索引帮助我们理解向量中值的位置。如果我们有一个包含重复值的向量，我们可能想要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第 4 位和第 5 位，因为最后一个 1 在第 4 位，2 在第 5 位。我们可以使用 R 中的 tapply 函数找到这一点。示例 在线演示x1

通常，创建点图是为了评估两个变量之间的关系或移动，但有时这些点分散的方式会造成混淆。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这种类型的图表。在 ggplot2 中，可以使用 geom_line() 函数进行这种连接。考虑以下数据框 - 示例 在线演示set.seed(111) x

要创建正态随机向量，我们可以使用 rnorm 函数，其中包含均值和标准差，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，那么我们可以在 rnorm 函数中使用该向量的均值作为均值参数。示例 在线演示set.seed(101) x1

我们知道素数是指除了自身或 1 之外不能被任何数字整除的数字，而 1 不被认为是素数。在 R 中，我们可以使用 numbers 包的 Prime 函数查找直到某个数字或两个数字之间的素数。如果我们想找到 1 和 10 之间的素数总数，我们只需要将 10 传递到 Prime 函数中，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

回归线和散点图上点之间的差异实际上是残差，因此我们需要根据模型对象计算残差。这可以通过使用 residuals 函数轻松完成。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，则残差将被发现为 residuals(Model)。考虑以下数据框 - 示例 在线演示set.seed(999) x1

有时需要分别处理每一行，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 在线演示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，则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 在线演示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。借助 par(mfrow=) 创建图形空间，可以在基础 R 中创建并排箱线图。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，从而使创建并排箱线图变得容易。考虑以下向量 - set.seed(100) x

你可能听说过矩阵只能包含数值，但也可以用字符串值创建矩阵，当然，使用这种类型的矩阵进行计算是不可能的。要使用字符串值创建矩阵，我们可以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 在线演示M1