求在 R 中成对移动的向量元素的乘积。
为了找到成对向前移动的向量元素的乘积，我们可以使用 prod 函数和 combn 函数。
例如，如果我们有一个名为 V 的向量，并且我们想找到 V 的元素成对向前移动的乘积，那么我们可以使用以下命令 -
combn(V,2,prod)
示例 1
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x1<-1:10x1
如果您执行上面给定的代码段，它会生成以下输出 -
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
将以下代码添加到上述代码段中 -
x1<-1:10combn(x1,2,prod)
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 6 8 10 12 14 16 18 20 12 15 18 21 24 27 30 20[26] 24 28 32 36 40 30 35 40 45 50 42 48 54 60 56 63 70 72 80 90
示例 2
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x2<-1:20x2
如果您执行上面给定的代码段，它会生成以下输出 -
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
将以下代码添加到上述代码段中 -
x2<-1:20combn(x2,2,prod)
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19[19] 20 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38
[37] 40 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60
[55] 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80 30 35
[73] 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 42 48 54 60 66
[91] 72 78 84 90 96 102 108 114 120 56 63 70 77 84 91 98 105 112
[109] 119 126 133 140 72 80 88 96 104 112 120 128 136 144 152 160 90 99
[127] 108 117 126 135 144 153 162 171 180 110 120 130 140 150 160 170 180 190
[145] 200 132 143 154 165 176 187 198 209 220 156 168 180 192 204 216 228 240
[163] 182 195 208 221 234 247 260 210 224 238 252 266 280 240 255 270 285 300
[181] 272 288 304 320 306 323 340 342 360 380
示例 3
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x3<-rpois(20,5)x3
如果您执行上面给定的代码段，它会生成以下输出 -
[1] 5 4 8 5 5 7 2 5 3 5 3 6 3 3 7 8 9 4 2 8
将以下代码添加到上述代码段中 -
x3<-rpois(20,5)combn(x3,2,prod)
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[1] 20 40 25 25 35 10 25 15 25 15 30 15 15 35 40 45 20 10 40 32 20 20 28 8 20[26] 12 20 12 24 12 12 28 32 36 16 8 32 40 40 56 16 40 24 40 24 48 24 24 56
64
[51] 72 32 16 64 25 35 10 25 15 25 15 30 15 15 35 40 45 20 10 40 35 10 25 15
25
[76] 15 30 15 15 35 40 45 20 10 40 14 35 21 35 21 42 21 21 49 56 63 28 14 56
10
[101] 6 10 6 12 6 6 14 16 18 8 4 16 15 25 15 30 15 15 35 40 45 20 10 40
15
[126] 9 18 9 9 21 24 27 12 6 24 15 30 15 15 35 40 45 20 10 40 18 9 9 21
24
[151] 27 12 6 24 18 18 42 48 54 24 12 48 9 21 24 27 12 6 24 21 24 27 12 6
24
[176] 56 63 28 14 56 72 32 16 64 36 18 72 8 32 16
示例 4
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x4<-rpois(20,20)x4
如果您执行上面给定的代码段，它会生成以下输出 -
[1] 24 23 21 20 23 21 25 16 12 26 13 18 20 26 13 23 19 20 18 25
将以下代码添加到上述代码段中 -
x4<-rpois(20,20)combn(x4,2,prod)
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[1] 552 504 480 552 504 600 384 288 624 312 432 480 624 312 552 456 480 432[19] 600 483 460 529 483 575 368 276 598 299 414 460 598 299 529 437 460 414
[37] 575 420 483 441 525 336 252 546 273 378 420 546 273 483 399 420 378 525
[55] 460 420 500 320 240 520 260 360 400 520 260 460 380 400 360 500 483 575
[73] 368 276 598 299 414 460 598 299 529 437 460 414 575 525 336 252 546 273
[91] 378 420 546 273 483 399 420 378 525 400 300 650 325 450 500 650 325 575
[109] 475 500 450 625 192 416 208 288 320 416 208 368 304 320 288 400 312 156
[127] 216 240 312 156 276 228 240 216 300 338 468 520 676 338 598 494 520 468
[145] 650 234 260 338 169 299 247 260 234 325 360 468 234 414 342 360 324 450
[163] 520 260 460 380 400 360 500 338 598 494 520 468 650 299 247 260 234 325
[181] 437 460 414 575 380 342 475 360 500 450
例 5
以下代码段创建了一个示例数据框 -
x5<-rpois(20,100)x5
如果您执行上面给定的代码段，它会生成以下输出 -
[1] 125 90 101 99 115 94 106 93 108 85 102 99 115 107 104 117 92 125 93[20] 104
将以下代码添加到上述代码段中 -
x5<-rpois(20,100)combn(x5,2,prod)
如果您将上述所有给定的片段作为单个程序执行，它会生成以下输出 -
[1] 11250 12625 12375 14375 11750 13250 11625 13500 10625 12750 12375 14375[13] 13375 13000 14625 11500 15625 11625 13000 9090 8910 10350 8460 9540
[25] 8370 9720 7650 9180 8910 10350 9630 9360 10530 8280 11250 8370
[37] 9360 9999 11615 9494 10706 9393 10908 8585 10302 9999 11615 10807
[49] 10504 11817 9292 12625 9393 10504 11385 9306 10494 9207 10692 8415
[61] 10098 9801 11385 10593 10296 11583 9108 12375 9207 10296 10810 12190
[73] 10695 12420 9775 11730 11385 13225 12305 11960 13455 10580 14375 10695
[85] 11960 9964 8742 10152 7990 9588 9306 10810 10058 9776 10998 8648
[97] 11750 8742 9776 9858 11448 9010 10812 10494 12190 11342 11024 12402
[109] 9752 13250 9858 11024 10044 7905 9486 9207 10695 9951 9672 10881
[121] 8556 11625 8649 9672 9180 11016 10692 12420 11556 11232 12636 9936
[133] 13500 10044 11232 8670 8415 9775 9095 8840 9945 7820 10625 7905
[145] 8840 10098 11730 10914 10608 11934 9384 12750 9486 10608 11385 10593
[157] 10296 11583 9108 12375 9207 10296 12305 11960 13455 10580 14375 10695
[169] 11960 11128 12519 9844 13375 9951 11128 12168 9568 13000 9672 10816
[181] 10764 14625 10881 12168 11500 8556 9568 11625 13000 9672
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