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R语言中递增(减)方法的应用
熊荣川
六盘水师范学院生物信息学实验室
http://blog.sciencenet.cn/u/Bearjazz
先看一个小例子体会什么叫做递增(减)方法
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1:3 |
冒号的两端是递增的起点和终点 |
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[1] 1 2 3 |
结果 |
特性一,递增幅度为1
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1.3:3.2 |
起点加1为2.3;加2为3.3就超出了终点 |
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[1] 1.3 2.3 |
结果 |
特性二,递变。打破我们脑袋里“递增”的固定刻板思维。
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6:3 |
终点比起点低时,结果递减 |
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[1] 6 5 4 3 |
结果 |
应用,可用向量特定区段的值(向量子集)的应用
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x=11:20 |
建立向量x,内容为从11到20的10个数,间隔为1 |
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> x |
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[1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 |
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> |
x[4:5] |
显示x向量中第4到第5个数值 |
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[1] 14 15 |
结果 |
应用,调用表格中部分连续单元格的数值
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data=read.csv("D:/ziliao/zhuanye/R bear/F4.csv") |
使用表格数据为data复制 |
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data |
查看data这个一维矩阵 |
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F4 1 5858.746 2 7005.958 3 7169.585 4 7525.422 5 11214.798 6 11505.268 7 11544.472 8 11810.009 9 11881.491 10 11908.340 11 11909.480 12 12028.218 13 12112.602 14 12115.175 15 12174.058 16 12524.577 17 12533.796 18 12778.348 19 12862.208 20 12894.624 21 13010.052 22 13101.747 23 13188.517 24 13189.188 25 13243.095 26 13300.190 27 13664.360 28 14070.819 29 14155.309 30 14284.890 31 14287.759 32 14297.971 33 14318.933 34 14354.718 35 14530.077 36 14681.983 37 14685.578 38 14766.872 39 14817.897 40 14821.364 41 15015.235 42 15043.056 43 15236.188 44 15280.614 45 15549.818 46 15640.638 47 15746.188 48 15808.372 49 16510.259 |
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tem=data[,1] |
把第一列数据暂存在向量tem中 |
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> tem [1] 5858.746 7005.958 7169.585 7525.422 11214.798 11505.268 11544.472 [8] 11810.009 11881.491 11908.340 11909.480 12028.218 12112.602 12115.175 [15] 12174.058 12524.577 12533.796 12778.348 12862.208 12894.624 13010.052 [22] 13101.747 13188.517 13189.188 13243.095 13300.190 13664.360 14070.819 [29] 14155.309 14284.890 14287.759 14297.971 14318.933 14354.718 14530.077 [36] 14681.983 14685.578 14766.872 14817.897 14821.364 15015.235 15043.056 [43] 15236.188 15280.614 15549.818 15640.638 15746.188 15808.372 16510.259
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查看tem向量 |
> |
y=tem[2:5] |
调用tem向量中的第2到第5个值为y向量赋值 |
> |
y |
查看y向量 |
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[1] 7005.958 7169.585 7525.422 11214.798 |
结果 |
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