R语言学习day2

原创

VOHOKO

修改于 2024-03-06 14:59:50

2560

修改于 2024-03-06 14:59:50

课后思考：

paste0和paste有什么区别和联系？

> x = c(1,3,5,1)

> y = c(3,2,5,6)
> #paste与paste0的区别
> paste(x,y)
[1] "1 3" "3 2" "5 5" "1 6"

> paste0(x,y)
[1] "13" "32" "55" "16"

> paste(x,y,sep = "")

[1] "13" "32" "55" "16"

paste里的数据之间默认是空格连接，也可以特别指定为其他符号，用sep = “”

paste0里的数据之间无任何连接符号

上次作业

 # 1.生成1到15之间所有偶数
 
> seq(from=2,to = 15, by = 2)
 [1]  2  4  6  8 10 12 14
 
 > # 2.生成向量，内容为："student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10" "student12"

 > # "student14" 

 > # 提示：paste0

 
 > paste0(rep("student", times=7), seq(from=2,to=15,by=2))

 [1] "student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10" "student12" "student14"
> 
 
 ##为什么times 是7？？


 > a = seq(from=2,to = 15, by = 2)

 > length(a)
[1] 7

 > paste0(rep("student", times=length(a)), a)

 [1] "student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10" "student12" "student14"

 ##如果times是5
，会发生循环补齐
 
> paste0(rep("student", times=5), seq(from=2,to=15,by=2))

 [1] "student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10" "student12" "student14"
 
 > # 3.将两种不同类型的数据用c()组合在一起，看输出结果
 
> c(seq(from=2,to = 15, by = 2), paste0(rep("student", times=7), seq(from=2,to=14,by=2)))
 
 [1] "2"         "4"         "6"         "8"         "10"        "12"        "14"        "student2"  "student4"  "student6" 
 
[11] "student8"  "student10" "student12" "student14"

向量的生成

用c（）逐一放在一起
连续的数字可以用冒号：
重复rep()，规律的seq()，随机的rnom()
paste() / paste() 组合元素（seq只存在于paste和paste0中）

对单一向量的操作

1. 赋值

赋值语句是没有什么输出结果的，结果是空白，除非再打一遍x，就会出现
如果希望赋值和输出一起实现

用（）括起来

(x <- c(1,3,5,1))

或者；可以允许两行或多个代码在一行里

x <- c(1,3,5,1);x

2. 数学运算

> x+1
[1] 2 4 6 2
> log(x)
[1] 0.000000 1.098612 1.609438 0.000000
> sqrt(x)
[1] 1.000000 1.732051 2.236068 1.000000>

3. 比较运算，生成逻辑值向量，就是T，F，NA

> #(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量

> x>3

[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE


> x==3
[1] FALSE  TRUE FALSE FALSE

4. 初级统计

max(x) #最大值
min(x) #最小值
mean(x) #均值
median(x) #中位数
var(x) #方差
sd(x) #标准差
sum(x) #总和
length(x) #长度
unique(x) #去重复，从左往右开始，读取第一次出现的元素）
duplicated(x) #对应元素是否重复
k=duplicated(x);!ktable(x) #重复值统计

> table(x) #重复值统计
x
1 3 5 
 2 1 1 ##这里是元素出现的重复的次数统计
 
sort(x)
sort(x,decreasing = F)
sort(x,decreasing = T)

 x <- c(1,3,5,1);x
 [1] 1 3 5 1
 > sort(x)
 #对向量进行排序
 [1] 1 1 3 5
 > sort(x,decreasing = F) #按照递增的方式排列
 
[1] 1 1 3 5
 > sort(x,decreasing = T)
 #按照递减的方式排列
 [1] 5 3 1 1

对两个向量进行操作

等位计算

1. 数学计算

> x + y
[1]  4  5 10  7

2. 比较运算，生成等长的逻辑向量

x = c(1,3,5,1)
y = c(3,2,5,6)

> x == y 
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

> y == x
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE

3. 连接

> paste(x,y,sep=",")
[1] "1,3" "3,2" "5,5" "1,6"

4. 循环补齐

发生条件：等位计算方法+向量的长度不相等

> a = c(3,2,5)
> b= c(2,1,5,6,2,2,3,4,5)
> a == b[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE

5. 交集、并集、差集

> intersect(x,y) #交集
[1] 3 5

> union(x,y) #并集，自动去重复
[1] 1 3 5 2 6

> setdiff(x,y)#差集 在x有，在y里没有
[1] 1

> setdiff(y,x)#差集 在y有，在x里没有
[1] 2 6

> x %in% y #x的每个元素在y中存在吗,x的第一个元素和所有的y对应，有没有，依次类推

[1] FALSE  TRUE  TRUE FALSE

> y %in% x #y的每个元素在x中存在吗
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE

注意！

x == y 和 x %in% y 是不一样的

x == y 里将元素一一对应

x %in% y 将x向量的元素逐个的和y向量的所有元素对应

向量的筛选----取子集，使用中括号[ ]

筛选方法：将TURE对应的值挑选出来，FALSE的丢弃（[]内外的长度一定是相等的）

1. 按照逻辑值取子集，[]里代表的一个逻辑，会生成一系列逻辑值，根据逻辑值对应的元素取子集向量

> x <- 8:12
> x[x == 10]  ##在x向量里取 x == 10的子集
[1] 10

> x[x < 12]  ##在x向量里取 x < 12的子集
[1]  8  9 10 11

> x %in% c(9,13)  # 在x向量里，每一个元素是否和c向量里有对应的逻辑值
[1] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE

> x[x %in% c(9,13)] #在x向量里，根据每一个元素是否和c向量里有对应的逻辑值，并取子集
[1] 9

2. 根据位置取子集, []里的代表位置，根据位置判断逻辑值，再根据逻辑值，取子集向量

> x <- 8:12
> x[4] #单独位置可以直接写
[1] 11

> x[2:4]  #连续位置可以直接用冒号连接
[1]  9 10 11

> x[c(1,5)] #取两个不连续的位置的时候，要写成向量的集合，他是两个位置组成的向量
[1]  8 12

> x[-4] #- 是反选
[1]  8  9 10 12

> x[-(2:4)]
[1]  8 12

修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值

> x
[1]  8  9 10 11 12

> x[4] = 40 #改一个元素
> x
[1]  8  9 10 40 12 

> x[c(1,5)] = c(80,20) #改多个元素
> x
[1] 80  9 10 40 20

简单向量作图

> k1 = rnorm(12);k1 #分号后面的k1，代表输出k1，写在了一行里
[1] -0.62274262  0.02643917  0.92799118  0.12295920  0.75581773  0.32504948 -0.51534683 -0.49656849 [9] -0.80158737 -0.21499040 -1.20585899 -0.38819129

> k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2 
[1] "a" "a" "a" "b" "b" "b" "c" "c" "c" "d" "d" "d"
> plot(k1) #结果是一张图1，纵坐标是k1，k1的下标默认为横坐标
> boxplot(k1~k2) #结果是一张图2，k1 是纵坐标，k2是横坐标

一些杂七杂八的小记录：

向量里是元素，长度就是元素的个数

paste0(rep("x",3),1:3)可省略times，

seq的里面from to也可以省略

unexpected 代表出现代码错误的关键词

？加一个函数，可以查询help

each和times 的区别：

> rep(c("a","b","c","d"),each = 3) #每个元素重复三次
[1] "a" "a" "a" "b" "b" "b" "c" "c" "c" "d" "d" "d"

> rep(c("a","b","c","d"),3)#times 省略了，结果是循环的样子，循环向量三次
[1] "a" "b" "c" "d" "a" "b" "c" "d" "a" "b" "c" "d"

> rep(c("a","b"),times = c(4,3)) # 第一个元素循环4次，第二个元素循环3次
[1] "a" "a" "a" "a" "b" "b" "b"

下面两个代码哪一个是对的，第一个是对的

tep = sort(log_rank_p[log_rank_p<0.05])
#log_rank_p是一个数据，在[ ]前面一定是数据
#先运行log_rank_p[log_rank_p<0.05]，再运行sort

tep = sort(log_rank_p)[log_rank_p<0.05]
##先运行sort(log_rank_p)，中括号里面和外面的要求是长度相等，但是这里无法一一对应
##可修改为tep = sort(log_rank_p)[sort(log_rank_p<0.05)] #中括号内外要一一对应

课上的颜色的球的例子

#blue = "b",yellow = "y",green = "g"
> x = rep(c("b","g","y"), times = c(3,4,6));x 
[1] "b" "b" "b" "g" "g" "g" "g" "y" "y" "y" "y" "y" "y"
> y = c("b","g");y
[1] "b" "g"

> x %in% y
 
[1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE
> x[x %in% y]
[1] "b" "b" "b" "g" "g" "g" "g"

以上课程笔记

生信技能树-生信入门马拉松

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

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