[ADsP 5주차] 강의요약

암기x 필요할 때 찾아서하는 것.

 

 

 

 

리스트  'A', 2, True 다 묶을 수 있다.

L [[3]] 는 L리스트의 3번째 원소

숫자, 문자 데이터 data.frame으로 묶어놓으면 숫자형, 문자형 그대로 쓸 수 있다.

 

 

배열은 3차원..! 2차원은 행렬!!

 

벡터는 1차원이에요~

 

 

비교 연산지의 값은 True  or  False 임

 

> a == 'abc'
[1] TRUE

> a != 'abcdefg'
[1] TRUE

> b > 'adsp'
[1] FALSE

> number1 <= 20
[1] TRUE

> is.na(logical)
[1] TRUE

> is.null(NULL)
[1] TRUE

 

 

> 7+3
[1] 10

> 7-3
[1] 4

> 7*3
[1] 21

> 7/3
[1] 2.333333

> 7%/%3
[1] 2

> 7%%3
[1] 1

 

# 만약 벡터의 길이가 동일하지 않은 경우, 원소가 많은쪽이 기준이 된다
x = c(1, 2, 3)
y = c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
x + y

# 2, 4, 6, 5, 7, 9

 

 

 

A = True  

!A = False  (A의 로지컬적 값의 반대값) 

 

& = and     A & B  = A도 True, B도 True 인 경우  True 나옴

| = or          A | B  = A  둘 중 하나의 값만 참이여도 참. 

 

 

R

1) 내장 함수  : R이란 언어 자체에 들어있는 함수  (반복적으로 많이 쓰이는 함수)

2) 사용자 정의함수  : 개인이 많이 써서 정의한 함수 (R에 기본적으로 저장되지 않음) 

 

시험에서 물어보진 않음.

 

> help (paste)
> ?paste  
> paste('banana','juice')
[1] "banana juice"
> seq(1,16,2)
[1]  1  3  5  7  9 11 13 15
> rep(1,6)[1] 1 1 1 1 1 1

> a <- 1
> a[1] 1
> rm(a)
> aError: object 'a' not found

> ls()
[1] "b" "d" "logical" "number1"
> print(5)
[1] 5

 

 

 

> vector1 <- c(1:9)
> sum(vector1)
[1] 45
> mean(vector1)
[1] 5
> median(vector1)
[1] 5
> var(vector1)
[1] 7.5
> sd(vector1)
[1] 2.738613
> summary(vector1)
    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max.
       1       3       5       5       7       9 
> range(vector1)
[1] 1 9

 

 

 

 

지금은 넘어가도 됨 이름만 변경해놓음

 

 

 

컴퓨터는 싫증을 내지 않는다.  = 반복을 잘한다.

제어문 - 반복문/ 조건문

 

반복문 (For, While)

For :  반복할 횟수가 정해져 있을 때

 

for (몇 번 반복)  { 뭐를 반복해 }

 in 1:9  = 1,2,3,4,5,6,7,8,9  (한 개 씩 꺼내서 e[i]에 넣고 i * i 한 값 추출  또 반복

 

while : 조건으로 자를 때  ( ex A < B 면 계속 반복해)

 

 

 

조건문

if (  A 조건 )  {   

~~~~로직실행 

}   else  { 

~~~~ 로직실행

} 

 

 

시험엔 안나

참고만 하기

 

 

 

 

 

값 더하는 건 복습 필요!

 

복습필요!

 

복습필요!