DBILITY

사칙연산 등 직접 해보면 된다. 기술통계의 기본 함수들을 시험했다. #나머지 mod > 7%%3 [1] 1 #몫 > 7%/%3 [1] 2 #나누기 > 7/3 [1] 2.333333 #자승 > 2^2 [1] 4 > 2^3 [1] 8 #제곱근 > sqrt(2) [1] 1.414214 > sqrt(2)^2 [1] 2 > x str(x) num [1:5] 1 2 3 4 5 > class(x) [1] "numeric" #합계 > sum(x) [1] 15 #최대값 > max(x) [1] 5 #최소값 > min(x) [1] 1 #평균값 > mean(x) [1] 3 #표본분산 > var(x) [1] 2.5 #표본표준편차 > sd(x) [1] 1.581139 #중위수 > median(x) [1] 3 > x x [1] 1..

프로그래밍언어의 기본과 같다. 코드를 보면 바로 이해되지 않을까?! > x y if(x>y){ + print("크다") + print("알지?") + }else{ + print("작다") + print("모르니?") + } [1] "크다" [1] "알지?" > x ifelse(x%%2==0,"even", "odd") [1] "odd" "even" "odd" "even" "odd" "even" #foreach와 같다 > for(x in 1:5) { + print(x) + } [1] 1 [1] 2 [1] 3 [1] 4 [1] 5 > x while (x x repeat { + if(x>5) { + break + } + print(x) + x

데이터 타입의 확인은 class()와 str()함수를 사용할 수 있다. > as.vector(1) [1] 1 > class(as.vector(1)) [1] "numeric" > c(1) [1] 1 > class(c(1)) [1] "numeric" > x y z df df x y z 1 1 4 a 2 2 5 b 3 3 6 c > str(df) 'data.frame':3 obs. of 3 variables: $ x: num 1 2 3 $ y: num 4 5 6 $ z: chr "a" "b" "c" > str(x) num [1:3] 1 2 3 > class(x) [1] "numeric" > class(z) [1] "character" > str(df$x) num [1:3] 1 2 3 > class(df$x) ..

array()함수로 생성한다. array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL) 형태로 선언하며, data에는 벡터, dim에는 차원을 나타내는 벡터, dimnames는 행렬에서와 마찬가지로 list형태로 이름을 지정한다. 원소에 접근은 행열과 같다. #2차원배열 > array(1:12, dim=c(4,3)) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 5 9 [2,] 2 6 10 [3,] 3 7 11 [4,] 4 8 12 #2차원 배열 행,열명 포함 > x x c1 c2 c3 r1 1 3 5 r2 2 4 6 > str(x) int [1:2, 1:3] 1 2 3 4 5 6 - attr(*, "dimnames")=List of 2 ..$ : chr [1:2] "r1..

행렬은 matrix 함수를 통해 생성한다. 사용법은 matrix( data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL ) 형태로, data에는 벡터, nrow는 행의 수, ncol는 열의 수, byrow 는 행우선채우기, dimnames는 list타입으로 행과 열에 사용할 이름을 입력(rownames,colnames로도 가능)한다. 행렬원소 접근은 인덱스 또는 dimnames에서 입력한 행,열이름의 조합으로 가능하다. > matrix(c(1:6), nrow = 2, ncol = 3) [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > matrix(c(1:6),2,3,byrow = TRUE) [,1] [,2] [,3] [1,] 1..