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1、R语言实验二精品文档实验2 R基础（二）一、 实验目的：1. 掌握数字与向量的运算；2. 掌握对象及其模式与属性；3. 掌握因子变量；4. 掌握多维数组和矩阵的使用。二、 实验内容：1. 完成教材例题；2. 完成以下练习。练习：要求：完成练习并粘贴运行截图到文档相应位置(截图方法见下)，并将所有自己输入文字的字体颜色设为红色（包括后面的思考及小结），回答思考题，简要书写实验小结。修改本文档名为“本人完整学号姓名1”，其中1表示第1次实验，以后更改为2,3,.。如文件名为“1305543109张立1”，表示学号为1305543109的张立同学的第1次实验，注意文件名中没有空格及任何其它字符。最后
2、连同数据文件、源程序文件等（如果有的话），一起压缩打包发给课代表，压缩包的文件名同上。截图方法：法1：调整需要截图的窗口至合适的大小，并使该窗口为当前激活窗口（即该窗口在屏幕最前方），按住键盘Alt键（空格键两侧各有一个）不放，再按键盘右上角的截图键（通常印有“印屏幕”或“Pr Scrn”等字符），即完成截图。再粘贴到word文档的相应位置即可。法2：利用QQ输入法的截屏工具。点击QQ输入法工具条最右边的“扳手”图标，选择其中的“截屏”工具。）1. 自行完成教材P58页2.2-2.5节中的例题。2. （习题2.1）建立一个R文件，在文件中输入变量x = (1，2，3)T， y = (4，5，6
3、)T，并作以下运算(1) 计算z = 2x + y + e，其中 e = (1，1，1)T；(2) 计算x与y的内积；(3) 计算x与y的外积。解：源代码：（1）x-c(1,2,3)y-c(4,5,6)e-c(1,1,1)z=2*x+y+ez1=crossprod(x,y) #z1为x与y的内积或者x%*%yz2=tcrossprod(x,y) #z2为x与y的外积或者x%o%yz;z1;z2(2) x-c(1,2,3)y-c(4,5,6)e-c(1,1,1)z=2*x+y+ez1= x%*%yz2=x%o%yz;z1;z2运行截图：3. （习题2.2）将1，2，20构成两个45阶的矩阵，其中
4、矩阵A是按列输入，矩阵B 是按行输入，并作如下运算(1) C = A + B；(相对应的数相加)(2) D = ABT；(3) E = (eij )45，其中 eij = aij bij；（相对应的数相乘)(4) F是由A的前3行和前3列构成的矩阵；(5) G是由矩阵B的各列构成的矩阵，但不含B的第3列。解：源代码：A-matrix(1:20,c(4,5);A # A-matrix(1:20,nrow=4,byrow=F);A/ A-matrix(1:20,nrow=4);A # A-matrix(1:20,ncol=5);A # A-matrix(1:20,ncol=5,byrow=F);A
5、B-matrix(1:20,nrow=4,byrow=TRUE);BC=A+B;CD-A%*%t(B);DE=A*B;EF-A1:3,1:3;FG-B,-3;G运行截图： D:第一个数175=1*1+5*2+9*3+13*4+17*5400=1*6+5*7+9*8+13*9+17*10类似. 4. （习题2.3）构造一个向量x，向量是由5个1，3个2，4个3和2个4构成，注意用到 rep()函数。解：源代码：x-c(rep(1,times=5),rep(2,times=3),rep(3,times=4),rep(4,times=2); xx-c(rep(1,5),rep(2,3),rep(3,
6、4),rep(4,2);x运行截图：思考：（以下题目请先进行笔算后，再在R中运算核对）1. c(1,4)*c(2,3)的输出结果是什么？1 2 122. matrix(1:2,ncol=2,nrow=2)的输出结果是什么？（重复） ,1 ,21, 1 12, 2 23. vec- c(2,4,6,8,10); vec2; vec-2的输出结果是什么？（找到相对应下标的数，负数表示去掉）1 41 2 6 8 104. 测量得到了5位男士的体重和身高的数据如下：体重(kg)：60, 75, 65, 68, 70身高(cm)：170, 180, 165, 172, 178分别存储在向量weight和
7、height中。若想得到那些身高超过170cm的男士的体重数据，请写出相应的R代码。weight-c(60, 75, 65, 68, 70)height170运行截图： 5. 下面这一命令的输出结果是什么？Mat-matrix(1:12,nrow=4,byrow=TRUE); Mat3,;Mat2,2:31 7 8 91 5 66. apply()函数与tapply()函数有什么区别？apply()是针对数组其一维（或若干维）进行某种运算；tapply()是针对向量中的数据进行分组处理，而非对整体数据进行处理。三、 实验小结（必写，但字数不限）首先需熟悉数字、向量、因子变量和多维数组和矩阵相对应的运算函数，理解和熟记相对应的函数，一道题中的源代码可能某部分有多种写法，选择简单适合的源代码，学会举一反三，最后要掌握相似函数的区别。收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
