【文章內(nèi)容簡介】 33 ages[1]=2 ages[1] 輸出： Li 2 向量還可用元素名字來訪問元素或元素子集， 例如： ages[c(Li, Liu)] 輸出： Li Liu 33 18 向量元素名可以后加，例： ages1 = c(33, 29, 18) names(ages1) = c(Li, Zhang, Liu) ages1 Li Zhang Liu 33 29 18 ? 四、取字符型值的下標(biāo)向量 S中還可以改變一部分元素的值，例如： x [1] x[c(1,3)] = c(144, 169) x [1] 144 125 169 注意賦值的長度必須相同，例外是可以把部分元素賦為一個(gè)統(tǒng)一值： x[c(1,3)] =0 x [1] 0 125 0 ? 四、取字符型值的下標(biāo)向量 要把向量所有元素賦為一個(gè)相同的值而又不想改變其長度，可以用 x[]的寫法： x[] = 0 注意這與“ x = 0”是不同的，前者賦值后向量長度不變，后者使向量變?yōu)闃?biāo)量 0。 改變部分元素值的技術(shù)與邏輯值下標(biāo)方法結(jié)合可以定義向量的分段函數(shù)， 例如：要定義 y=f(x)為當(dāng) x0時(shí)取 1x，否則取 1+x， 可以用： y = numeric(length(x)) y[x0] =1 x[x0] y[x=0] = 1 + x[x0] ? 要定義 y=f(x)為當(dāng) x x， =x4時(shí)取x+10，否則取 x+20。 ? x=c(,1,1,2,3,4,1,2,3,4)。 求 y. ? x=c(,1,1,2,3,4,1,2,3,4)。 ? y=numeric(length(x))。 ? y[x3]=x[x3]。 ? y[(x=3)amp。(x)]=x[(x=3)amp。(x)]+10。 ? y[x]=x[x]+20。 ? x。 ? y。 多維數(shù)組和矩陣 數(shù)組（ array）和矩陣 (matrix) ? 數(shù)組（ array）帶多個(gè)下標(biāo)的類型相同的元素的集合，常用的是數(shù)值型的數(shù)組如矩陣，也可以有其它類型（如字符型、邏輯型、復(fù)型數(shù)組）。 ? 數(shù)組有一個(gè)特征屬性叫做維數(shù)向量（ dim屬性），比如維數(shù)向量有兩個(gè)元素時(shí)數(shù)組為二維數(shù)組（矩陣）。維數(shù)向量的每一個(gè)元素指定了該下標(biāo)的上界，下標(biāo)的下界總為 1。 ? 一組值只有定義了維數(shù)向量（ dim屬性）后才能被看作是數(shù)組。比如： a=1:24 a dim(a)=c(2,4,3) a 數(shù)組（ array）和矩陣 (matrix) ? 數(shù)組元素的排列次序缺省情況下是采用FORTRAN的數(shù)組元素次序（按列次序），即第一下標(biāo)變化最快，最后下標(biāo)變化最慢，對于矩陣（二維數(shù)組）則是按列存放。例如，假設(shè)數(shù)組 a的元素為 1:24，維數(shù)向量為 c(2,3,4)，則各元素次序?yàn)?a[1,1,1], a[2,1,1], a[1,2,1], a[2,2,1], a[1,3,1], ..., a[2,3,4]。 ? 用函數(shù) array()或 matrix()可以更直觀地定義數(shù)組。array()函數(shù)的完全使用為 array(x, dim=length(x), dimnames=NULL)，其中 x是第一自變量，應(yīng)該是一個(gè)向量，表示數(shù)組的元素值組成的向量。 dim參數(shù)可省，省略時(shí)作為一維數(shù)組（但不同于向量）。 dimnames屬性可以省略，不省略時(shí)是一個(gè)長度與維數(shù)相同的列表（ list，見后面），列表的每個(gè)成員為一維的名字。 ? 函數(shù) matrix()：二維數(shù)組，即矩陣。 ? 格式為 matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL) 其中第一自變量 data為數(shù)組的數(shù)據(jù)向量（缺省值為缺失值 NA）， nrow為行數(shù)， ncol為列數(shù)，byrow表示數(shù)據(jù)填入矩陣時(shí)按行次序還是列次序，缺省情況下按列次序。 dimnames缺省是空值，否則是一個(gè)長度為 2的列表，列表第一個(gè)成員是長度與行數(shù)相等的字符型向量，表示每行的標(biāo)簽，列表第二個(gè)成員是長度與列數(shù)相同的字符型向量，表示每列的標(biāo)簽。例如，定義一個(gè) 3行 4列，由 1:12按行次序排列的矩陣，可以用： ? b matrix(1:12, ncol=4, byrow=T) ? b matrix(1:12, ncol=4, byrow=T) b [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 2 3 4 [2,] 5 6 7 8 [3,] 9 10 11 12 注意在有數(shù)據(jù)的情況下只需指定行數(shù)或列數(shù)之一。指定的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)允許少于所需的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，這時(shí)循環(huán)使用提供的數(shù)據(jù)。例如： ? b matrix(0, nrow=3, ncol=4) 生成 3行 4列的元素都為 0的矩陣。 數(shù)組下標(biāo) ? 訪問數(shù)組的某個(gè)元素，寫出數(shù)組名和方括號內(nèi)用逗號分開的下標(biāo)即可，如 a[2,1,2]。 ? 在每一個(gè)下標(biāo)位置寫一個(gè)下標(biāo)向量，表示對這一維取出所有指定下標(biāo)的元素，如 a[1, 2:3, 2:3]取出所有第一下標(biāo)為 1，第二下標(biāo)為 2或 3，第三下標(biāo)為 2或 3的元素。 ? 略寫某一維的下標(biāo)，則表示該維全選。 ? a[ , , ]或 a[]都表示整個(gè)數(shù)組。 ? a[] =0 把元素都賦成 0。 ? 還有一種特殊下標(biāo)是對于數(shù)組只用一個(gè)下標(biāo)向量（是向量，不是數(shù)組），比如 a[3:4] ，這時(shí)忽略數(shù)組的維數(shù)信息，把下標(biāo)表達(dá)式看作是對數(shù)組的數(shù)據(jù)向量取子集。 不規(guī)則數(shù)組下標(biāo) ? 可以把數(shù)組中的任意位置的元素作為一組訪問， ? 其方法是用一個(gè)矩陣作為數(shù)組的下標(biāo)， ? 例如，我們要把上面的形狀為 c(2,3,4)的數(shù)組 a的第 [1,1,1], [2,2,3], [1,3,4], [2,1,4]號共四個(gè)元素作為一個(gè)整體訪問，先定義一個(gè)包含這些下標(biāo)作為行的二維數(shù)組 : b = matrix(c(1,1,1, 2,2,3, 1,3,4, 2,1,4), ncol=3, byrow=T) b a[b] ? x1 c(100, 200) ? x2 1:6 ? x1+x2 ? x3 matrix(1:6, nrow=3) ? x3 ? x1+x3 數(shù)組四則運(yùn)算 ? 數(shù)組可以進(jìn)行四則運(yùn)算（ +，－ , *, /， ^），解釋為數(shù)組對應(yīng)元素的四則運(yùn)算，參加運(yùn)算的數(shù)組一般應(yīng)該是相同形狀的（ dim屬性完全相同）。例如，假設(shè) A, B, C是三個(gè)形狀相同的數(shù)組，則 ? D C + 2*A/B ? 四則運(yùn)算遵循通常的優(yōu)先級規(guī)則。 ? 形狀不一致的向量和數(shù)組也可以進(jìn)行四則運(yùn)算，一般的規(guī)則是數(shù)組的數(shù)據(jù)向量對應(yīng)元素進(jìn)行運(yùn)算，把短的循環(huán)使用來與長的匹配，并盡可能保留共同的數(shù)組屬性。例如： 不規(guī)則運(yùn)算 ? 除非你清楚地知道規(guī)則，否則應(yīng)避免使用這樣的辦法（標(biāo)量與數(shù)組或向量的四則運(yùn)算除外）。 矩陣運(yùn)算 ? 矩陣是二維數(shù)組，應(yīng)用廣泛 ? 函數(shù) t(A)返回矩陣 A的轉(zhuǎn)置。 nrow(A)為矩陣 A的行數(shù)， ncol(A)為矩陣 A的列數(shù)。 ? 矩陣之間進(jìn)行普通的加減乘除四則運(yùn)算，即數(shù)組的對應(yīng)元素之間進(jìn)行運(yùn)算，所以注意 A*B不是矩陣乘法而是矩陣對應(yīng)元素相乘。 ? 要進(jìn)行矩陣乘法，使用運(yùn)算符 %*%， A%*%B表示矩陣 A乘以矩陣 B（當(dāng)然要求 A的列數(shù)等于 B的行數(shù)）。例如： ? A matrix(1:12, nrow=4, ncol=3, byrow=T) ? B matrix(c(1,0), nrow=3, ncol=2, byrow=T) ? A ? 另外，向量用在矩陣乘法中可以作為行向量看待也可以作為列向量看待，這要看哪一種觀點(diǎn)能夠進(jìn)行矩陣乘法運(yùn)算。 ? 例如，設(shè) x是一個(gè)長度為 n的向量， A是一個(gè) n*n 矩陣，則“ x %*% A %*% x”表示二次型 。 ? 但是，有時(shí)向量在矩陣乘法中的地位并不清楚，比如“ x %*% x”就既可能表示內(nèi)積 , 也可能表示 n*n 陣 。因?yàn)榍罢咻^常用，所以 S選擇表示前者，但內(nèi)積