R语言的算数运算

下面内容摘录自《R 语言与数据科学的终极指南》专栏文章的部分内容，每篇文章都在 5000 字以上，质量平均分高达 94 分，看全文请点击下面链接：

3章3节：R的赋值操作与算术运算_r 链式赋值-CSDN博客文章浏览阅读172次。掌握这些基本的算术运算，不仅是 R 语言编程的基石，更是开展医学数据分析与建模的关键所在，进而为临床数据的科学分析提供强有力的计算支撑。_r 链式赋值https://blog.csdn.net/2301_79425796/article/details/140776119

欢迎订阅我们专栏

.......前面部分请点击上面链接看原文

1、四则运算

四则运算是最基本的数学运算，包括加法、减法、乘法和除法。这些运算在医学数据分析中扮演着重要角色，比如计算患者的BMI（体质指数）、药物剂量的调整等。

加法：用于计算总数或合并数据。例如，计算某医院在某2周内接受的所有患者的总数：

num_patients_week1 <- 150
num_patients_week2 <- 175
total_patients <- num_patients_week1 + num_patients_week2
print(total_patients)

结果为：

[1] 325

减法：用于计算差异或变动。

例如，比较某药物治疗前后的血糖水平：

glucose_before <- 120
glucose_after <- 85
change_in_glucose <- glucose_before - glucose_after
print(change_in_glucose)

结果为：

[1] 35

乘法：用于计算总量或扩展数据。

例如，计算多剂量药物的总用量：

dose_per_day <- 50  # 每天的药物剂量（毫克）
days <- 10  # 使用天数
total_dose <- dose_per_day * days
print(total_dose)

结果为：

[1] 500

除法：用于分配或计算比率。

例如，计算每位患者的平均体重：

total_weight <- 5000  # 总体重（千克）
num_patients <- 100
average_weight <- total_weight / num_patients
print(average_weight)

结果为：

[1] 50

2、整除运算

整除运算用于计算两个整数相除的商和余数。在医学数据处理中，整除运算可以帮助我们理解数据的分布情况或进行数据分组。

整除运算 %/%：计算整数商。例如，将一个总数分成固定数量的组：

total_samples <- 28
group_size <- 5
num_groups <- total_samples %/% group_size
print(num_groups)

结果为：

[1] 5

整除余数 %%：计算余数。例如，了解在将样本分组后的剩余样本数量：

remaining_samples <- total_samples %% group_size
print(remaining_samples)

结果为：

[1] 3

3、幂指数运算

幂指数运算用于计算一个数的幂次。在医学中，幂指数运算常用于计算指数增长的药物剂量或疾病传播模型。

幂运算 ^：在R语言中，幂运算用于计算一个数值的指数。例如，如果你想计算2的5次方，你可以使用 ^ 运算符来实现。下面是一个简单的幂运算示例：

# 定义底数和指数
base <- 2
exponent <- 5
# 计算底数的指数
result_power <- base ^ exponent
print(result_power)

结果为：

[1] 32

4、自然指数运算

自然指数运算是指以自然常数 ee 为底的指数运算。在R语言中，我们使用 exp() 函数来进行自然指数运算。自然常数 ee 的近似值为 2.71828。这个常数在数学和科学中有广泛的应用，如在复利计算、统计学中的分布函数等。

# 计算自然指数e的1次方
result <- exp(1)
print(result)

结果为：

[1] 2.718282

5、对数运算

对数运算是幂运算的逆操作。对数运算的不同底数对计算结果有直接影响，R语言提供了多种对数函数，分别是：

log()：计算以自然常数 ee 为底的对数。
log2()：计算以2为底的对数。
log10()：计算以10为底的对数。
log(x, base = a)：计算以任意数 aa 为底的对数。

.......后面部分请看原文

欢迎订阅我们专栏，深度系统地学习R语言。

为帮助大家更出色地掌握临床统计、数据挖掘以及人工智能建模的入门知识和应用，由于众多同学在计算机编程上经验欠缺，特此开设《R 语言与数据科学的终极指南》专栏。该专栏每周至少会定期更新三篇，直到整个专栏更新完成。每篇文章都在 5000 字以上，质量平均分高达 94 分。要提醒大家的是，每结束一个章节，专栏的优惠力度就会减小，当下正是订阅的最佳优惠时段，诚邀各位积极订阅！

专栏《R 语言与数据科学的终极指南》链接：https://blog.csdn.net/2301_79425796/category_12729892.html?spm=1001.2014.3001.5482