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一、与向量运算有关的函数
min(X)%向量X的最小元素
max(X)%向量X的最大元素
range(X)%向量X的最小元素和最大元素
which.min(X)%第几个分量求到最小值
which.max(X)%第几个分量求到最大值
sum(X)%向量X分量之和
prod(X)%向量X分量联乘积
length(X)%向量X分量个数
median(X)%向量X的中位数
mean(X)%sum(X)/length(X)%向量X的均值
var(X)%向量X的方差
sort(X)%向量X的顺序统计量
order(X) or sort.list(X)%顺序统计量的下标
ex:x<-c(10,6,4,7,8)
sum(x),prod(x),length(x),median(x),mean(x),var(x),sort(x)
的计算结果为：
35、13440、5、7、7、5和4 6 7 8 10
二、产生有规律的序列
(1)等差数列
a:b%与matlab用法相同，a到b间隔为1的等差数列
2*1:15%等差运算优于乘法运算即x=(2,4,6...30)
1:n-1%不是1到n-1而是1：n的数列然后全部-1
ex:
>n<-5
>1:n-1
[1]0 1 2 3 4
>1:(n-1)
[1]1 2 3 4
这一点初学者很容易弄混
(2)等间隔函数
seq()函数是更一般的函数，产生等距间隔的数列基本形式为
seq(from=valuel,to=value2,by=value3)%从value1开始到value2,中间间隔为value3
ex：
seq(-5,5,by.=2)->s1
s1=(-5.0,-4.8,...,4.8,5.0)
seq(2:10)等价于2:10
seq的另一种使用方式：
seq(length=value2,from=value1,by=value3)%从value1开始，长度为value2,间隔为value3
ex：
s2<-seq(length=51,from=-5,by.=2)%产生于s1一样的向量
(3)重复函数
rep()是重复函数，将某一向量重复若干次再放入新的向量中
ex:
> x<-c(1,4,6.25)
> x
[1] 1.00 4.00 6.25
> s<-rep(x,times=3);s
[1] 1.00 4.00 6.25 1.00 4.00 6.25 1.00 4.00 6.25
(4)逻辑向量
ex:
> x<-1:7;x
[1] 1 2 3 4 5 6 7
> l<-x>3;l
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE
逻辑向量也可以赋值
ex:
> z<-c(TRUE,FALSE,F,T)
> z
[1] TRUE FALSE FALSE TRUE
all()%判断一个逻辑向量是否都为真值
ex:
> all(c(1,2,3,4,5,6,7)>3)
[1] FALSE
any()%判断是否有真值
ex:
> any(c(1,2,3,4,5,6,7)>3)
[1] TRUE
原文：http://www.cnblogs.com/biong-blog/p/4273295.html