R Academy · पाठ

दोहराए गए मानों के लिए rep()

rep(), times और each तर्कों से मानों और वेक्टर को दोहराएँ।

पाठ 3, कुल 4 में से13 चरण

दोहराए गए मानों के लिए rep(), CoddyKit पर R Academy का एक निःशुल्क पाठ है। यह 4 में से 3वाँ पाठ है। इस अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ पूरा पढ़ना निःशुल्क है — इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ व्यावहारिक अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। यह R Academy सीखने के मार्ग का हिस्सा है और आपकी प्रगति वेब तथा CoddyKit ऐप पर सिंक होती रहती है। R Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

rep() का परिचय

rep() का अर्थ replicate है। यह मानों या वेक्टरों को निर्धारित संख्या में दोहराता है। संरचित परीक्षण डेटा, संतुलित डेटासेट और वेक्टरों में डिफ़ॉल्ट मान भरने के लिए यह सबसे उपयोगी उपकरणों में से एक है।

# Repeat a single value
zeros <- rep(0, times = 5)
cat('Five zeros:', zeros, '
')

# Repeat a string
status <- rep('active', times = 4)
cat('Status:', status, '
')

rep(x, times) — पूरे वेक्टर को दोहराना

जब x एक वेक्टर हो और times एकल पूर्णांक हो, तब rep() पूरे वेक्टर को उतनी बार दोहराता है। आउटपुट की लंबाई length(x) * times होती है।

# Repeat a vector 3 times
weekend <- c('Saturday', 'Sunday')
four_weekends <- rep(weekend, times = 4)
cat('4 weekends:', four_weekends, '
')

# Repeat numeric vector
pattern <- c(1, 2, 3)
cat('Pattern x3:', rep(pattern, times = 3), '
')

rep(x, each) — प्रत्येक तत्व को दोहराना

each आर्ग्युमेंट अगले तत्व पर जाने से पहले प्रत्येक अलग तत्व को दोहराता है। यह times से मुख्य अंतर है: each तत्वों को उसी स्थान पर दोहराता है।

groups <- c('A', 'B', 'C')

# times: repeats whole vector
cat('times=3:', rep(groups, times = 3), '
')
# A B C A B C A B C

# each: repeats each element before next
cat('each=3 :', rep(groups, each = 3), '
')
# A A A B B B C C C

rep(x, times = c(...)) — अलग-अलग दोहराव

जब times, x के समान लंबाई वाला वेक्टर हो, तब x का प्रत्येक तत्व उससे संबंधित संख्या में दोहराया जाता है। इससे दोहराव पर बारीकी से नियंत्रण मिलता है।

# Different number of repeats per element
fruits <- c('apple', 'banana', 'cherry')
counts <- c(3, 1, 2)

fruit_basket <- rep(fruits, times = counts)
cat('Fruit basket:', fruit_basket, '
')
# apple apple apple banana cherry cherry

# Useful for creating category labels
cat('Length:', length(fruit_basket), '
')

rep_len() — निश्चित लंबाई तक दोहराना

rep_len(x, length.out) वेक्टर x को तब तक दोहराता है, जब तक परिणाम में ठीक length.out तत्व न हो जाएँ। यह दोहराव चक्रीय होता है — आवश्यकता पड़ने पर वेक्टर की शुरुआत से फिर जारी रहता है।

# Cycle through seasons to fill 12 months
seasons <- c('Spring', 'Summer', 'Autumn', 'Winter')
year_seasons <- rep_len(seasons, length.out = 12)
cat('12 months by season:', year_seasons, '
')

# Cycle through 1, 2, 3 for 10 items
rotation <- rep_len(1:3, length.out = 10)
cat('Rotation:', rotation, '
')

times और each को मिलाना

अधिक जटिल दोहराव पैटर्न बनाने के लिए आप times और each का साथ में उपयोग कर सकते हैं। R पहले each लागू करता है (प्रत्येक तत्व का विस्तार करता है), फिर बने हुए वेक्टर को times बार दोहराता है।

# each=2 then times=3
vals <- c(1, 2)
result <- rep(vals, each = 2, times = 3)
cat('each=2, times=3:', result, '
')
# 1 1 2 2  repeated 3 times: 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1 2 2

cat('Length:', length(result), '
')

संतुलित समूह लेबल बनाना

rep() का एक पारंपरिक उपयोग प्रयोगों के लिए संतुलित समूह लेबल बनाना है — जहाँ आप प्रत्येक समूह में समान संख्या में प्रेक्षण चाहते हैं।

# 5 subjects per treatment group
treatments <- c('Control', 'LowDose', 'HighDose')
n_per_group <- 5

group_labels <- rep(treatments, each = n_per_group)
cat('Group labels:', group_labels, '
')
cat('Total subjects:', length(group_labels), '
')

# Count per group
for (g in treatments) {
  cat(g, ':', sum(group_labels == g), '
')
}

लॉजिकल मानों को दोहराना

rep() किसी भी डेटा प्रकार के साथ काम करता है, जिसमें लॉजिकल मान भी शामिल हैं। यह मास्क, फ़्लैग या बारी-बारी से आने वाले TRUE/FALSE पैटर्न बनाने में उपयोगी है।

# Alternating TRUE/FALSE pattern
alternate <- rep(c(TRUE, FALSE), times = 5)
cat('Alternating mask:', alternate, '
')

# Apply mask to select every other element
data_vals <- 10:19
cat('Every other value:', data_vals[alternate], '
')

# Create a block pattern: 3 TRUE then 3 FALSE
block <- rep(c(TRUE, FALSE), each = 3)
cat('Block pattern:', block, '
')

मैट्रिक्स भरने के लिए rep()

पैटर्न वाले डेटा से मैट्रिक्स को जल्दी भरने के लिए आप rep() का उपयोग कर सकते हैं। चूँकि matrix() इनपुट के रूप में वेक्टर स्वीकार करता है, इसलिए इसे rep() के साथ मिलाने पर पैटर्न वाले मैट्रिक्स बनाना आसान हो जाता है।

# Fill a 3x4 matrix with a repeating pattern
pattern <- rep(c(1, 0), times = 6)
checker <- matrix(pattern, nrow = 3, ncol = 4)
cat('Checkerboard-like matrix:
')
print(checker)

# Fill diagonal-like with rep
fill <- rep(1:4, each = 3)
cat('Repeated fill:', fill, '
')

सारांश तालिका का विस्तार करना

परिवर्तनीय times के साथ rep() का एक व्यावहारिक उपयोग: आवृत्ति तालिका को फिर से कच्चे डेटा वेक्टर में बदलना। यदि आपको पता है कि प्रत्येक मान कितनी बार आया, तो rep() उन प्रेक्षणों को फिर से बना देता है।

# Summary: grade frequencies
grades <- c('A', 'B', 'C', 'D')
frequencies <- c(5, 12, 8, 3)

# Reconstruct raw grade vector
raw_grades <- rep(grades, times = frequencies)
cat('Raw grades (', length(raw_grades), 'students):', raw_grades, '
')

# Verify frequency table
cat('Freq table:
')
print(table(raw_grades))

rep() का सारांश

यहाँ rep() के लिए एक त्वरित संदर्भ दिया गया है:

  • rep(x, times = n) — पूरे x को n बार दोहराता है
  • rep(x, each = n) — प्रत्येक तत्व को n बार दोहराता है
  • rep(x, times = c(...)) — प्रत्येक तत्व के लिए अलग-अलग दोहराव
  • rep_len(x, n) — ठीक n तत्वों तक पहुँचने के लिए x को चक्रीय रूप से दोहराता है
  • किसी भी प्रकार के साथ काम करता है: संख्यात्मक, कैरेक्टर, लॉजिकल, फ़ैक्टर
x <- c(10, 20, 30)
cat('times=2  :', rep(x, times = 2), '
')
cat('each=2   :', rep(x, each = 2), '
')
cat('var times:', rep(x, times = c(1, 2, 3)), '
')
cat('rep_len  :', rep_len(x, 7), '
')

त्वरित जाँच

rep(c(1, 2), each = 3) क्या बनाता है?

पुनरावलोकन: मानों को दोहराने के लिए rep()

उत्कृष्ट! इस पाठ की मुख्य बातें:

  • rep(x, times) पूरे वेक्टर को दोहराता है; rep(x, each) प्रत्येक तत्व को अलग-अलग दोहराता है
  • times में वेक्टर देने पर प्रत्येक तत्व के लिए दोहराव की संख्या अलग-अलग निर्धारित की जा सकती है
  • rep_len(x, n) ठीक n तत्व बनने तक x को चक्रीय रूप से दोहराता है
  • सामान्य उपयोग: संतुलित समूह लेबल, मास्क, आवृत्ति तालिका का विस्तार, पैटर्न वाले मैट्रिक्स
  • संख्यात्मक, कैरेक्टर और लॉजिकल डेटा प्रकारों के साथ समान रूप से काम करता है
# Create a balanced experiment design
treatments <- c('Placebo', 'Drug_A', 'Drug_B')
subjects_per <- 4

design <- rep(treatments, each = subjects_per)
cat('Experiment design:
')
cat(design, '
')
cat('Total N:', length(design), '
')
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पाठ्यक्रम
43
पाठ
159

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या “दोहराए गए मानों के लिए rep()” पाठ निःशुल्क है?

हाँ — R Academy अध्ययन पथ के 3 तक कोई भी पाठ, जिसमें “दोहराए गए मानों के लिए rep()” भी शामिल है, यहाँ वेब पर पूरा पढ़ना निःशुल्क है। इसके बाद CoddyKit PRO हर पाठ अनलॉक करता है, साथ ही अंतर्निर्मित कोड संपादक और चौबीसों घंटे एआई शिक्षक के साथ इंटरैक्टिव अभ्यास भी उपलब्ध कराता है। R Academy पाठ्यक्रम में कुल 4 पाठ शामिल हैं।

“दोहराए गए मानों के लिए rep()” में मैं क्या सीखूँगा?

rep(), times और each तर्कों से मानों और वेक्टर को दोहराएँ। आप ब्राउज़र में सीधे चलाए जाने वाले व्यावहारिक कोड के साथ R Academy का अभ्यास करते हैं, और पाठ पूरा करते समय 24/7 एआई ट्यूटर आपके प्रश्नों के उत्तर देता है।

क्या R Academy शुरू करने के लिए मुझे किसी अनुभव की आवश्यकता है?

पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है। CoddyKit पर R Academy शुरुआती से लेकर उन्नत शिक्षार्थियों तक सभी के लिए व्यवस्थित किया गया है, इसलिए आप यहीं से या शुरुआत से सीखना शुरू कर सकते हैं और अपनी गति से आगे बढ़ सकते हैं। यह 4 में से 3वाँ पाठ है।

“दोहराए गए मानों के लिए rep()” पाठ पूरा करने में कितना समय लगता है?

CoddyKit का अधिकांश पाठ लगभग 5–10 मिनट में पूरा हो जाता है। हर पाठ छोटा और संवादात्मक है, इसलिए आप लगातार प्रगति करते हैं और वेब या ऐप पर वहीं से सीखना जारी रख सकते हैं जहाँ आपने छोड़ा था।

क्या मैं इस R Academy पाठ में कोड लिख और चला सकता हूँ?

हाँ। हर R Academy पाठ में एक अंतर्निर्मित कोड संपादक शामिल है, जिससे आप सीधे अपने ब्राउज़र में वास्तविक कोड लिख और चला सकते हैं और तुरंत एआई प्रतिक्रिया पा सकते हैं—स्थानीय सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

इस पाठ्यक्रम के सभी पाठ

  1. पूर्णांक श्रेणियों के लिए Colon ऑपरेटर
  2. कस्टम अनुक्रमों के लिए seq()
  3. दोहराए गए मानों के लिए rep()
  4. नामित वेक्टर और नामित अनुक्रम
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