索引帮助我们了解向量中值的位置。如果我们有一个包含重复值的向量，我们可能希望找出重复值的最后一次出现。例如，如果我们有一个包含 1、1、2、1、2 的向量 x，则重复值的最后一次出现将是 4 和 5，因为最后一个 1 在第 4 个位置，而 2 在第 5 个位置。我们可以使用 R 中的 tapply 函数找到它。示例 实时演示x1

通常，创建点图是为了评估两个变量一起的关系或移动，但有时这些点以一种造成混淆的方式分散。因此，数据分析师或研究人员尝试通过用线连接点来可视化此类图形。在 ggplot2 中，可以通过使用 geom_line() 函数来完成此连接。考虑以下数据框 - 示例 实时演示set.seed(111) x

要创建正态随机向量，我们可以使用 rnorm 函数，使用均值和标准差作为参数，也可以不传递这些参数。如果我们有一个来自其他分布的不同向量，或者只是表示一些数字，那么我们可以使用该向量的均值作为 rnorm 函数的均值参数。示例 实时演示set.seed(101) x1

我们知道素数是不被任何数字整除的数字，除了自身或 1，而 1 不被视为素数。在 R 中，我们可以使用 numbers 包的 Prime 函数找到最多一个数字或两个数字之间的素数。如果我们想找到 1 到 10 之间素数的总数，我们只需要在 Prime 函数中传递 10，否则需要范围。加载 numbers 包 -library("numbers")Primes(10)[1] 2 3 5 7Primes(100)[1] 2 3 5 7 11 13 17 19 23 ... 阅读更多

散点图上回归线与点之间的差异实际上是残差，因此我们需要计算模型对象的残差。这可以通过使用 residuals 函数简单地完成。例如，如果我们创建一个定义为 Model 的 x 和 y 之间的线性模型，那么残差将被找到为 residuals(Model)。考虑以下数据框 - 示例 实时演示set.seed(999) x1

有时需要对每一行进行不同的处理，因此，我们可能希望将这些行转换为列表。这将有助于我们分别对我们的行元素执行操作。要将行转换为列表，我们可以使用 split 函数来定义数据框中的行数。考虑以下数据框 - 示例 实时演示set.seed(101) x1

块对角矩阵意味着将一个矩阵添加到另一个矩阵的末尾的最后一个元素。例如，如果我们有一个包含九个值的矩阵，另一个矩阵也包含九个值，那么第二个矩阵将添加到第一个矩阵，第一个矩阵下面的元素将为零，第二个矩阵上面的元素也将为零。示例 实时演示M1

R 中没有函数可以找到负值的立方根，因此我们需要创建它。创建函数的代码如下所示 -CubeRoot

通常，我们需要使用箱线图来比较连续变量，因此需要并排箱线图。在基础 R 中创建并排箱线图可以通过在 par(mfrow=) 的帮助下为图形创建空间来完成。在这个函数中，我们可以定义图形的数量和这些图形的顺序，因此创建并排箱线图将变得容易。考虑以下向量 -set.seed(100) x

您可能听说过矩阵只能包含数值，但也可以使用字符串值创建矩阵，当然，使用此类矩阵进行计算将是不可能的。要使用字符串值创建矩阵，我们可以首先创建一个字符串向量，然后使用 dim 函数定义其维度，这将把向量转换为字符串值的矩阵。示例 实时演示M1