#學習目標
#指派物件
#數學運算
#向量運算
#向量命名
#畫長條圖
#建立一個物件，命名為height，輸入你(妳)的身高(公尺)
#建立一個物件，命名為weight，輸入你(妳)的體重(公斤)
#建立一個物件，命名為bmi，將上述已建立的物件，寫入bmi計算公式，算出你(妳)的bmi，並四捨五入取到小數點後2位
#建立一個物件，命名為bmi_j，用bmi的標準，判斷你(妳)的bmi是否正常
#指派符號" <-"的輸入方式：
height <- 1.70
weight <- 57
bmi<-weight/height^2
#取小數點到第二位
bmi <- round(bmi,2)
#判斷bmi是否在正常範圍bmi>18.5 & bmi<24
bmi>18.5
## [1] TRUE
bmi<24
## [1] TRUE
bmi>18.5 & bmi<24
## [1] TRUE
bmi_j <- bmi>18.5 & bmi<24
##向量(vector)運算，輸入5筆身高、體重資料，命名為height_g、weight_g
weight_g <- c(56, 62, 77, 87, 88)
height_g <- c(1.56, 1.63, 1.65, 1.70, 1.75, 7.80)
bmi<-weight/height_g^2
#取小數點後2位
bmi_g <- round(bmi,2)
#判斷bmi是否
bmi_g_j <- bmi>18.5 & bmi<24
bmi_g_j
## [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE
#用平均數計算bmi合格率(邏輯值也可以運算。FALSE=0, TRUE=1)
bmi_q <- mean(bmi_g_j)
bmi_q
## [1] 0.8333333
#為向量命名A B C D E
names(weight_g) <- c("A", "B", "C", "D", "E" )
weight_g
## A B C D E
## 56 62 77 87 88
#選擇vector內元素
weight_g[3]
## C
## 77
weight_g[1:3]
## A B C
## 56 62 77
weight_g[weight_g>70]
## C D E
## 77 87 88
#數學運算
length(weight_g) #計算向量內的元數個數
## [1] 5
mean(weight_g)
## [1] 74
max(weight_g)
## [1] 88
which.max(weight_g)
## E
## 5
sum(weight_g)
## [1] 370
min(weight_g)
## [1] 56
#排序(預設是由小到大)
sort(weight_g)
## A B C D E
## 56 62 77 87 88
#排序(由大到小，加上decreasing = TRUE)
#將身高換算為英吋(1 inch = 2.54 cm)，取小數點後一位
##畫長條圖