如何在不带索引的R中打印大量值?

每当我们打印任何矢量时,R窗口的左侧都会显示索引,即使矢量中有一个值,索引也会存在。例如,如果我们打印一个值等于2的向量,则打印输出将为[1] 2,其中[1]代表索引。如果我们要打印不带索引的向量,则可以使用cat函数,如以下示例所示。

例1

x1<-1:50
x1
输出结果
[1]   1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
[26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

示例

cat(x1,fill=TRUE)
输出结果
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50

例2

x2<-rnorm(80)
x2
输出结果
[1] -0.80521374 0.31958949 -1.48420309 0.81002518 -0.21996595 -1.00172996
[7] 0.22351739 0.88238127 -0.39634599 -0.03713212 -0.98835229 -1.25814376
[13] 0.87085572 -0.85611684 -0.29874494 -1.24726965 0.58367707 0.59283764
[19] 1.12208675 -0.99539174 -1.00296505 0.14744371 1.07498541  -0.06393804
[25] 1.05421836 0.78820041 -1.83124330 -0.39376746 0.78146314   1.73795705
[31] 0.76103401 -0.99425354 -0.68722593 0.41017802 2.17813236   0.55434245
[37] 0.62527078 -0.56166543 0.06025381 0.81553325 0.38276496   -0.54946978
[43] 2.82117758 -0.39764193 1.13038425 -0.13615824 -0.32063000 -0.22354904
[49] -1.70144034 -0.87538953 0.71908202 -0.68515454 0.68152735 -3.61314448
[55] -0.45074050 -1.19185745 -0.38136640 0.44618919 -2.15542430 -0.46384009
[61] 0.75799481 0.93987283 1.23951174 0.30288382 -1.48214127 -1.93995177
[67] -0.58862690 -0.09822009 1.10421757 0.48513715 -0.55996766 0.72119011
[73] 2.24702108 -0.37606973 0.66518716 1.15377041 1.19221007 0.47804031
[79] 0.33829431 -0.63047169

示例

cat(x2,fill=TRUE)
输出结果
-0.8052137 0.3195895 -1.484203 0.8100252 -0.219966 -1.00173 0.2235174 0.8823813
-0.396346 -0.03713212 -0.9883523 -1.258144 0.8708557 -0.8561168 -0.2987449
-1.24727 0.5836771 0.5928376 1.122087 -0.9953917 -1.002965 0.1474437 1.074985
-0.06393804 1.054218 0.7882004 -1.831243 -0.3937675 0.7814631 1.737957 0.761034
-0.9942535 -0.6872259 0.410178 2.178132 0.5543425 0.6252708 -0.5616654
0.06025381 0.8155332 0.382765 -0.5494698 2.821178 -0.3976419 1.130384
-0.1361582 -0.32063 -0.223549 -1.70144 -0.8753895 0.719082 -0.6851545 0.6815273
-3.613144 -0.4507405 -1.191857 -0.3813664 0.4461892 -2.155424 -0.4638401
0.7579948 0.9398728 1.239512 0.3028838 -1.482141 -1.939952 -0.5886269
-0.09822009 1.104218 0.4851372 -0.5599677 0.7211901 2.247021 -0.3760697
0.6651872 1.15377 1.19221 0.4780403 0.3382943 -0.6304717

范例3

x3<-rpois(150,5)
x3
输出结果
[1] 1 6 7 7 6 8 5 2 7 2 6 4 5 5 3 6 3 3 7 6 1 8 6 6 6
[26] 2 3 4 4 4 4 5 2 5 8 1 3 3 4 3 1 3 6 6 10 6 2 5 5 2
[51] 7 4 4 9 6 7 2 6 2 5 5 7 4 3 7 6 4 2 6 8 6 7 3 4 8
[76] 2 6 5 4 5 4 5 5 3 5 6 6 8 3 4 4 7 6 4 4 2 5 7 2 10
[101] 3 5 5 6 7 9 2 7 9 5 7 6 0 4 6 7 8 4 5 3 4 3 7 7 5
[126] 13 4 3 9 9 7 6 4 7 8 5 7 4 7 4 9 5 8 4 1 6 6 2 10 7

示例

cat(x3,fill=TRUE)
输出结果
1 6 7 7 6 8 5 2 7 2 6 4 5 5 3 6 3 3 7 6 1 8 6 6 6 2 3 4 4 4 4 5 2 5 8 1 3 3 4 3
1 3 6 6 10 6 2 5 5 2 7 4 4 9 6 7 2 6 2 5 5 7 4 3 7 6 4 2 6 8 6 7 3 4 8 2 6 5 4
5 4 5 5 3 5 6 6 8 3 4 4 7 6 4 4 2 5 7 2 10 3 5 5 6 7 9 2 7 9 5 7 6 0 4 6 7 8 4
5 3 4 3 7 7 5 13 4 3 9 9 7 6 4 7 8 5 7 4 7 4 9 5 8 4 1 6 6 2 10 7

例子4

x4<-runif(80,2,5)
x4
输出结果
[1] 4.435970 2.624657 2.451233 4.442715 2.190130 2.226768 3.177817 2.178521
[9] 2.234834 2.228027 4.381513 2.052545 2.744667 3.162011 4.731392 4.378479
[17] 4.474160 3.416653 4.903176 3.525459 4.711460 4.337899 3.336221 4.640738
[25] 3.075943 4.630204 4.372429 4.393392 4.678343 2.356057 3.652575 4.311324
[33] 2.333218 3.325070 3.993173 4.402070 3.938035 2.853330 3.731457 2.789883
[41] 4.016687 3.593640 4.553039 2.479682 2.235848 3.975596 4.436557 4.888424
[49] 3.426769 3.536130 3.465132 4.423580 4.008968 2.218030 4.907232 3.751205
[57] 2.782190 4.860979 3.680459 3.953126 4.426685 4.086084 4.101165 4.857805
[65] 2.475631 4.177959 4.936971 3.693090 4.383131 4.638622 4.576787 2.672324
[73] 4.619832 3.576587 4.285013 2.985745 2.228742 3.732050 2.636020 4.450006

示例

cat(x4,fill=TRUE)
输出结果
4.43597 2.624657 2.451233 4.442715 2.19013 2.226768 3.177817 2.178521 2.234834
2.228027 4.381513 2.052545 2.744667 3.162011 4.731392 4.378479 4.47416 3.416653
4.903176 3.525459 4.71146 4.337899 3.336221 4.640738 3.075943 4.630204 4.372429
4.393392 4.678343 2.356057 3.652575 4.311324 2.333218 3.32507 3.993173 4.40207
3.938035 2.85333 3.731457 2.789883 4.016687 3.59364 4.553039 2.479682 2.235848
3.975596 4.436557 4.888424 3.426769 3.53613 3.465132 4.42358 4.008968 2.21803
4.907232 3.751205 2.78219 4.860979 3.680459 3.953126 4.426685 4.086084 4.101165
4.857805 2.475631 4.177959 4.936971 3.69309 4.383131 4.638622 4.576787 2.672324
4.619832 3.576587 4.285013 2.985745 2.228742 3.73205 2.63602 4.450006

范例5

x5<-rexp(50,2.35)
x5
输出结果
[1] 1.016516217 0.721335837 0.338276694 0.400194614 0.582205216 0.007181041
[7] 0.199392134 0.409682007 0.159855571 0.508902457 1.154262683 0.099887098
[13] 0.103252343 0.906729850 0.050266374 0.057188442 0.519506878 0.402857089
[19] 0.218303973 0.047213354 0.201429579 0.469359258 0.378838251 0.107099142
[25] 0.359931404 0.811271829 0.422585112 0.655336554 0.157745503 0.270419961
[31] 0.273113782 0.044406735 0.987502275 1.803740455 0.810761784 0.230156457
[37] 0.011306944 0.107074123 2.575930173 0.120097098 0.069905263 0.004458232
[43] 0.130728411 0.263245955 0.247016598 0.056639419 0.444263721 0.155409799
[49] 0.136015234 0.727748260

示例

cat(x5,fill=TRUE)
输出结果
1.016516 0.7213358 0.3382767 0.4001946 0.5822052 0.007181041 0.1993921 0.409682
0.1598556 0.5089025 1.154263 0.0998871 0.1032523 0.9067298 0.05026637
0.05718844 0.5195069 0.4028571 0.218304 0.04721335 0.2014296 0.4693593
0.3788383 0.1070991 0.3599314 0.8112718 0.4225851 0.6553366 0.1577455 0.27042
0.2731138 0.04440673 0.9875023 1.80374 0.8107618 0.2301565 0.01130694 0.1070741
2.57593 0.1200971 0.06990526 0.004458232 0.1307284 0.263246 0.2470166
0.05663942 0.4442637 0.1554098 0.1360152 0.7277483