我们可以使用 %in% 来检查矩阵元素是否在另一个矩阵中。例如，假设我们有两个矩阵定义为 - M1 1 2 3 1 2 3 1 2 3 M2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 那么 M1%in%M2 将返回 - [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE 但是 M2%in%M1 将返回 - [1] TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE 示例 1 实时演示 M1

xtable 包的 xtable 函数创建一个 Latex 表格。我们可以使用带负号的 digits 参数将原始表格中的值转换为科学计数法。例如，如果我们有一个定义为 df 的数据框，那么我们可以使用 xtable 读取它，如 xtable(df,digits=-10)。加载 xtable 包 - library(xtable) 示例 1 data1

要将列表转换为数组，首先我们需要取消列表元素的列表，然后使用 array 函数。例如，如果我们有一个定义为 List 的列表，则可以使用命令 array(unlist(List)) 将其转换为数组。假设列表包含如下所示的元素 - 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 如果我们将此列表转换为数组，则输出将为 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5。示例 1 List1

要在 R 中创建字符向量，我们可以将向量值括在双引号中，但如果我们想使用数据框行值来创建字符向量，则可以使用 as.character 函数。例如，如果我们有一个数据框 df，则 df 的第一行中的值可以使用 as.character(df[1,]) 形成一个字符向量。示例 实时演示 考虑以下数据框 - set.seed(3232) x

如果整数向量被读取为字符串，并且我们想在该向量中找到最小值的位，那么我们需要使用 as.numeric 以及向量将其读取为数字向量，然后使用 which 函数查找最小值的位。例如，如果我们有一个向量 x，其中包含前十个整数作为字符串，那么要查找最小值的位，我们可以使用 which(as.numeric(x)==min(as.numeric(x)))。示例 1 x1

在处理文本数据时，有时需要提取两个单词之间的值。这些单词可以彼此靠近，位于两端或随机位置。如果要提取两个单词之间的字符串，则可以使用 stringr 包的 str_extract_all 函数。加载 stringr 包 - library(stringr) 示例 1 实时演示 x1

在数据分析中，我们遇到许多问题，其中存在大量差异。其中一个问题是我们在一个地方有一些信息需要通过另一个地方进行检查，而这些地方可以是数据框。因此，我们可以根据另一个数据框的列值查找数据框的列值。在 R 中，我们可以借助 which 函数轻松实现。示例 实时演示 考虑以下数据框 - set.seed(12121) x1

数学中的集合定义为唯一元素的集合，元素的顺序无关紧要。在 R 中，我们可以使用 sets 包的 set_power 函数创建集合。例如，如果我们有一个包含 A、B、C 的向量 x，那么可以使用 set_power(x) 创建使用向量 x 的集合。加载 sets 包 - library(sets) 示例 x1

as.matrix 和 matrix 函数之间的区别在于，nrow 参数或 ncol 参数对 as.matrix 函数没有帮助，但对于 matrix 函数，我们可以使用它们。因此，我们可以使用 matrix 函数实际定义矩阵，但如果我们有数据框或数据表，则可以使用 as.matrix 函数将其转换为矩阵。使用 as.matrix 和 matrix 函数创建矩阵的示例 示例 1 实时演示 M

当我们使用 dplyr 包分析数据时会创建 Tibbles，如果数据量很大，则 R 中只会打印 10 个值。如果要显示 tibble 的完整输出，则需要使用 View 函数。例如，如果要执行计数计算，则应在代码末尾使用管道运算符添加 View()。示例 实时演示 考虑以下数据框 - Group%View() 输出