R语言基本知识练习题.pdf

【R语言基本知识】 R语言是一种广泛用于统计分析、绘图和数据分析的开源编程语言。以下是一些关于R语言的基本知识和练习题的解析： 1. **基础操作**： - `y <- 23*log(10*sin(4) + 43.0)`：这是一个复合函数的计算，`log()`是自然对数，`sin()`是正弦函数，`exp()`是指数函数。 - `x <- sin(223/3)`, `y <- x^2`, `z <- y*10`：这里创建了变量`x`，`y`和`z`，分别计算正弦值、平方和乘以10。 2. **数组和向量**： - `xx <- seq(3.47, by=5.5)`：创建一个从3.47开始，每次增加5.5的序列。 - `x <- seq(0, pi, length=15)`：创建一个从0到π，长度为15的等差序列。 - `numeric <- c(100,200,200,200,400,600,600,600,800)`：将数值列表存储为`numeric`变量。 - `factor.numeric <- as.factor(numeric)`：将`numeric`转换为分类变量`factor.numeric`。 3. **向量操作**： - `vector1 <- seq(from=2, to=50, by=2)`：创建一个从2开始，每次增加2的偶数序列。 - `vector1[20]`：提取向量中的第20个元素。 - `vector1[c(10,15,20)]`：提取向量中特定位置的元素。 - `vector1[10:20]`：提取向量中一段连续的元素。 - `vector1[vector1>40]`：选取向量中大于40的元素。 4. **重复和构造向量**： - `rep(1:5, 5)`：重复1到5这个向量5次。 - `rep(0:4, rep(5,5))`：创建一个由0到4重复构成的向量，每个数重复5次。 - `x <- c(rep(3,3), rep(2,4), rep(1,5))`：构造包含不同重复次数的向量。 5. **矩阵操作**： - `A <- det(matrix(c(3,4,7,2,2,8,3,6,1), nrow=3))`：计算3x3矩阵的行列式。 - `A %*% B`：矩阵乘法。 - `A * B`：对应元素相乘。 - `A <- matrix(1:16, nrow=4)`，`B <- matrix(1:16, nrow=4, byrow=T)`：创建两个方阵。 - `C <- A + B`，`D <- A %*% B`：矩阵加法和矩阵乘法。 6. **数据处理**： - `data <- read.table("D:/t.data.txt", header = T)`：从文本文件读取数据。 - `bmi <- weight/height^2`：计算体重与身高平方的比值，常用于BMI指数计算。 - `write.table(x, file = "x.txt")`，`x <- read.table("x.txt", header = T)`：写入和读取数据到文件。 - `mtcars$vs <- 7`：修改`mtcars`数据框中的`vs`列。 - `mm <- as.matrix(mtcars)`：将数据框转换为矩阵。 - `mtcars$vs <- 学号后两位`：替换`vs`列的值为你的学号后两位。 - `mtcarsnew <- read.csv("mtcars.csv")`：读取CSV文件。 7. **其他操作**： - `mtcars11 <- head(mtcars, 11)`：取`mtcars`的前11行。 - `mt <- diag(mtcars11)`：创建主对角矩阵`mt`。 以上是R语言基本知识的一些实例，它们涵盖了变量定义、向量和矩阵操作、数据输入输出以及数据处理等方面。掌握这些基础知识是使用R进行统计分析和数据科学项目的基础。通过实践这些练习题，你可以更好地理解和运用R语言的特性。