Как объединить векторы в r

Видео:Векторы (часть 1). Основы программирования на RСкачать

Понятие вектора в языке программирования R

Любой объект, который содержит данные называется data structure – структурой данных .

Вектор – это набор чисел, как правило, небольших размеров. Это – самый простой тип структуры данных в R. Даже одно число представляет собой вектор длиной в один элемент.

Вектор – поименованный одномерный объект, содержащий набор однотипных элементов.

Видео:Объединить векторы в арткамеСкачать

Создание векторов

Способ 1 – с()

Для создания векторов небольшой длины используется функция конкатенации c() (от «concatenate» – объединять, связывать).

В качестве аргументов этой функции через запятую перечисляют объединяемые в вектор значения. Например, зададим вектор z со значениями 1.1, 9, 3.14:

Способ 2 – scan()

Применяется функция scan(), которая «считывает» последовательно вводимые с клавиатуры значения. При этом выполнение команды scan завершают введением пустой строки

Заметьте, что X – заглавная буква. Если использовать прописную (х), то программа выдаст ошибку либо величину x , которая была ранее определена в листинге кода.

Этот способ требует внимательного ввода значений с клавиатуры. В случае, если вы введете другое, нежели требуется, число, необходимо будет либо вводить все значения заново, либо воспользоваться специальными инструментами для корректировки.

Способ 3 – seq()

При необходимости использования набора последовательных чисел, например, от 1 до 7, можно воспользоваться функцией seq()

Более того, функция seq() может устанавливать последовательность числе с шагом приращения:

Видео:Введение в R. Урок 4. Векторы в RСкачать

Операции над векторами

Векторы можно комбинировать, чтобы получить новый вектор.

Векторы можно объединять в один, как показано ниже

Векторы могут участвовать в арифметических операциях:

Каждый элемент вектора с именем my.vector1 сначала умножается на 2, а после к каждому из них прибавляется 100.

Другими распространенными арифметическими операциями являются

Чтобы найти квадратный корень можно использовать функцию

sqrt() или ^(1/2) , или ^0.5

Найдем корень вектора my.vector1 , элементы которого умножены на 2 и увеличены на 12.

Обратите внимание, что, когда программа выводит на экран ответ, в квадратных скобках указывается порядковый номер в наборе элементов.

Осуществим операцию деления над векторами:

Как видно, числа из меньшего вектора (2-го слагаемого) были добавлены к первым двум числам большего вектора (1-го слагаемого), а потом – к оставшимся двум числам в нем. Таким образом реализуется метод “Recycling” .

Можно проверить, есть ли элементы вектора меньше или больше некоторого значения, например:

Вектор может быть текстовым (character)

Если вы хотите объединить элементы текстового вектора в одну строку, то воспользуйтесь paste() , в котором аргумент collapse указывает программе, что между элементами должен быть один пробел.

Текстовые векторы тоже комбинируются. Допускается включение в вектор отдельных элементов

paste() может объединять элементы множества текстовых векторов. В самом простом случае объединяются два текстовых вектора, длина которых равняется 1, при этом аргумент sep отвечает за символ, стоящий между объединенными элементами

Если объединять текстовый вектор с числовым, программа преобразует все значения в текстовые:

Чтобы проверить, что new.vect является текстовым применим mode()

Далее объединим числовой и текстовый векторы одинаковой длины

Для векторов разной длины срабатывает “Recycling”

Чтобы обратится к конкретному элементу необходимо указать имя вектора и индекс этого элемента в квадратных скобках:

Из примера выше видно, что 4-й элемент вектора y равен 6. Ниже показано, что можно брать конкретные элементы из векторов и производить над ними операции:

Вывод нескольких последовательных значений , например, 2-го, 3-го и 4-го элементов вектора y , выполняется следующим образом

Чтобы выбрать конкретные элементы вектора, необходимо выполнить команду

Если при выводе требуется исключить некоторые элементы, то в предыдущей команде надо поставить минус «-»

Поддерживается также вывод по критерию. Например, выберем все значения больше 3

Благодаря индексам можно вносить исправления в вектор. Так, второй элемент вектора должен быть равным 4

Сортировка элементов вектора по возрастанию или убыванию осуществляется с помощью sort() . При этом аргументом, отвечающим за порядок сортировки, выступает decreasing , что означает «по убыванию» или «убывающий».

Еще раз о создании векторов. Помимо числовых и текстовых можно создавать логические векторы

Функция class() также используется для проверки типа вектора, при этом обратите внимание на результаты

Функция sum() вычисляет сумму элементов вектора

mean() – вычисляет среднее значение элементов вектора

Стандартное отклонение – sd()

Peter Dalgaard (2008). ‘Introductory Statistics with R’. Second Edition, Springer Science e+Business Media, LLC. 363 p.

Видео:Как объединять две точки разных объектов в одну усредненных #shortsСкачать

3 Вектор

Видео:Самопересекающиеся вектора в ArtCam. Как их победить?Скачать

3.1 Понятие atomic вектора в R

Если у вас не было линейной алгебры (или у вас с ней было все плохо), то просто запомните, что вектор (atomic vector или просто atomic) – это набор (столбик) чисел в определенном порядке.

Если вы привыкли из школьного курса физики считать вектора стрелочками, то не спешите возмущаться и паниковать. Представьте стрелочки как точки из нуля координат до какой-то точки на координатной плоскости, например, :

Вот последние два числа и будем считать вектором. Попытайтесь теперь мысленно стереть координатную плоскость и выбросить стрелочки из головы, оставив только последовательность чисел :

На самом деле, мы уже работали с векторами в R, но, возможно, вы об этом даже не догадывались. Дело в том, что в R нет как таковых скалярных (т.е. одиночных) значений, есть вектора длиной 1. Такие дела!

Чтобы создать вектор из нескольких значений, нужно воспользоваться функцией c() :

Одна из самых мерзких и раздражающих причин ошибок в коде – это использование с из кириллицы вместо c из латиницы. Видите разницу? И я не вижу. А R видит. И об этом сообщает:

Для создания числовых векторов есть удобный оператор : .

Этот оператор создает вектор от первого числа до второго с шагом 1. Вы не представляете, как часто эта штука нам пригодится… Если же нужно сделать вектор с другим шагом, то есть функция seq() :

Кроме того, можно задавать не шаг, а длину вектора. Тогда функция seq() сама посчитает шаг:

Другая функция – rep() – позволяет создавать вектора с повторяющимися значениями. Первый аргумент – значение, которое нужно повторять, а второй аргумент – сколько раз повторять.

И первый, и второй аргумент могут быть векторами!

Еще можно объединять вектора (что мы, по сути, и делали, просто с векторами длиной 1):

Очень многие функции в R работают именно с векторами. Например, функции sum() (считает сумму значений вектора) и mean() (считает среднее арифметическое всех значений в векторе):

Видео:Введение в R. Урок 12. Датафреймы в RСкачать

3.2 Приведение типов

Что будет, если вы объедините два вектора с значениями разных типов? Ошибка?

Мы уже обсуждали, что в обычных векторах (atomic векторах) может быть только один тип данных. В некоторых языках программирования при операции с данными разных типов мы бы получили ошибку. А вот в R при несовпадении типов произойдет попытка привести типы к “общему знаменателю,” то есть конвертировать данные в более “широкий” тип (а иногда – более “узкий” тип, если того требует функция).

FALSE превратился в 0 (а TRUE превратился бы в 1 ), чтобы оба значения можно было объединить в вектор. То же самое произошло бы в случае операций с векторами:

Это называется неявным приведением типов (implicit coercion).

Вот более сложный пример:

Здесь все значения были приведены сразу к строковому типу данных.

У R есть иерархия приведения типов:

Мы из этого списка еще многого не знаем, сейчас важно запомнить, что логические данные – TRUE и FALSE – превращаются в 0 и 1 соответственно, а 0 и 1 в строчки «0» и «1» .

Если Вы боитесь полагаться на приведение типов, то можете воспользоваться функциями as.нужныйтипданных для явного приведения типов (explicit coercion):

Можно превращать и обратно, например, строковые значения в числовые. Если среди числа встретится буква или другой неподходящий знак, то мы получим предупреждение NA – пропущенное значение (мы очень скоро научимся с ними работать).

Один из распространенных примеров использования неявного приведения типов – использования функций sum() и mean() для подсчета в логическом векторе количества и доли TRUE соответсвенно. Мы будем много раз пользоваться этим приемом в дальнейшем!

Видео:Арткам 2008 Закрытие векторовСкачать

3.3 Векторизация

Все те арифметические операторы, что мы использовали ранее, можно использовать с векторами одинаковой длины:

Если применить операторы на двух векторах одинаковой длины, то мы получим результат поэлементного применения оператора к двум векторам. Это называется векторизацией (vectorization).

Если после какого-нибудь MATLAB Вы привыкли, что по умолчанию операторы работают по правилам линейной алгебры и m * n будет давать скалярное произведение (dot product), то снова нет. Для скалярного произведения нужно использовать операторы с % по краям:

Абсолютно так же и с операциями с матрицами в R, хотя про матрицы будет немного позже.

В принципе, большинство функций в R, которые работают с отдельными значениями, так же хорошо работают и с целыми векторами. Скажем, если вы хотите извлечь корень из нескольких чисел, то для этого не нужны никакие циклы (как это обычно делается во многих других языках программирования). Можно просто “скормить” вектор функции и получить результат применения функции к каждому элементу вектора:

Таких векторизованных функций в R очень много. Многие из них написаны на более низкоуровневых языках программирования (C, C++, FORTRAN), за счет чего использование таких функций приводит не только к более элегантному, лаконичному, но и к более быстрому коду.

Векторизация в R – это очень важная фишка, которая отличает этот язык программирования от многих других. Если вы уже имеете опыт программирования на другом языке, то вам во многих задачах захочется использовать циклы типа for и while 7.2. Не спешите этого делать! В очень многих случаях циклы можно заменить векторизацией. Тем не менее, векторизация – это не единственный способ избавить от циклов типа for и while 8.5.1.

Видео:R3 - Векторы в R. Часть 1Скачать

3.4 Ресайклинг

Допустим мы хотим совершить какую-нибудь операцию с двумя векторами. Как мы убедились, с этим обычно нет никаких проблем, если они совпадают по длине. А что если вектора не совпадают по длине? Ничего страшного! Здесь будет работать правило ресайклинга (правило переписывания, recycling rule). Это означает, что если мы делаем операцию на двух векторах разной длины, то если короткий вектор кратен по длине длинному, короткий вектор будет повторяться необходимое количество раз:

А что будет, если совершать операции с вектором и отдельным значением? Можно считать это частным случаем ресайклинга: короткий вектор длиной 1 будет повторятся столько раз, сколько нужно, чтобы он совпадал по длине с длинным:

Если же меньший вектор не кратен большему (например, один из них длиной 3, а другой длиной 4), то R посчитает результат, но выдаст предупреждение.

Проблема в том, что эти предупреждения могут в неожиданный момент стать причиной ошибок. Поэтому не стоит полагаться на ресайклинг некратных по длине векторов. А вот ресайклинг кратных по длине векторов – это очень удобная штука, которая используется очень часто.

Видео:КРУТОЙ И ОЧЕНЬ УДОБНЫЙ ИНСТРУМЕНТ. СОЕДИНЕНИЕ. Join Tool. Рисуем знак ОМ. Adobe IllustratorСкачать

3.5 Индексирование векторов

Итак, мы подошли к одному из самых сложных моментов. И одному из основных. От того, как хорошо вы научись с этим работать, зависит весь ваш дальнейший успех на R-поприще!

Речь пойдет об индексировании векторов. Задача, которую Вам придется решать каждые пять минут работы в R – как выбрать из вектора (или же списка, матрицы и датафрейма) какую-то его часть. Для этого используются квадратные скобочки [] (не круглые – они для функций!).

Самое простое – индексировать по номеру индекса, т.е. порядку значения в векторе.

Если вы знакомы с другими языками программирования (не MATLAB, там все так же) и уже научились думать, что индексация с 0 – это очень удобно и очень правильно (ну или просто свыклись с этим), то в R вам придется переучиться обратно. Здесь первый индекс – это 1, а последний равен длине вектора – ее можно узнать с помощью функции length() . С обоих сторон индексы берутся включительно.

С помощью индексирования можно не только вытаскивать имеющиеся значения в векторе, но и присваивать им новые:

Конечно, можно использовать целые векторы для индексирования:

Индексирование с минусом выдаст вам все значения вектора кроме выбранных:

Минус здесь “выключает” выбранные значения из вектора, а не означает отсчет с конца как в Python.

Более того, можно использовать логический вектор для индексирования. В этом случае нужен логический вектор такой же длины:

Логический вектор работает здесь как фильтр: пропускает только те значения, где на соответствующей позиции в логическом векторе для индексирования содержится TRUE , и не пропускает те значения, где на соответствующей позиции в логическом векторе для индексирования содержится FALSE .

Ну а если эти два вектора (исходный вектор и логический вектор индексов) не равны по длине, то тут будет снова работать правило ресайклинга!

Есть еще один способ индексирования векторов, но он несколько более редкий: индексирование по имени. Дело в том, что для значений векторов можно (но не обязательно) присваивать имена:

А еще можно “вытаскивать” имена из вектора с помощью функции names() и присваивать таким образом новые имена.

letters – это “зашитая” в R константа – вектор букв от a до z. Иногда это очень удобно! Кроме того, есть константа LETTERS – то же самое, но заглавными буквами. А еще в R есть названия месяцев на английском и числовая константа pi .

Вернемся к нашему вектору n и посчитаем его среднее с помощью функции mean() :

А как вытащить все значения, которые больше среднего?

Сначала получим логический вектор – какие значения больше среднего:

А теперь используем его для индексирования вектора n :

Можно все это сделать в одну строчку:

Предыдущая строчка отражает то, что мы будем постоянно делать в R: вычленять (subset) из данных отдельные куски на основании разных условий.

Видео:4 СПОСОБА ОБЪЕДИНЯТЬ В FIGMA. Соединяем элементы, слои, фреймы, фигуры, векторы, объекты в фигме.Скачать

3.6 Работа с логическими векторами

На работе с логическими векторами построено очень много удобных фишек, связанных со сравнением условий.

3.6.1 mean() и sum() для подсчета пропорций и количества TRUE

Уже знакомая нам функция sum() позволяет посчитать количество TRUE в логическом векторе. Например, можно удобно посчитать сколько раз значение «blue» встречается в векторе eyes :

Функцию mean() можно использовать для подсчета пропорций TRUE в логическом векторе.

Умножив на 100, мы получим долю выраженную в процентах:

3.6.2 all() и any()

Функция all() выдает TRUE только когда все значения логического вектора на входе равны TRUE :

Функция any() выдает TRUE когда есть хотя бы одно значение TRUE :

Вместе с оператором ! можно получить много дополнительных вариантов. Например, есть ли хотя бы один FALSE в векторе?

Все ли значения в векторе равны FALSE ?

3.6.3 Превращение логических значений в индексы: which()

Как вы уже знаете, и логические векторы, и числовые вектора с индексами могут использоваться для индексирования векторов. Иногда может понадобиться превратить логический вектор в вектор индексов. Для этого есть функция which()

3.6.4 оператор %in% и match()

Часто возникает такая задача: нужно проверить вектор на равенство с хотя бы одним значением из другого вектора. Например, мы хотим вычленить всех зеленоглазых и голубоглазых. Может возникнуть идея сделать так:

Перед нами самый страшный случай: результат похож на правильный, но не правильный! Попытайтесь самостоятельно понять почему этот ответ неверный и что произошло на самом деле.

А на самом деле мы просто сравнили два вектора, один из которых короче другого, следовательно, у нас сработало правило ресайклинга.

Как мы видим, это совсем не то, что нам нужно! В данной ситуации нам подойдет сравнение с двумя значениями вместе с логическим ИЛИ.

Однако это не очень удобно, особенно если значений больше 2. Тогда на помощь приходит оператор %in% , который выполняет именно то, что нам изначально нужно: выдает для каждого значения в векторе слева, есть ли это значение среди значений вектора справа.

Основное преимущество оператора %in% в его простоте и понятности. У оператора %in% есть старший брат, более сложный и более мощный. Функция match() работает похожим образом на %in% , но при совпадении значения в левом векторе с одним из значений в правом выдает индекс соответствующего значения вместо TRUE . Если же совпадений нет, то вместо FALSE функция match() выдает NA (что можно поменять параметром nomatch = ).

Зачем это может понадобиться? Во-первых, это способ соединить два набора данных (хотя для этого есть и более подходящие инструменты), во-вторых, так можно заменить все значения кроме выбранных заменить на NA .

Видео:Коли ж закінчиться війна в Україні? Судний день для росії. Вперше на каналі Алакх НіранжанСкачать

3.7 NA — пропущенные значения

В реальных данных у нас часто чего-то не хватает. Например, из-за технической ошибки или невнимательности не получилось записать какое-то измерение. Для обозначения пропущенных значений в R есть специальное значение NA (расшифровывается как Not Available — недоступное значение). NA – это не строка «NA» , не 0 , не пустая строка «» и не FALSE . NA – это NA . Большинство операций с векторами, содержащими NA будут выдавать NA :

Заметьте, даже сравнение NA c NA выдает NA . Это может прозвучать абсурдно: ну как же так, и то NA , и другое NA – это же одно и то же, они должны быть равны! Не совсем: NA – это отсутствие информации об объекте, неопределенность, неизвестная нам величина. Если мы не знаем двух значений (т.е. имеем два NA ), то это еще не значит, что они равны.

Иногда наличие NA в данных очень бесит:

Получается, что наличие NA “заражает” неопределенностью все последующие действия. Что же делать?

Наверное, надо сравнить вектор с NA и исключить этих пакостников. Давайте попробуем:

Ах да, мы ведь только что узнали, что даже сравнение NA c NA приводит к NA ! Сначала это может показаться нелогичным: ведь с обоих сторон NA , почему же тогда результат их сравнения – это тоже NA , а не TRUE ?

Дело в том, что сравнивая две неопределенности, вы не можете установить между ними знак равенства. Представим себе двух супергероев: Бэтмена и Спайдермена. Допустим, мы не знаем их рост:

Одинаковый ли у них рост?

Мы не знаем! Возможно, да, возможно, и нет. Поэтому у нас здесь остается неопределенность.

Так как же избавиться от NA в данных? Самый простой способ – это функция is.na() :

Результат выполнения is.na(n) выдает FALSE на тех позициях, где у нас числа (или другие значения), и TRUE там, где у нас NA . Чтобы вычленить из вектора n все значения кроме NA нам нужно, чтобы было наоборот: TRUE , если это не NA , FALSE , если это NA . Здесь нам понадобится логический оператор НЕ ! (мы его уже встречали – см. @ref(data_types)), который инвертирует логические значения:

Ура, мы можем считать среднее без NA !

Теперь Вы понимаете, зачем нужно отрицание ( ! )

Вообще, есть еще один из способов посчитать среднее, если есть NA . Для этого надо залезть в хэлп по функции mean():

В хэлпе мы найдем параметр na.rm = , который по умолчанию FALSE . Вы знаете, что нужно делать!

NA может появляться в векторах разных типов. На самом деле, NA — это специальное значение в логических векторах, тогда как в векторах других типов NA появляется как NA_integer_ , NA_real_ , NA_complex_ или NA_character_ , но R обычно сам все переводит в нужный формат и показывает как просто NA . Таким образом, NA в векторах разных типов – это разные NA , хотя на практике эта деталь обычно несущественна.

Видео:Крайон. Создай пространство счастья и успеха вокруг себя. 10 важнейших уроков. Артур Лиман.Скачать

Функции в R

В R очень много разных полезных функций. И многие большие вещи можно сделать весьма быстро, написав очень мало кода. На официальном сайте есть замечательная шпаргалка на английском языке: R reference card. В сети есть несколько вольных урезанных переводов, но они не очень удобные. Ниже вашему вниманию представляется русифицированная модифицированная версия обзора основных функций R. Команды снабжены ссылками на online-мануал.

Оглавление

Помощь

• help(topic), ?topic — справка про topic
• help.search(“pattern”), ??pattern — глобальный поиск pattern
• help(package = ) — справка о заданном пакете
• help.start() — запустить помощь в браузере
• apropos(what) — имена объектов, которые соответствуют what
• args(name) — аргументы команды name
• example(topic) — примеры использования topic

Текущее окружение

• ls() — список всех объектов
• rm(x) — удалить объект
• dir() — показать все файлы в текущей директории
• getwd() — получить текущую директорию
• setwd(dir) — поменять текущую директорию на dir

Общая работа с объектами

• str(object) — внутренняя структура объекта object
• summary(object) — общая информация об объекте object
• dput(x) — получить представление объекта в R-синтаксисе
• head(x) — посмотреть начальные строки объекта
• tail(x) — посмотреть последние строки объекта

Ввод и вывод

• library(package) — подключить пакет package
• save(file, …) — сохраняет указанные объекты в двочином XDR-формате, который не зависит от платформы
• load() — загружает данные, сохранённые ранее с помощью команды save()
• read.table — считывает таблицу данных и создаёт по ним data.frame
• write.table — печатает объект, конвертируя его в data.frame
• read.csv — считывает csv -файл
• read.delim — считывание данных, разделённых знаками табуляции
• save.image — сохраняет все объекты в файл
• cat(…, file= , sep= ) — сохраняет аргументы, конкатенируя их через sep
• sink(file) — выводит результаты выполнения других команд в файл в режиме реального времени до момента вызова этой же команды без аргументов

Создание объектов

• from:to — генерирует последовательность чисел от from до to с шагом 1 , например 1:3
• с(…) — объединяет аргументы в вектор, например c(1, 2, 3)
• seq(from, to, by = ) — генерирует последовательность числел от from до to с шагом by
• seq(from, to, len = ) — генерирует последовательность числел от from до to длины len
• rep(x, times) — повторяет x ровно times раз
• list(…) — создаёт список объектов
• data.frame(…) — создаёт фрейм данных
• array(data, dims) — создаёт из data многомерные массив размерностей dim
• matrix(data, nrow = , ncol = , byrow = ) — создаёт из data матрицу nrow на ncol , порядок заполнения определяется byrow
• factor(x, levels = ) — создаёт из x фактор с уровнями levels
• gl(n, k, length = n*k, labels = 1:n) — создаёт фактор из n уровней, каждый из которых повторяется k раз длины length с именами labels
• rbind(…) — объединяет аргументы по строкам
• cbind(…) — объединяет аргументы по столбцам

Индексирование

Векторы

Списки

Матрицы

Фреймы

Работа с переменными

• as.array(x), as.data.frame(x), as.numeric(x), as.logical(x), as.complex(x), as.character(x) — преобразование переменной к заданному типу is.na(x), is.null(x), is.array(x), is.data.frame(x), is.numeric(x), is.complex(x), is.character(x) — проверка на то, что данный объект обладает указанным типом
• length(x) — число элементов в x
• dim(x) — размерности объекта x
• dimnames(x) — имена размерностей объекта x
• names(x) — имена объекта x
• nrow(x) — число строк x
• ncol(x) — число столбцов x
• class(x) — класс объекта x
• unclass(x) — удаляет атрибут класса у объекта x
• attr(x,which) — атрибут which объекта x
• attributes(obj) — список атрибутов объекта obj

Манипуляция данными

• which.max(x) — индекс элемента с максимальным значением
• which.min(x) — индекс элемента с минимальным значением
• rev(x) — реверсирует порядок элементов
• sort(x) — сортирует элементы объекта по возрастанию
• cut(x,breaks) — делит вектор на равные интервалы
• match(x, y) — ищет элементы x , которые есть в y
• which(x == a) — возвращает порядковые элементы x , которые равны a
• na.omit(x) — исключает отсутствующие значения объекта
• na.fail(x) — бросает исключение, если объект содержит отсутствующие значения
• unique(x) — исключает из объекта повторяющиеся элементы
• table(x) — создаёт таблицу с количеством повторений каждого уникального элемента
• subset(x, …) — возвращает подмножество элемента, которое соответствует заданному условию
• sample(x, size) — возвращает случайный набор размера size из элементов x
• replace(x, list, values) — заменяет значения x c индексами из list значениями из values
• append(x, values) — добавляет элементы values в вектор x

Математика

• sin(x), cos(x), tan(x), asin(x), acos(x), atan(x), atan2(y, x), log(x), log(x, base), log10(x), exp(x) — элементарные математические функции
• min(x), max(x) — минимальный и максимальный элементы объекта
• range(x) — вектор из минимального и максимального элемента объекта
• pmin(x, y), pmax(x, y) — возвращают вектор с минимальными (максимальными) для каждой пары x[i] , y[i]
• sum(x) — сумма элементов объекта
• prod(x) — произведение элементов объекта
• diff(x) — возвращает вектор из разниц между соседними элементами
• mean(x) — среднее арифметическое элементов объекта
• median(x) — медиана (средний элемент) объекта
• weighted.mean(x, w) — средневзвешенное объекта x ( w определяет веса)
• round(x, n) — округляет x до n знаков после запятой
• cumsum(x), cumprod(x), cummin(x), cummax(x) — кумулятивные суммы, произведения, минимумы и максимумы вектора x (i-ый элемент содержит статистику по элементам x[1:i] )
• union(x, y), intersect(x, y), setdiff(x,y), setequal(x,y), is.element(el,set) — операции над множествами: объединение, пересечение, разность, сравнение, принадлежность
• Re(x), Im(x), Mod(x), Arg(x), Conj(x) — операции над комплексными числами: целая часть, мнимая часть, модуль, аргумент, сопряжённое число
• fft(x), mvfft(x) — быстрое преобразование Фурье
• choose(n, k) — количество сочетаний
• rank(x) — ранжирует элементы объекта

Матрицы

• %*% — матричное умножение
• t(x) — транспонированная матрица
• diag(x) — диагональ матрицы
• solve(a, b) — решает систему уравнений a %*% x = b
• solve(a) — обратная матрица
• colSums, rowSums, colMeans, rowMeans — суммы и средние по столбцам и по строкам

Обработка данных

• apply(X,INDEX,FUN=) — возвращает вектор, массив или список значений, полученных путем применения функции FUN к определенным элементам массива или матрицы x ; подлежащие обработке элементы х указываются при помощи аргумента MARGIN ;
• lapply(X,FUN) — возвращает список той же длины, что и х ; при этом значения в новом списке будут результатом применения функции FUN к элементам исходного объекта х
• tapply(X,INDEX,FUN=) — применяет функцию FUN к каждой совокупности значений х, созданной в соответствии с уровнями определенного фактора; перечень факторов указывается при помощи аргумента INDEX
• by(data,INDEX,FUN) — аналог tapply() , применяемый к таблицам данных
• merge(a,b) — объединяет две таблицы данных ( а и b ) по общим столбцами или строкам
• aggregate(x,by,FUN) — разбивает таблицу данных х на отдельные наборы данных, применяет к этим наборам определенную функцию FUN и возвращает результат в удобном для чтения формате
• stack(x, …) — преобразует данные, представленные в объекте х в виде отдельных столбцов, в таблицу данных
• unstack(x, …) — выполняет операцию, обратную действию функции stack()
• reshape(x, …) — преобразует таблицу данных из «широкого формата» (повторные измерения какой-либо величины записаны в отдельных столбцах таблицы) в таблицу “узкого формата” (повторные измерения идут одно под одним в пределах одного столбца)

Строки

• print(x) — выводит на экран x
• sprintf(fmt, …) — форматирование текста в C-style (можно использовать %s, %.5f и т.п.)
• format(x) — форматирует объект x так, чтобы он выглядел красиво при выводе на экран
• paste(…) — конвертирует векторы в текстовые переменные и объединяет их в одно текстовое выражение
• substr(x,start,stop) — получение подстроки
• strsplit(x,split) — разбивает строку х на подстроки в соответствии с split
• grep(pattern,x) (а также grepl , regexpr , gregexpr , regexec ) — поиск по регулярному выражению
• gsub(pattern,replacement,x) (а также sub ) — замена по регулярному выражению
• tolower(x) — привести строку к нижнему регистру
• toupper(x) — привести строку к верхнему регистру
• match(x,table), x %in% table — выполняет поиск элементов в векторе table , которые совпадают со значениями из вектора х
• pmatch(x,table) — выполняет поиск элементов в векторе table , которые частично совпадают с элементами вектора х
• nchar(x) — возвращает количество знаков в строке х

Дата и время

• as.Date(s) — конвертирует вектор s в объект класса Date
• as.POSIXct(s) — конвертирует вектор s в объект класса POSIXct

Рисование графиков

• plot(x) — график x
• plot(x, y) — график зависимости y от x
• hist(x) — гистограмма
• barplot(x) — столбчатая диаграмма
• dotchart(x) — диаграмма Кливленда
• pie(x) — круговая диаграмма
• boxplot(x) — график типа “коробочки с усами”
• sunflowerplot(x, y) — то же, что и plot() , однако точки с одинаковыми координатами изображаются в виде “ромашек”, количество лепестков у которых пропорционально количеству таких точек
• coplot(x˜y | z) — график зависимости y от x для каждого интервала значений z
• interaction.plot(f1, f2, y) — если f1 и f2 — факторы, эта фукнция создаст график со средними значениями y в соответствии со значениями f1 (по оси х ) и f2 (по оси у , разные кривые)
• matplot(x, y) — график зависимости столбцов y от столбцов x
• fourfoldplot(x) — изображает (в виде частей окружности) связь между двумя бинарными переменными в разных совокупностях
• assocplot(x) — график Кохена-Френдли
• mosaicplot(x) — мозаичный график остатков лог-линейной регрессии
• pairs(x) — если х — матрица или таблица данных, эта функция изобразит диаграммы рассеяния для всех возможных пар переменных из х
• plot.ts(x), ts.plot(x) — изображает временной ряд
• qqnorm(x) — квантили
• qqplot(x, y) — график зависимости квантилей y от квантилей х
• contour(x, y, z) — выполняет интерполяцию данных и создает контурный график
• filled.contour(x, y, z) — то же, что contour() , но заполняет области между контурами определёнными цветами
• image(x, y, z) — изображает исходные данные в виде квадратов, цвет которых определяется значениями х и у
• persp(x, y, z) — то же, что и image() , но в виде трехмерного графика
• stars(x) — если x — матрица или таблица данных, изображает график в виде “звезд” так, что каждая строка представлена “звездой”, а столбцы задают длину сегментов этих “звезд”
• symbols(x, y, …) — изображает различные символы в соответствии с координатами
• termplot(mod.obj) — зображает частные эффекты переменных из регрессионной модели

Рисование графиков на низком уровне

• points(x, y) — рисование точек
• lines(x, y) — рисование линии
• text(x, y, labels, …) — добавление текстовой надписи
• mtext(text, side=3, line=0, …) — добавление текстовой надписи
• segments(x0, y0, x1, y1) — рисование отрезка
• arrows(x0, y0, x1, y1, angle= 30, code=2) — рисование стрелочки
• abline(a,b) — рисование наклонной прямой
• abline(h=y) — рисование вертикальной прямой
• abline(v=x) — рисование горизонтальной прямой
• abline(lm.obj) — рисование регрессионной прямой
• rect(x1, y1, x2, y2) — рисование прямоугольника
• polygon(x, y) — рисование многоугольника
• legend(x, y, legend) — добавление легенды
• title() — добавление заголовка
• axis(side, vect) — добавление осей
• rug(x) — рисование засечек на оси X
• locator(n, type = “n”, …) — возвращает координаты на графике, в которые кликнул пользователь

Lattice-графика

• xyplot(y˜x) — график зависимости у от х
• barchart(y˜x) — столбчатая диаграмма
• dotplot(y˜x) — диаграмма Кливленда
• densityplot(˜x) — график плотности распределения значений х
• histogram(˜x) — гистограмма значений х
• bwplot(y˜x) — график типа “коробочки с усами”
• qqmath(˜x) — аналог функции qqnorm()
• stripplot(y˜x) — аналог функции stripplot(x)
• qq(y˜x) — изображает квантили распределений х и у для визуального сравнения этих распределений; переменная х должна быть числовой, переменная у — числовой, текстовой, или фактором с двумя уровнями
• splom(˜x) — матрица диаграмм рассеяния (аналог функции pairs() )
• levelplot(z˜xy|g1g2) — цветной график значений z , координаты которых заданы переменными х и у (очевидно, что x , y и z должны иметь одинаковую длину); g1 , g2 … (если присутствуют) — факторы или числовые переменные, чьи значения автоматически разбиваются на равномерные отрезки
• wireframe(z˜xy|g1g2) — функция для построения трехмерных диаграмм рассеяния и плоскостей; z , x и у — числовые векторы; g1 , g2 … (если присутствуют) — факторы или числовые переменные, чьи значения автоматически разбиваются на равномерные отрезки
• cloud(z˜xy|g1g2) — трёхмерная диаграмма рассеяния

Оптимизация и подбор параметров

• optim(par, fn, method = ) — оптимизация общего назначения
• nlm(f,p) — минимизация функции f алгоритмом Ньютона
• lm(formula) — подгонка линейной модели
• glm(formula,family=) — подгонка обобщённой линейной модели
• nls(formula) — нелинейный метод наименьших квадратов
• approx(x,y=) — линейная интерполяция
• spline(x,y=) — интерполяция кубическими сплайнами
• loess(formula) — подгонка полиномиальной поверхности
• predict(fit,…) — построение прогнозов
• coef(fit) — расчётные коэффициенты

Статистика

• sd(x) — стандартное отклонение
• var(x) — дисперсия
• cor(x) — корреляционная матрица
• var(x, y) — ковариация между x и y
• cor(x, y) — линейная корреляция между x и y
• aov(formula) — дисперсионный анализ
• anova(fit,…) — дисперсионный анализ для подогнанных моделей fit
• density(x) — ядерные плотности вероятностей
• binom.test() — точный тест простой гипотезы о вероятности успеха в испытаниях Бернулли
• pairwise.t.test() — попарные сравнения нескольки независимых или зависимых выборок
• prop.test() — проверка гипотезы о том, что частоты какого-либо признака равны во всех анализируемых группах
• t.test() — тест Стьюдента

Распределения

• rnorm(n, mean=0, sd=1) — нормальное распределение
• rexp(n, rate=1) — экспоненциальное распределение
• rgamma(n, shape, scale=1) — гамма-распределение
• rpois(n, lambda) — распределение Пуассона
• rweibull(n, shape, scale=1) — распределение Вейбулла
• rcauchy(n, location=0, scale=1) — распределение Коши
• rbeta(n, shape1, shape2) — бета-распределение
• rt(n, df) — распределение Стьюдента
• rf(n, df1, df2) — распределение Фишера
• rchisq(n, df) — распределение Пирсона
• rbinom(n, size, prob) — биномиальное распределение
• rgeom(n, prob) — геометрическое распределение
• rhyper(nn, m, n, k) — гипергеометрическое распределение
• rlogis(n, location=0, scale=1) — логистическое распределение
• rlnorm(n, meanlog=0, sdlog=1) — логнормальное распределение
• rnbinom(n, size, prob) — отрицательное биномиальное распределение
• runif(n, min=0, max=1) — равномерное распределение

Программирование

Работа с функциями:

• function(arglist) — создание пользовательской функции
• return(value) — возвращение значения
• do.call(funname, args) — вызывает функцию по имени

• if(cond) expr
• if(cond) cons.expr else alt.expr
• ifelse(test, yes, no)

• for(var in seq) expr
• while(cond) expr
• repeat expr
• break — остановка цикла

📹 Видео

САМЫЙ ПРОСТОЙ СПОСОБ! РАБОТА С ЛИНИЯМИ В КОРЕЛ. КАК СОЕДИНИТЬ И РАЗЪЕДИНИТЬ ЛИНИИ. CorelDraw.Скачать

vector | Библиотека стандартных шаблонов (stl) | Уроки | C++ | #1Скачать

КАК СОЕДИНИТЬ И РАЗЪЕДИНИТЬ ЛИНИИ. ЗАМКНУТЫЙ И РАЗОМКНУТЫЙ КОНТУР. Иллюстратор. Adobe IllustratorСкачать

Токарные ужасы - не смог вовремя остановитьсяСкачать

Язык R для пользователей Excel #7: Вертикальное и горизонтальное объединение таблиц на языке RСкачать

ТЕХНИКА БЕЗОПАСНОСТИ. Вид Грубейшего Нарушения ТРЕБОВАНИЙ ТБ при работе на СТАНКАХ.Скачать

Объединение узлов кривых в программе CorelDRAWСкачать

Введение в R. Урок 15. Циклы в RСкачать