R向量用法详解向量|R编程

本文概述

如何在R中创建向量？
R中的原子向量
访问向量的元素
向量运算
载体的应用

向量是一种基本的数据结构, 在R编程中起着重要的作用。
在R中, 共享相同数据类型的元素序列称为向量。向量支持逻辑, 整数, 双精度, 字符, 复数或原始数据类型。向量中包含的元素称为向量的组成部分。我们可以借助typeof()函数检查向量的类型。

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长度是向量的重要属性。向量长度基本上是向量中元素的数量, 它是通过length()函数来计算的。
向量分为两部分, 即原子向量和列表。它们具有三个通用属性, 即函数类型, 函数长度和属性函数。

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原子向量和列表之间只有一个区别。在原子向量中, 所有元素都是相同的类型, 但是在列表中, 元素是不同的数据类型。在本节中, 我们将仅讨论原子向量。我们将在下一个主题中简要讨论列表。
如何在R中创建向量？在R中, 我们使用c()函数创建向量。此函数返回一维数组或简单的向量。 c()函数是结合了其参数的通用函数。所有参数均受通用数据类型(即返回值的类型)的限制。还有多种其他方法可以在R中创建向量, 如下所示：
1)使用冒号(:)运算符
我们可以在冒号运算符的帮助下创建向量。使用冒号运算符有以下语法：

z< -x:y

该运算符创建一个向量, 其元素从x到y, 并将其分配给z。
例：

a< -4:-10 a

输出

[1]43210-1-2-3-4-5-6-7-8-9-10

2)使用seq()函数
在R中, 我们可以借助seq()函数创建一个向量。序列函数将元素序列创建为向量。 seq()函数有两种使用方式, 即通过使用？by参数设置步长或通过” length.out” 功能指定向量的长度。
例：

seq_vec< -seq(1, 4, by=0.5) seq_vec class(seq_vec)

输出

[1]1.01.52.02.53.03.54.0

例：

seq_vec< -seq(1, 4, length.out=6) seq_vec class(seq_vec)

输出

[1]1.01.62.22.83.44.0 [1]"numeric"

R中的原子向量在R中, 有四种类型的原子向量。原子载体在数据科学中起着重要作用。原子向量是借助c()函数创建的。这些原子向量如下：

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数值向量
十进制值在R中被称为数字数据类型。如果我们将十进制值分配给任何变量d, 则此d变量将成为数字类型。包含数字元素的向量称为数字向量。
例：

d< -45.5 num_vec< -c(10.1, 10.2, 33.2) d num_vec class(d) class(num_vec)

输出

[1]45.5 [1]10.110.233.2 [1]"numeric" [1]"numeric"

整数向量
非分数数值称为整数数据。该整数数据由” Int” 表示。 Int大小为2个字节, long Int大小为4个字节。有两种将整数值分配给变量的方法, 即通过使用as.integer()函数并将L附加到该值上。
包含整数元素的向量称为整数向量。
例：

d< -as.integer(5) e< -5L int_vec< -c(1, 2, 3, 4, 5) int_vec< -as.integer(int_vec) int_vec1< -c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L) class(d) class(e) class(int_vec) class(int_vec1)

输出

[1]"integer" [1]"integer" [1]"integer" [1]"integer"

字符向量
字符在内存中保留为一字节整数。在R中, 有两种不同的方式来创建字符数据类型值, 即使用as.character()函数以及在双引号(“ ” )或单引号(“ )之间键入字符串。
包含字符元素的向量称为整数向量。
例：

d< -'shubham' e< -"Arpita" f< -65 f< -as.character(f) d e f char_vec< -c(1, 2, 3, 4, 5) char_vec< -as.character(char_vec) char_vec1< -c("shubham", "arpita", "nishka", "vaishali") char_vec class(d) class(e) class(f) class(char_vec) class(char_vec1)

输出

[1]"shubham" [1]"Arpita" [1]"65" [1]"1""2""3""4""5" [1]"shubham""arpita""nishka""vaishali" [1]"character" [1]"character" [1]"character" [1]"character" [1]"character"

逻辑向量
逻辑数据类型只有两个值, 即True或False。这些值基于满足的条件。包含布尔值的向量称为逻辑向量。
例：

d< -as.integer(5) e< -as.integer(6) f< -as.integer(7) g< -d> e h< -e< f g h log_vec< -c(d< e, d< f, e< d, e< f, f< d, f< e) log_vec class(g) class(h) class(log_vec)

输出

[1]FALSE [1]TRUE [1]TRUETRUEFALSETRUEFALSEFALSE [1]"logical" [1]"logical" [1]"logical"

访问向量的元素我们可以借助向量索引来访问向量的元素。索引表示向量中存储值的位置。索引将在整数, 字符或逻辑的帮助下执行。

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1)整数向量索引
在整数向量上, 索引的执行方式与在C, C ++和Java中的应用方式相同。只有一个区别, 即在C, C ++和Java中, 索引从0开始, 但是在R中, 索引从1开始。像其他编程语言一样, 我们通过在方括号中指定整数值来执行索引。到我们的向量。
例：

seq_vec< -seq(1, 4, length.out=6) seq_vec seq_vec[2]

输出

[1] 1.0 1.6 2.2 2.8 3.4 4.0 [1] 1.6

2)用字符向量索引
在字符向量索引中, 我们为向量的每个元素分配一个唯一键。这些键是每个元素的唯一定义, 可以很容易地访问。让我们看一个例子来了解它是如何执行的。
例：

char_vec< -c("shubham"=22, "arpita"=23, "vaishali"=25) char_vec char_vec["arpita"]

输出

shubhamarpita vaishali 222325 arpita 23

3)用逻辑向量建立索引
在逻辑索引中, 它返回其对应位置具有逻辑向量TRUE的那些位置的值。让我们看一个例子, 以了解如何在向量上执行它。
例：

a< -c(1, 2, 3, 4, 5, 6) a[c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE)]

输出

[1] 1 3 4 6

向量运算在R中, 对向量执行各种操作。我们可以彼此相加, 相减, 相乘或相除两个或多个向量。在数据科学中, R扮演着重要角色, 并且数据操作需要进行操作。对向量执行以下类型的操作。

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1)合并向量
c()函数不仅用于创建向量, 而且还用于组合两个向量。通过组合一个或多个向量, 它形成一个新向量, 其中包含每个向量的所有元素。让我们看一个例子, 看看c()函数如何组合向量。
例：

p< -c(1, 2, 4, 5, 7, 8) q< -c("shubham", "arpita", "nishka", "gunjan", "vaishali", "sumit") r< -c(p, q)

输出

[1] "1""2""4""5""7""8" [7] "shubham""arpita""nishka""gunjan""vaishali" "sumit"

2)算术运算
我们可以对向量执行所有算术运算。算术运算是对向量逐个成员执行的。我们可以加, 减, 乘或除两个向量。让我们看一个例子, 以了解如何对向量执行算术运算。
例：

a< -c(1, 3, 5, 7) b< -c(2, 4, 6, 8) a+b a-b a/b a%%b

输出

[1]37 11 15 [1] -1 -1 -1 -1 [1]2 12 30 56 [1] 0.5000000 0.7500000 0.8333333 0.8750000 [1] 1 3 5 7

3)逻辑索引向量
借助R中的逻辑索引向量, 我们可以从给定向量形成一个新向量。此向量的长度与原始向量的长度相同。仅当切片中包含原始向量的相应成员时, 向量成员才为TRUE；否则, 向量成员为TRUE。否则, 它将是错误的。让我们看一个例子, 以了解如何在逻辑索引向量的帮助下形成一个新向量。
例：

a< -c("Shubham", "Arpita", "Nishka", "Vaishali", "Sumit", "Gunjan") b< -c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE) a[b]

输出

[1] "Shubham""Nishka""Vaishali"

4)数值索引
在R中, 我们指定方括号[]之间的索引以索引数值。如果索引为负, 它将返回除我们指定的索引以外的所有值。例如, 指定[-3]将提示R将-3转换为其绝对值, 然后搜索占用该索引的值。
例：

q< -c("shubham", "arpita", "nishka", "gunjan", "vaishali", "sumit") q[2] q[-4] q[15]

输出

[1] "arpita" [1] "shubham""arpita""nishka""vaishali" "sumit" [1] NA

5)重复索引
索引向量允许重复值, 这意味着我们可以在一个操作中访问一个元素两次。让我们看一个例子来了解重复索引是如何工作的。
例：

q< -c("shubham", "arpita", "nishka", "gunjan", "vaishali", "sumit") q[c(2, 4, 4, 3)]

输出

[1] "arpita" "gunjan" "gunjan" "nishka"

6)范围指标
范围索引用于对向量进行切片以形成新向量。对于切片, 我们使用了冒号(:)运算符。范围索引对于涉及大量操作员的情况非常有用。让我们看一个示例, 以了解如何在冒号运算符的帮助下完成切片以形成新向量。
例：

q< -c("shubham", "arpita", "nishka", "gunjan", "vaishali", "sumit") b< -q[2:5] b

输出

[1] "arpita""nishka""gunjan""vaishali"

7)乱序索引
在R中, 索引向量可能是乱序的。下面是一个示例, 其中向量切片的第一和第二值的顺序颠倒了。
例：

q< -c("shubham", "arpita", "nishka", "gunjan", "vaishali", "sumit")b< -q[2:5] q[c(2, 1, 3, 4, 5, 6)]

输出

[1] "arpita""shubham""nishka""gunjan""vaishali" "sumit"

8)命名向量成员
我们首先将字符向量创建为：

z=c("TensorFlow", "PyTorch") z

输出

[1] "TensorFlow" "PyTorch"

创建字符向量后, 我们将第一个向量成员命名为” 开始” , 将第二个成员命名为” 结束” , 分别为：

names(z)=c("Start", "End") z

输出

StartEnd "TensorFlow""PyTorch"

我们按名称检索第一个成员, 如下所示：

z["Start"]

输出

Start "TensorFlow"

我们可以借助字符串索引向量反转顺序。

z[c("Second", "First")]

【R向量用法详解】输出

SecondFirst "PyTorch""TensorFlow"

载体的应用

在机器学习中, 使用主成分分析向量。它们被扩展为特征值和特征向量, 然后用于在向量空间中执行分解。
提供给深度学习模型的输入为向量形式。这些向量由标准化数据组成, 该数据被提供给神经网络的输入层。
在支持向量机算法的开发中, 使用了向量。
向量运算在神经网络中用于各种运算, 例如图像识别和文本处理。

R向量用法详解

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