产生向量：

a=c(1,2,3) //产生 1，2，3向量

a=1:10-1 //产生 0 - 9数字

a=seq(5,20,by=2) // 以2增长

a=seq(5,120,length=10) //5到20，总数为10，长度系统自己计算得到

矩阵：

生成矩阵：A=matrix(1:16,nrow,ncol,byrow=T)

取矩阵列：temp<-A[,c(1,3)]

 

PS:为什么c前面有逗号？矩阵二维，逗号分割行、列索引，[, c(....)]按列subgroup，[c(....), ]按行subgroup。

which函数

which.max(a) //向量a中，最大值的下标

which(a>1 & a<6) // 1<a<6之间的a下标

t(a) //a的转置

a%*%b //矩阵相乘

diag(a) //求对角元素 diag(4) :4阶对角矩阵

solve(a,b) //ax=b 方程组解

a.e=eigen(a,symmetric=T) //求出特征向量，特征根。 若需要引用特征根: a.e$values 特征向量 a.e$vectors

数据框

x=data.frame(x1,x2) //可理解为每一行为观察值，x1,x2长度要相等

plot(x) //作出x的图

读文件：

工作目录下放置文本。

x=read.table("abc.txt")

excel 先另存为prn文本，w<-read.table("test.prn",header=T)

for循环

for(i in 1:59) (a[i]=i*2+3)

while(a[i]<121) (i=i+1; a[i]=a[i-1]+2)

R脚本

source("D:\\h.r") //其中print() 函数用来显示

分布函数

rnorm(n,mean=0,sd=1) 高斯（正态）

rexp(n,rate=1) 指数分布

rgamma(n,shape,scale=1) 伽玛分布

rpois(n,lambda) Poisson分布

rweibull(n,shape,scale=1) Weibull（韦伯）分布

rcauchy(n,location=0,scale=1) Cauchy分布

rbeta(n,shape1,shape2) 贝塔分布

rt(n,df) t 分布

rf(n,df1,df2) F分布

rchisq(n,df) 卡方分布

rbinom(n,size,prob) 二项分布

rgeom(n,prob) 几何分布

rhyper(nn,m,n,k) 超几何分布

rlogis(n,location=0,scale=1) logisitic分布

rlnorm(n,meanlog=0,sdlog=1) 对数分布

rnbinom(n,size,prob) 负二项分布

runif(n,min=0,max=1) 均匀分布

rwilcox(nn,m,n) ,rsignrank(nn,n) Wilcoxon分布

 

写文件

x=data.frame(num,x1,x2,x3)

write.table(x,file="d:\\mark.txt",col.name=F,row.name=F sep=" ")

colMeans(x)[c("x1")] //计算平均值，只显示x1列

apply(x,2,mean) //在列的方向求平均  2表示列

apply(x[("x1","x2")],1,sum] //对每一行求和