#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 <-1.69
weight <-53
bmi<-weight/height^2
bmi
## [1] 18.55677
#取小數點到第二位
bmi_2 <- 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, 58, 69, 78, 65)
height_g <- c(1.67, 1.78, 1.65, 1.77, 1.69)
bmi_g <- weight_g/height_g^2
bmi_g
## [1] 20.07960 18.30577 25.34435 24.89706 22.75831
#取小數點後2位
bmi_g <- round(bmi,2)
#判斷bmi是否在正常範圍bmi>18.5 & bmi<24
bmi_g_j <- bmi>18.5 & bmi<24
bmi_g_j
## [1] TRUE
#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] 1
#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 58 69 78 65
#選擇vector內元素
weight_g[3]
## C
## 69
weight_g[1:3]
## A B C
## 56 58 69
weight_g[weight_g>70]
## D
## 78
#數學運算
length(weight_g)#計算向量內的元數個數
## [1] 5
mean(weight_g)
## [1] 65.2
max(weight_g)
## [1] 78
which.max(weight_g)
## D
## 4
sum(weight_g)
## [1] 326
min(weight_g)
## [1] 56
#排序(預設是由小到大)
sort(weight_g)
## A B E C D
## 56 58 65 69 78
#排序(由大到小,加上decreasing = TRUE)
sort(weight_g, decreasing = TRUE)
## D C E B A
## 78 69 65 58 56