用 R 计算范围内向量值的数量

在数据分析和机器学习中，我们经常需要对向量进行统计分析。其中一项基本的任务就是计算向量中在某个范围内的值的数量。在 R 中，我们可以使用一些内置函数和操作来完成此任务。

准备工作

首先，我们需要有一个向量，其中包含一些数值。我们可以使用 R 中的 c() 函数来创建这样的向量。以下是一个示例向量：

vec <- c(1, 3, 5, 6, 8, 10, 12, 15)

计算范围内向量值的数量

假设我们想计算在向量 vec 中，数值在 5 和 10 之间（包括 5 和 10）的元素个数。我们可以使用如下代码：

sum(vec >= 5 & vec <= 10)

以上代码使用 >= 和 <= 运算符来检查向量中每个元素是否在指定范围内，并使用 & 运算符将两个逻辑向量进行逐元素的“与”运算。结果是一个逻辑向量，其中为 TRUE 的元素表示原向量中该位置上的元素位于指定范围内，为 FALSE 的元素表示不在范围内。最后，将这个逻辑向量传递给 sum() 函数，可以得到范围内元素的数量。

多个范围的计算

如果我们需要计算多个范围内的元素数量，使用以上方法会有些麻烦。这时可以使用 cut() 函数将向量划分为不同的区间，并计算每个区间内的元素数量。以下是一个示例：

ranges <- c(0, 5, 10, 15)
cuts <- cut(vec, ranges)
table(cuts)

以上代码将向量 vec 按照范围向量 ranges 中的值进行划分，生成一个分段对象 cuts。接着使用 table() 函数，可以统计每个分段中出现的次数。结果如下：

(0,5]  (5,10] (10,15] 
    1      3      4 

以上结果表示向量 vec 中有 1 个元素位于范围 (0, 5]，3 个元素位于范围 (5, 10]，4 个元素位于范围 (10, 15]。

结论

此处我们介绍了 R 中计算范围内向量值数量的两种常见方法：逻辑向量与 sum() 函数和分段对象与 table() 函数。可以根据实际需要选择不同的方法处理向量数据。