R語言-向量構造及函數構造

1，生成向量的方法
（1） seq（）函數
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    > x=seq(from=1, to=5, by=0.5)  
    > x  
    # [1] 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0  

（2）rep（）函數

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    > x=rep(pi, times=5)  
    > x  
    # [1] 3.141593 3.141593 3.141593 3.141593 3.141593  

（3）seq 與 rep 結合使用

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    > x=rep(seq(from=1,to=5,by=1), times=5)  
    > x  
    # [1] 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5  

（4）自主建立向量

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    > x=c(rep(seq(from=1,to=5,by=1), times=2),pi,17,24)  
    > x  
     # [1]  1.000000  2.000000  3.000000  4.000000  5.000000  1.000000  2.000000  3.000000  
     # [9]  4.000000  5.000000  3.141593 17.000000 24.000000  

2，選擇向量元素

（1）x[ i ] 形式，i表示下標位

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    > x  
    # [1]  1.000000  2.000000  3.000000  4.000000  5.000000  1.000000  2.000000  3.000000  
    # [9]  4.000000  5.000000  3.141593 17.000000 24.000000  
    > x[11]  
    # [1] 3.141593  

（2）x[ m: n] 形式，選擇一段元素

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    > x[c(11:13)]  
    # [1]  3.141593 17.000000 24.000000  
    > x[seq(from=11,to=13,b=1)]  #用了seq函數  
    # [1]  3.141593 17.000000 24.000000  


（3）使用邏輯向量從數據向量中選擇元素

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    > x>3 # 邏輯判斷x的各元素  
    # [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  
    > x[x>3] #選擇TRUE的位置的元素  
    # [1]  4.000000  5.000000  4.000000  5.000000  3.141593 17.000000 24.000000  
    > x%%2==0 #選擇奇數  
    # [1] FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE  
    > x[x%%2==1]   
    # [1]  1  3  5  1  3  5 17  


（4）自定義行名，取數

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    > year=c(1983,1982,1988,1990)  
    > names(year)=c('A','B','C','D')  
    > year  
    #  A    B    C    D   
    # 1983 1982 1988 1990   
    > year[c('A','D')]  
    # A    D   
    # 1983 1990   


3，函數編寫

（1）if選擇函數

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    fun.test <- function(a, b, method = "add"){   ## function關鍵字，fun.test函數名  
        if(method == "add"){                      ## 如果if或者for/while等后面的語句只有一行，則無需使用花括號  
            res <- a + b                            
        }  
        if(method == "subtract"){  
            res <- a - b  
        }  
        return(res)                               ## 返回值  
    }  


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    > ### 檢驗結果  
    > fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")  
    # [1] 18  
    > ### 檢驗結果  
    > fun.test(a = 10, b = 8, method = "subtract")  
    # [1] 2  


（2）for循環函數

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    ### for循環與算法  
    test.sum <- function(x)  
    {  
      res <- 0                      ## 設置初始值，在第一次循環的時候使用  
      for(i in 1:length(x)){  
        res <- res + x[i]           ## 這部分是算法的核心，總是從右面開始計算，結果存到左邊的對象  
      }  
      return(res)  
    }  
      
      
    ### 檢驗函數  
    a <- c(1,2,1,6,1,8,9,8)  
    test.sum(a)  
    sum(a)  

（3）return函數

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    ## 計算標準差  
    sd2 <- function(x)  
    {  
      # 異常處理，當輸入的數據不是數值類型時報錯  
      if(!is.numeric(x)){  
        stop("the input data must be numeric!\n")  
      }  
      # 異常處理，當僅輸入一個數據的時候，告知不能計算標準差  
      if(length(x) == 1){  
        stop("can not compute sd for one number,  
             a numeric vector required.\n")  
      }  
      ## 初始化一個臨時向量，保存循環的結果，  
      ## 求每個值與平均值的平方  
      x2 <- c()  
      ## 求該向量的平均值  
      meanx <- mean(x)  
      ## 循環  
      for(i in 1:length(x)){  
        xn <- x[i] - meanx  
        x2[i] <- xn^2  
      }  
      ## 求總平方和  
      sum2 <- sum(x2)  
      # 計算標準差  
      sd <- sqrt(sum2/(length(x)-1))  
      # 返回值  
      return(sd)  
      }  
      
    ## 程序的檢驗  
    ## 正常的情況  
    sd2(c(2,6,4,9,12))  
    ## 一個數值的情況  
    sd2(3)  
    ## 輸入數據不為數值類型時  
    sd2(c("1", "2"))