向量之间的加减乘除运算：
> x <- 1 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > x=x+1 > x [1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > x = 1:10 > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > y = seq(1,100, length.out = 10) > y [1] 1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 > x*y [1] 1 24 69 136 225 336 469 624 801 1000 > x**y [1] 1.000000e+00 4.096000e+03 9.414318e+10 2.951479e+20 [5] 2.842171e+31 3.771117e+43 4.183778e+56 2.760699e+70 [9] 8.464150e+84 1.000000e+100
这些代码看起来完全没有任何问题，就像之前我们已经接触过的其他语言的编程一样，但是后面就有一些R语言自带的特性了，比如说有两个不同长度的向量在进行加减乘除的时候，运算的规律是小的向量不断循环地去乘上大的向量，并且大的向量的长度必须是短的向量的整数倍，不然程序就会报错。我们举个例子，假定有一个长度为2的向量Z（1,2），如下所示：
z=c(1,2) > z [1] 1 2
我们用这个创建好的向量去和刚才创建的X向量进行相乘，得到的结果如下所示：
> z+x [1] 2 4 4 6 6 8 8 10 10 12 > z*x [1] 1 4 3 8 5 12 7 16 9 20
很显然R语言当中已经帮我们做了乘法，用Z向量当中的每一个component去乘或者加上X向量当中的每一个component并不断循环。如果这个时候x向量不是z向量的整数倍，那么计算机就不知道在哪里停止计算，就会报错，出现以下的情况，这是万万使不得的：
> z=c(1,2,3) > z [1] 1 2 3 > z*x [1] 1 4 9 4 10 18 7 16 27 10 Warning message: In z * x : longer object length is not a multiple of shorter object length
我们在R语言当中也可以很方便的使用%in%对一个向量当中的哪些元素在另外一个向量当中，如下所示：
> c(1,2,3) %in% c(1,2,3,4) [1] TRUE TRUE TRUE > c(1,2,3) %in% c(1,5,6,7,8) [1] TRUE FALSE FALSE
判断之后的结果则会用TRUE,FALSE显示出来。
在R当中也可以使用==来表示判断真假，比如说我们可以判断x和y是否是两个相同的向量，在判断的时候我们取x和y的向量长度都一样，数值不一样的特殊情况，判断的结果如下所示：
> x==y [1] TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > x [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > y [1] 1 12 23 34 45 56 67 78 89 100
我们还可以使用log（）函数来进行计算对数，里面的参数base表示底数，不带参数base则表示底数是自然对数e，如下所示：
> log(16,base=2) [1] 4 > log(16) [1] 2.772589 > log(16)#默认是自然对数进行计算 [1] 2.772589
下面我们再创造一个向量对其进行运算，这里使用了max（），min（），以及sum（）求和函数，字面意思也是很容易弄明白的，如下所示：
> vec=1:100 > vec [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 [25] 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 [49] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 [73] 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 [97] 97 98 99 100 > sum(vec) [1] 5050 > max(vec) [1] 100 > min(vec) [1] 1
R语言当中还可以使用round（）函数来表示保留几位小数，在下面我们就会遇到，如下所示：
> var(vec)#方差 [1] 841.6667 > round(var(vec),digits = 6) [1] 841.6667 > round(var(vec),digits = 2) [1] 841.67 > prod(vec)#计算连乘的积 [1] 9.332622e+157 > median(vec)#计算中位数 [1] 50.5 > quantile(vec)#计算分位数 0% 25% 50% 75% 100% 1.00 25.75 50.50 75.25 100.00 > quantile(vec,c(0.2,0.4,0.9)) 20% 40% 90% 20.8 40.6 90.1 > t=c(1,2,3,4,5,8,3,6) > which.max(t) [1] 6 > which.min(t) [1] 1
得解！今天的向量运算教程就到这里了！
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