本文主要是介绍【R语言】【3】apply,tapply,lapply,sapply,mapply与par函数相关参数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
前言
R语言绘图虽然看着简洁,但是函数参数实在是太多了——虽然学了4天,但是像是学了一周,其实我目前目的是画好看的图,那么如果有绘图模板就好了。由于买的书中的函数调用太多简洁,df$SOD等变量数据不知从何而来,所以要自己积累模板了。
这里存在一些问题,虽然学了知识就算忘了也有印象,但是忘的太多又要重学!比如几个月或是几年才捡起来,用几次的matlab,每次都要重敲一两天的语法代码和绘图代码,才能找到感觉……
目录
- 前言
- apply
- tapply 分组计算
- lapply 多元素按行分组计算
- sapply 简化版lapply
- mapply 多data计算
- par
- bty 图的围边
- fg/bg 前景/背景
- las 坐标轴横竖数字
- lty 线的类型
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apply
m <- array(c(1:10),dim=c(2,5)# byrow=TRUE #按行填充 array没有这个参数
)
m
a=apply(m,1,sum) #按行求和
a
a=apply(m,2,sum) #按列求和
a
> m[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 3 5 7 9
[2,] 2 4 6 8 10
> a
[1] 25 30
> a
[1] 3 7 11 15 19
a <- array(c(1:8),dim=c(2,2,2)
)
a
res=apply(a,1,sum) #第1层2x2,第2层2x2
res
res=apply(a,2,sum) #第1片2x2,第2片2x2
res
res=apply(a,c(1,2),sum) #6根1x2
res
> a
, , 1[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4, , 2[,1] [,2]
[1,] 5 7
[2,] 6 8
> res
[1] 16 20
> res
[1] 14 22
> res[,1] [,2]
[1,] 6 10
[2,] 8 12
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tapply 分组计算
v <- c(1:5)
v
group <- c(rep('a',3),rep('b',2))
group#a b
#6 9
tapply(v,group,sum) #按group分组,将对应的v中的元素加起来mat <- matrix(c(1:10),nrow=2)
mat
group <- matrix(c(rep(1,5),rep(2,5)),nrow=2)
group# 1 2
#15 40
# tapply(mat,group,sum) #按group分组,将对应的mat中的元素加起来#1 2
#3 8
tapply(mat,group,mean) #按group分组,将对应的mat中的元素加一起求均值
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lapply 多元素按行分组计算
需要转成data.frame
l <- list(a=c(1:5),b=c(6:10)
)
#返回一个list
res <- lapply(l,mean ) # 3 8
#转成data.frame
res <- as.data.frame(res)
res
> resa b
1 3 8
rownames <- paste('a',LETTERS,sep='#')
rownames#去掉前缀a#
names <- unlist(lapply(strsplit(rownames,'#'),function(x) x[2] #取第二个元素
))
names
> rownames[1] "a#A" "a#B" "a#C" "a#D" "a#E" "a#F" "a#G" "a#H" "a#I"
[10] "a#J" "a#K" "a#L" "a#M" "a#N" "a#O" "a#P" "a#Q" "a#R"
[19] "a#S" "a#T" "a#U" "a#V" "a#W" "a#X" "a#Y" "a#Z"
> names[1] "A" "B" "C" "D" "E" "F" "G" "H" "I" "J" "K" "L" "M" "N"
[15] "O" "P" "Q" "R" "S" "T" "U" "V" "W" "X" "Y" "Z"
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sapply 简化版lapply
l <- list(a=c(1:5),b=c(6:10)
)
sapply(l,mean,simplify=T) #T表示不用unlist了
a b
3 8
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mapply 多data计算
#可以传入多个data
mapply(sum,list(a=1,b=2,c=3),list(a=10,b=20,d=30)
)mapply(sum,list(a=1,b=2,c=3),list(a=10,b=20,c=30),list(a=15,b=25,d=35)
)mapply(function(x,y) x%%y,c(1:50),c(1:10)
)
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par
bty 图的围边
par(mfrow=c(3,2))
bty <- c('o','l','7','c',']','u') #bty是图的围边
for(i in 1:6){par(bty=bty[i])plot(1:5,main=paste('bty=',bty[i],sep=':'))
}
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fg/bg 前景/背景
前景就是图的围边
par(fg='red', #前景(边框)bg='white' #背景
)
par(mfrow=c(1,1),font=3, #1普通,2粗体,3斜体,4粗斜体family='serif') #字体serif就是Times New Roman#气泡图
plot(1:5,main="Times New Roman",cex=1:5, #cex是点的大小col=1:5 #col是颜色
)
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las 坐标轴横竖数字
#las表示坐标轴数字的横竖
par(mfrow=c(2,2))
for( i in 0:3){par(las=i)plot(1:5,main=paste('las=',i))
}
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lty 线的类型
par(mfrow=c(2,3))
for( i in 1:6){par(lty=i,lwd=i/2) #lwd默认是1,线段粗细plot(1:5,type='l',main=paste('lty=',i),sub='subtitle')
}
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这篇关于【R语言】【3】apply,tapply,lapply,sapply,mapply与par函数相关参数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!