1、R中的向量化运算-seq

seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=0.1) #注意，你可以这样子递减 seq(10, 1, by=-0.1) #除了设置步长，还可以设置均分的步数 seq(10, 1, length.out=10) seq(10, 1, length.out=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数

2、R中的向量化运算-rep

> rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14 > rep(123, 5) [1] 123 123 123 123 123 > rep(1:10, 5) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 [28] 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50

3、R中的向量化运算

> #相同长度的数组的计算规则 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 11:20 [1] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 > > 1:10 + 11:20 [1] 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 > > 1:10 - 11:20 [1] -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10 -10 > > 1:10 * 11:20 [1] 11 24 39 56 75 96 119 144 171 200 > > 1:10 / 11:20 [1] 0.09090909 0.16666667 0.23076923 0.28571429 0.33333333 0.37500000 0.41176471 [8] 0.44444444 0.47368421 0.50000000 > > #不同长度的数组的运算规则 > 1:3 [1] 1 2 3 > > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > > 1:3 + 1:10 [1] 2 4 6 5 7 9 8 10 12 11 Warning message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。 > #如何理解这个运算，即等于以下运算 > > c(1:3, 1:3, 1:3, 1) + 1:10 [1] 2 4 6 5 7 9 8 10 12 11