GIST에서 공개하는 청년 AI. Big Data 아카데미 온라인 기초과정 빅데이터 분석과 R프로그래밍 강의를 참고하였다.
R Studio를 실행하여 실습을 해본다.
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x<-c(1,3,5,7,9)
x[3]
x[-1]
x1<-x[-c(1,2)]
x1
x2<-x[-c(1:3)]
x2
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cs |
x <-c(1,3,5,7,9): 1,3,5,7,9 값이 들어간 numeric calss의 x벡터 생성한다.
x [3]: x벡터의 3번째 값을 출력한다.
x [-1]: x벡터에서 첫 번째 값을 삭제한 벡터 값들을 출력한다.
x1 <-x [-c(1,2)]: x벡터에서 첫 번째 두 번째 값을 삭제한 벡터를 x1벡터로 생성한다.
x2 <-x [-c(1:3)]: x벡터에서 첫 번째부터 세 번째 값까지 삭제한 벡터를 x2벡터로 생성한다.
seq(시작, 끝, 옵션): sequence
1
2
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y1<-seq(0,10, length=20)
y2<-seq(0,10, by=0.5)
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cs |
y1<-seq(0,10,length=20): 0부터 10까지 20개의 값을 생성하여 y1벡터로 생성한다.
y2 <-seq(0,10, by=0.5): 0부터 10까지 0.5 간격으로 값을 생성하여 y2벡터로 생성한다.
rep(시작, 끝, 횟수): replication, 숫자를 반복적으로 사용
1
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z1<-rep(1:4, 2)
z2<-rep(1:2,5)
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cs |
z1<-rep(1:4,2): 1부터 4까지 두 번을 반복하여 값을 생성하여 z1벡터로 생성한다.
z2 <-rep(1:2,5): 1부터 2까지 다섯 번을 반복하여 값을 생성하여 z2벡터로 생성한다.
벡터 결합
cbind: 열을 기준으로 결합
rbind: 행을 기준으로 결합
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a<-c(1,3,5,7,9)
b<-c(2,4,6,8,10)
c1<-cbind(a,b)
c2<-rbind(a,b)
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cs |
홀수 5개가 들어간 벡터 a와 짝수 5개가 들어간 벡터 b를 생성하였다.
c1 <-cbind(a, b): a, b벡터를 열을 기준으로 결합하여 c1벡터를 생성하였다.
c2 <-rbind(a, b): a, b벡터를 행을 기준으로 결합하여 c2벡터를 생성하였다.
행렬의 생성
matrix(행의 수, 열의 수, 옵션)
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m1<-matrix(1:10, nrow=2)
m2<-matrix(1:6, ncol=3)
m3<-matrix(1:6, nrow=2, byrow=T)
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cs |
m1 <-matrix(1:10, nrow=2): 1부터 10까지 2개의 행을 행렬 m1을 생성한다.
m2 <-matrix(1:6, ncol=3): 1부터 6까지 3개의 열을 가진 행렬 m2를 생성한다.
m3 <-matrix(1:6, nrow=2, byrow=T): 1부터 6까지 2개의 행을 가진 행렬 m3를 행부터 채운다.
고차원 행렬
array(값, dim=차원)
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a1<-array(c(1:18), dim=c(3,3,2))
a1[, ,1]
a1[, ,2]
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cs |
a1 <-array(c(1:18), dim=c(3,3,2)): 1부터 18까지의 값으로 되어있고, 3x3x2차원으로 이루어진 고차원 행렬 a1을 생성한다.
a1 [, ,1]: 첫번째 차원(z축 첫번째)의 값들을 출력한다.
a1[, ,2]: 두 번째 차원(z 축 두 번째)의 값들을 출력한다.
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