R语言自己建立一个数据框A1包括学生姓名性别年龄期末考试成绩几列.运用各种构造向量函数，维度100行，包括一些缺失值进行以下操作：去除缺失值；返回性别为女生的年龄小于20的学生及成绩；统计性别为女生年龄小于20成绩大于90的学生姓名、总人数

# 构造数据框A1
name <- c("Tom", "Jerry", "Alice", "Bob", "Lucy", "Lily", "John", "Mike", "Lisa", "Amy")
gender <- sample(c("Male", "Female"), 100, replace = TRUE)
age <- sample(18:25, 100, replace = TRUE)
score <- c(sample(60:100, 90), rep(NA, 10))
A1 <- data.frame(name, gender, age, score)

# 去除缺失值
A1 <- na.omit(A1)

# 返回性别为女生的年龄小于20的学生及成绩
A1[A1$gender == "Female" & A1$age < 20, c("name", "age", "score")]

# 统计性别为女生年龄小于20成绩大于90的学生姓名、总人数
subset_A1 <- A1[A1$gender == "Female" & A1$age < 20 & A1$score > 90, c("name", "score")]
num <- nrow(subset_A1)
names <- subset_A1$name
cat("姓名：", paste(names, collapse = "、"), "\n")
cat("总人数：", num, "\n")

相关问题

matlab中不同维度向量串联

在 MATLAB 中，可以使用 cat 函数将不同维度的向量串联成一个更高维度的数组。cat 函数的语法如下：

C = cat(dim, A1, A2, ..., An)

其中，dim 是要串联的维度，可以是 1、2、3 等整数，A1、A2、...、An 是要串联的向量或数组。注意，除了串联的维度外，其他维度的大小必须一致。

例如，假设有两个不同维度的向量 a 和 b，可以使用以下语句将它们串联成一个二维数组：

c = cat(2, a, b);

这将把向量 a 和 b 沿着第二维（即列）串联成一个 1×(length(a)+length(b)) 的二维数组 c。如果要将它们沿着第一维（即行）串联，可以将第一个参数改为 1：

c = cat(1, a, b);

这将把向量 a 和 b 沿着第一维（即行）串联成一个 (length(a)+length(b))×1 的二维数组 c。

python 给定两个n维向量a=(a1,a2,...,an)和b=(b1,b2,...,bn),求点积a·b=a1b1+a2b

Python中可以通过使用循环实现两个n维向量的点积。具体代码如下：

def dot_product(a, b):
    if len(a) != len(b):
        return "Error: 两个向量的维度不相等"

    result = 0
    for i in range(len(a)):
        result += a[i] * b[i]

    return result

a = (1, 2, 3)
b = (4, 5, 6)
print("向量a和向量b的点积为：", dot_product(a, b))

这段代码首先定义了一个函数`dot_product`，接受两个参数a和b，然后判断这两个向量的维度是否相等，如果维度不相等则返回错误信息。接着使用循环遍历向量a和b的每一个元素，将它们对应位置的元素相乘并累加到结果中。最后返回结果。

通过运行这段代码，可以得到向量a和向量b的点积结果。