r语言的x [!is.na(x)]=0

时间: 2024-05-28 16:14:16 浏览: 181

R语言使用笔记

### R语言基础操作与数据分析知识点总结 #### 一、R语言简介 R是一种广泛用于统计分析、绘图、数据挖掘及机器学习领域的编程语言。它不仅功能强大且免费开源，适用于各种操作系统。对于数据分析师、统计学家以及研究人员来说，R语言提供了一套完整的数据处理、计算和图形显示解决方案。 #### 二、R语言基本操作 1. **数组赋值操作** - `X1 <- c(,,,,,)`: 创建一个向量`X1`，这里可以填入具体的数值或变量。 - 示例代码：`X1 <- c(1, 2, 3, 4, 5)` 2. **常用统计函数** - `mean(X1)`: 计算向量`X1`的平均值。 - `sd(X1)`: 计算向量`X1`的标准偏差。 - 示例代码： ```r X1 <- c(1, 2, 3, 4, 5) mean(X1) sd(X1) ``` 3. **绘图** - `plot(X1, X2)`: 绘制X1和X2之间的散点图。 - `hist(X1)`: 绘制向量`X1`的直方图。 - 示例代码： ```r X1 <- c(1, 2, 3, 4, 5) X2 <- c(2, 3, 4, 5, 6) plot(X1, X2) hist(X1) ``` 4. **文件读写** - `rt <- read.table("exam0203.txt", head = TRUE)`: 从文件`exam0203.txt`中读取数据，若`head = TRUE`则将文件第一行视为表头。 - `source("****.R")`: 执行已编写的R脚本。 - `load("*******.RData")`: 加载保存的工作空间。 - `save.image("****.RData")`: 保存当前的工作空间。 - 示例代码： ```r rt <- read.table("exam0203.txt", head = TRUE) source("my_script.R") load("my_data.RData") save.image("my_session.RData") ``` 5. **排序与统计** - `sort(X)`: 对向量`X`进行排序。 - `var(X)`: 计算向量`X`的方差。 - `median(X)`: 计算向量`X`的中位数。 - `sum(X)`: 计算向量`X`的所有元素之和。 - `prod(X)`: 计算向量`X`的所有元素的乘积。 - 示例代码： ```r X <- c(1, 2, 3, 4, 5) sort(X) var(X) median(X) sum(X) prod(X) ``` #### 三、数列生成与操作 1. **等差数列生成** - `x:y`: 生成从x到y的等差数列，公差为1。 - 示例代码：`x <- 1:10` 2. **等间隔数列** - `seq(from=value1, to=value2, by=value3)`: 生成从`value1`到`value2`之间，步长为`value3`的等间隔数列。 - 示例代码： ```r seq(from=1, to=10, by=2) ``` 3. **重复函数** - `rep(x, times=*)`: 重复向量`x`中的元素`times`次。 - 示例代码： ```r rep(c("a", "b"), times=3) ``` #### 四、向量操作 1. **向量下标** - `x[**]`: 访问向量`x`中的特定元素。 - 示例代码： ```r x <- c(1, 2, 3, 4, 5) x[1] x[c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)] ``` 2. **属性操作** - `attributes()`: 返回对象的属性列表。 - `attr()`: 获取或设置对象的属性。 - 示例代码： ```r x <- c(1, 2, 3, 4, 5) attributes(x) attr(x, "name") <- "my_vector" attributes(x) ``` 3. **因子操作** - `factor(x=character(), levels, labels=levels, exclude=NA, ordered=is.ordered(x))`: 将向量转换为因子。 - `gl(n, k, length=n*k, labels=1:n, ordered=FALSE)`: 生成一个因子。 - 示例代码： ```r x <- c("a", "b", "c") factor(x) gl(3, 2) ``` #### 五、多维数组与矩阵 1. **多维数组操作** - `dim()`: 查看数组的维度。 - `array()`: 创建多维数组。 - 示例代码： ```r z <- 1:12 dim(z) <- c(3, 4) z ``` 2. **矩阵构造与运算** - `matrix()`: 创建矩阵。 - 示例代码： ```r A <- matrix(1:15, nrow=3, ncol=5, byrow=TRUE) A ``` 3. **矩阵运算** - 转置：`t(A)` - 行列式：`det()` - 向量内积：`x %*% y`, `crossprod(x, y)` - 矩阵外积：`x %o% y`, `outer(x, y)` - 矩阵乘法：`A %*% B` - 对角阵：`diag(v)` - 解线性方程组：`solve(A, b)` - 特征值与特征向量：`eigen(Sm)` - 奇异值分解：`svd(A)` 通过以上内容的学习，我们可以看出R语言提供了丰富的功能来处理数据，无论是简单的统计计算还是复杂的矩阵运算，都能轻松应对。这对于从事数据分析、统计研究等工作的人来说是非常实用的工具。

这行代码的作用是将向量 x 中的所有缺失值（NA）替换为 0。具体地，[!is.na(x)] 是一个布尔型向量，其值为 TRUE 或 FALSE，表示向量 x 中是否存在缺失值。将这个布尔型向量作为下标，可以选择出 x 中所有不是缺失值的元素，然后将它们赋值为 0。换句话说，这行代码的效果是将 x 中的所有缺失值替换为 0，而不影响 x 中的非缺失值元素。

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