R?

Ein Vektor kann von verschiedenen Typen sein, abhängig von den Elementen, die er enthält. Diese können sein:

1. Numerische Vektoren

Vektoren mit numerischen Werten.

Artikelnummer:

> num_vec <- c(1,2,3,4,5)> num_vec

2. Ganzzahlige Vektoren

Vektoren mit ganzzahligen Werten.

Artikelnummer:

> int_vec <- c(6L,7L,8L,9L,10L)> int_vec

3. Logische Vektoren

Vektoren mit logischen Werten von TRUE oder FALSE.

Artikelnummer:

> log_vec <- c(TRUE,FALSE,TRUE,FALSE,FALSE)> log_vec

4. Zeichenvektoren

Vektoren, die Text enthalten.

Artikelnummer:

> char_vec <- c("aa","bb","cc","dd","ee")> char_vec

5. Komplexe Vektoren

Vektoren mit komplexen Werten.

Artikelnummer:

> comp_vec <- c(12+1i,3i,5+4i,4+9i,6i)> comp_vec

Ausgang:

Wie finde ich den Typ des R-Vektors?

Wir können die Funktion typeof() verwenden, um den Typ eines Vektors zu finden. Zum Beispiel:

Code:

> typeof(num_vec)> typeof(int_vec)> typeof(log_vec)> typeof(char_vec)> typeof(comp_vec)

Ausgang:

Hinweis: Die Funktion typeof() gibt „double“ für numerische Werte zurück. Dies liegt an der Art und Weise, wie numeric-class einen Wert speichert. Die numeric-Klasse speichert Werte als Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit. Ihr Typ ist double, während ihre Klasse numerisch ist.

Wie kombiniere ich R-Vektoren?

Die Funktion c() kann auch zwei oder mehr Vektoren kombinieren und Elemente zu Vektoren hinzufügen.

Beispiel 1

Code:

> vec4 <- c(vec, vec2)> vec4

Beispiel 2

Code:

> vec5 <- c(vec4,4,55,vec)> vec5

Ausgang:

Was ist Zwang im R-Vektor?

Vektoren enthalten nur Elemente desselben Datentyps. Wenn es mehr als einen Datentyp gibt, konvertiert die Funktion c() die Elemente. Dies wird als Zwang bezeichnet. Die Umwandlung erfolgt von niedrigeren zu höheren Typen.

logisch < Ganzzahl < doppelt < komplex < Zeichen.

Artikelnummer:

> vec6 <- c(1,FALSE,3L,12+5i,"hello")> typeof(vec6)

Ausgang:

Wie greife ich auf Elemente des R-Vektors zu?

Wir verwenden die Vektorindizierung, um auf die Elemente eines Vektors zuzugreifen. Wir können Elemente eines Vektors auswählen oder weglassen, indem wir einen Indexvektor in eckigen Klammern an den Namen des Vektors anhängen.

Es gibt vier Arten von Indexvektoren:

1. Logischer Indexvektor
2. Positiv-integraler Indexvektor
3. Negativ-integraler Indexvektor
4. Zeichenindexvektor

Schauen wir uns diese verschiedenen Indexierungstechniken an:

1. Logische Indexvektoren

Wir können einen Vektor logischer Werte verwenden, um einen anderen Vektor derselben Länge zu indizieren. R schließt die Elemente, die TRUE entsprechen, in den Indexvektor ein und lässt die Elemente, die FALSE entsprechen, weg. Zum Beispiel:

Code:

> logind_vec <- vec> logind_vec

Ausgang:

Anstatt logische Vektoren gleicher Länge zu verwenden, können wir auch eine logische Bedingung verwenden. Dies schließt die Elemente ein, die die Bedingung erfüllen, während diejenigen entfernt werden, die dies nicht tun.

Code:

> logind_vec2 <- vec3 #only allow those divisible by 3> logind_vec2

Ausgang :

2. Positiv-integrale Indexvektoren

Vektorindizes in R beginnen bei 1. Wir können positive ganze Zahlen verwenden, um bestimmte Elemente auszuwählen. Wir können auch Vektoren positiver ganzer Zahlen verwenden, um mehrere spezifische Elemente einzuschließen, während andere übrig bleiben.

Beispiel 1

Code:

> posint_vec <- vec> posint_vec

Beispiel 2

Code:

> posint_vec2 <- vec4> posint_vec2

Ausgang:

3. Negativ-integrale Indexvektoren

Bei der negativen integralen Indizierung bezeichnen negative ganze Zahlen die Elemente, die ausgeschlossen werden sollen. Bei Verwendung negativer Integralvektoren entfernt R die angegebenen Elemente und gibt die verbleibenden als Ergebnis zurück.

Artikelnummer:

> negint_vec <- vec> negint_vec

Ausgang:

4. Zeichenindexierungsvektoren

Wir verwenden einen Zeichenvektor, nur um Vektoren mit einem ’names‘-Attribut zu indizieren. Die Indizierung von Zeichenvektoren ist nützlich, wenn es um benannte R-Vektoren geht.

Artikelnummer:

> named_vec <- c("first"=1,"second"=2,"third"=3,"fourth"=4)> named_vec> charind_vec <- named_vec > charind_vec

Ausgang:

Was sind einige grundlegende Vektorarithmetik in R?

R führt elementweise arithmetische Operationen an Vektoren durch. Dies bedeutet, dass die Operationen an jedem Mitglied ausgeführt werden. Zum Beispiel:

Multiplikation:

> multivec <- vec*2> multivec

Zusatz:

> vec_plus_three <- vec+3> vec_plus_three

Subtraktion:

> vec_min_one <- vec-1> vec_min_one

Ausgang:

Wir können auch eine arithmetische Operation wie eine Addition von zwei Vektoren gleicher Länge durchführen. Dies addiert die entsprechenden Elemente in den beiden Vektoren. Beispielsweise:

Addition von Vektoren

> vector_add <- vec+vec2 #vec = 1,2,3,4,5 vec2 = 6,7,8,9,10> vector_add

Multiplikation von Vektor

> vector_mul <- vec*vec2> vector_mul

Subtraktion von Vektor

> vector_sub <- vec2-vec> vector_sub

Division von Vektor

> vector_div <- multivec/vec # multivec = 2,4,6,8,10> vector_div

Ausgabe:

Wenn die beiden Vektoren ungleich lang sind, wird der kürzere recycelt, um dem längeren Vektor zu entsprechen.

Artikelnummer:

> recycle_vec <- vec*vec4> recycle_vec

Ausgang:

Hinweis: Hier hat der erste Vektor vec fünf Elemente. Der zweite Vektor vec4 weist zehn Elemente auf. Daher wird der erste Vektor zweimal durchlaufen, um mit dem zweiten übereinzustimmen.

Was ist eine Vektorfunktion in R?

R hat viele Funktionen, die Vektoren manipulieren oder mehr Informationen über sie erhalten können. Hier sind einige der am häufigsten verwendeten Funktionen:

seq()– seq() Funktion erzeugt regelmäßige numerische Sequenzen. Die Funktion hat die folgenden Argumente:

• von: Startwert
• bis: Endwert
• durch: Inkrement (Standard ist 1)
• Länge.out: Länge der Sequenz
• entlang.mit: die Länge dieses Arguments kann die Länge der Sequenz definieren.

Artikelnummer:

> vec_seq <- seq(from=1,to=20,length=30)> vec_seq

rep() – Die Funktion rep() wiederholt einen gegebenen numerischen Vektor. Die Funktion hat die folgenden Argumente:

• X: x ist der numerische Vektor, der wiederholt wird.
• Zeiten: Anzahl der Wiederholungen.
• each: Anzahl der Wiederholungen für jedes Element des Vektors.
• Länge.out: die Länge des resultierenden Vektors. Die Funktion wird wiederholt, bis die Länge erreicht ist.

Artikelnummer:

> vec_rep <- rep(c(2,3,4), times=3)> vec_rep

sum() – Die Funktion sum() gibt einen ganzzahligen Wert zurück, der die Summe aller Elemente in einem Vektor ist.

Artikelnummer:

> sum(vec_rep)

4. Typprüf-und Konvertierungsfunktionen – die Funktionen als.numerisch() / als.zeichen() / als.logisch() / als.integer() kann einen Vektor in den entsprechenden Typ konvertieren. Die Funktionen sind.numerisch() /ist.zeichen() /ist.logisch () usw. geben Sie an, ob der Vektor vom entsprechenden Typ ist oder nicht.

Artikelnummer:

> is.numeric(vec_rep)> as.character(vec_rep)

Zusammenfassung

Vektoren sind eine der grundlegenden Datenstrukturen von R. Sie sind Sequenzen von Werten desselben Datentyps. Wir können sie als eindimensionale, homogene Datenstrukturen klassifizieren.

Sie wissen nicht viel über eingebaute Datenstrukturen in R? Dann schauen Sie sich die grundlegenden Datenstrukturen in R mit Beispielen an.

In diesem Tutorial haben wir etwas über R-Vektoren gelernt. Wir haben gelernt, wie man Vektoren erstellt und wie viele Arten von Vektoren es gibt. Wir haben uns auch den Zwang und die verschiedenen Indexierungstechniken für Vektoren angesehen.

Schließlich untersuchten wir die Mechanik der Vektorarithmetik in R und einige Funktionen, die Vektoren erzeugen und manipulieren können.