如何学习r,r的数据结构,控制语句等

如题所述

第1个回答  2016-05-30
R中的数据结构主要面向《线性代数》中的一些概念,如向量、矩阵等。值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型、逻辑型、字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量。比如:

> b=5
> length(b)
[1] 1
> typeof(b)
[1] "double"
> mode(b)
[1] "numeric"

R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix)。

向量由一系列类型相同的有序元素构成;矩阵是数组(array)的一个特例:维数为2的数组;而数组又是增加了维度(dim)属性的向量。

除此之外,列表(list)和数据框(data frame)分别是向量和矩阵的泛化——列表允许包含不同类型的元素,甚至可以把对象作为元素;数据框允许每列使用不同类型的元素。对于列表和数据框,其中的元素通常称为分量(components)。

对象的类型和长度
R中所有的对象都有类型和长度属性,可以通过函数typeof()和length()获取/设置。举例如下:
View Code
typeof()函数可能返回如下的值(在R源代码src/main/util.c的TypeTable中定义):
# 数据对象
logical 含逻辑值的向量
integer 含整数值的向量
double 含实数值的向量
complex 含复数值的向量
character 含字符值的向量
raw 含字节值的向量

# 其他对象
list 列表
NULL 空
closure 函数
special 不可针对参数求值的内置函数
builtin 可针对参数求值的内置函数
environment 环境

# 通常在R内部使用
symbol 变量名
pairlist 成对列表对象
promise 用于实现悠闲赋值的对象
language R 语言构建
... 特定变量长度参数
any 可以匹配任何类型的特殊类型
expression 表达式对象
externalptr 外表指针对象
weakref 弱引用对象
char 字符
bytecode 二进制

对象的类型不是一成不变的,可以随时进行转换。接着上面的例子:

> typeof(x)
[1] "double"
> y = as.logical(x)
> typeof(y)
[1] "logical"
转换的规则如下表:
|----| | to numeric | to logical | to character
|---+---
from numeric - |0 → FALSE 其它数字 → TRUE | 1, 2, ... → "1", "2"
from logical FALSE → 0 TRUE → 1 |- | TRUE → "TRUE" FALSE → "FALSE"
from character "1", "2", ... → 1, 2, ... "A",... →NA | "FALSE", "F" → FALSE "TRUE", "T" → TRUE 其它 → NA |

对象的长度也可以随时发生改变,常见的包括如下情况:

> # 扩大索引范围
> x = c(1,2,3)
> x
[1] 1 2 3
> x[5] = 12
> x
[1] 1 2 3 NA 12
> length(x)
[1] 5
> # 直接设置length属性
> length(x) = 2
> x
[1] 1 2
> # 重新赋值(略)
• ✓ 对象的class和attributes
typeof()处理对象内元素的类型,而class()处理对象本身的类,例如:
> x = 1:6
> x
[1] 1 2 3 4 5 6
> typeof(x)
[1] "integer"
> class(x)
[1] "integer"
> dim(x) = c(3,2)
> x
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
> typeof(x)
[1] "integer"
> class(x)
[1] "matrix"

通过class还可以更改对象的类,例如:

> x = 1:6
> class(x)
[1] "integer"
> class(x) = "matrix"
错误于class(x) = "matrix" :
除非维度的长度为二(目前是0),否则不能设为矩阵类别
> class(x) = "logical"
> x
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

除了typeof和length之外,其他class的对象可能还会有其他的属性,可以通过函数attributes()和attr()进行操作,例如:

> x = 1:6
> attributes(x)
NULL
> dim(x) = c(3,2)
> attributes(x)
$dim
[1] 3 2

> x
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
> attr(x,"dim") = c(2,3)
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6

从例子可以看出,属性以列表形式保存,其中所有元素都有名字。
从例子还可以看出,R的数组中,元素的排列顺序是第一下标变化最快,最后下标变化最慢。这在FORTRAN中叫做“ 按列次序”。

一些常见的属性如下:
names,可以为向量或列表的每个元素增加标签。

> x = 1:6
> x
[1] 1 2 3 4 5 6
> attributes(x)
NULL

> attr(x,'names') = c('a','b','c')
> x
a b c <NA> <NA> <NA>
1 2 3 4 5 6
> attributes(x)
$names
[1] "a" "b" "c" NA NA NA

dim,标记对象的维度。除向量外,基于数组的对象都会有一个维度属性,是一个指定数组各维度长度的整数向量。与下标类似,维度也可以命名。通过dimnames属性可以实现这一目的:

> x = array(1:6,2:3)
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
> attributes(x)
$dim
[1] 2 3

> names = list(c('x','y'),c('a','b','c'))
> dimnames(x) = names
> x
a b c
x 1 3 5
y 2 4 6
> attributes(x)
$dim
[1] 2 3

$dimnames
$dimnames[[1]]
[1] "x" "y"

$dimnames[[2]]
[1] "a" "b" "c"
第2个回答  2016-05-30
R中的数据结构主要面向《线性代数》中的一些概念,如向量、矩阵等。值得注意的是,R中其实没有简单数据(数值型、逻辑型、字符型等),对于简单类型会自动看做长度为1的向量。比如:

> b=5
> length(b)
[1] 1
> typeof(b)
[1] "double"
> mode(b)
[1] "numeric"

R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix)。

向量由一系列类型相同的有序元素构成;矩阵是数组(array)的一个特例:维数为2的数组;而数组又是增加了维度(dim)属性的向量。

除此之外,列表(list)和数据框(data frame)分别是向量和矩阵的泛化——列表允许包含不同类型的元素,甚至可以把对象作为元素;数据框允许每列使用不同类型的元素。对于列表和数据框,其中的元素通常称为分量(components)。

对象的类型和长度
R中所有的对象都有类型和长度属性,可以通过函数typeof()和length()获取/设置。举例如下:
View Code
typeof()函数可能返回如下的值(在R源代码src/main/util.c的TypeTable中定义):
# 数据对象
logical 含逻辑值的向量
integer 含整数值的向量
double 含实数值的向量
complex 含复数值的向量
character 含字符值的向量
raw 含字节值的向量

# 其他对象
list 列表
NULL 空
closure 函数
special 不可针对参数求值的内置函数
builtin 可针对参数求值的内置函数
environment 环境

# 通常在R内部使用
symbol 变量名
pairlist 成对列表对象
promise 用于实现悠闲赋值的对象
language R 语言构建
... 特定变量长度参数
any 可以匹配任何类型的特殊类型
expression 表达式对象
externalptr 外表指针对象
weakref 弱引用对象
char 字符
bytecode 二进制

对象的类型不是一成不变的,可以随时进行转换。接着上面的例子:

> typeof(x)
[1] "double"
> y = as.logical(x)
> typeof(y)
[1] "logical"
转换的规则如下表:
|----| | to numeric | to logical | to character
|---+---
from numeric - |0 → FALSE 其它数字 → TRUE | 1, 2, ... → "1", "2"
from logical FALSE → 0 TRUE → 1 |- | TRUE → "TRUE" FALSE → "FALSE"
from character "1", "2", ... → 1, 2, ... "A",... →NA | "FALSE", "F" → FALSE "TRUE", "T" → TRUE 其它 → NA |

对象的长度也可以随时发生改变,常见的包括如下情况:

> # 扩大索引范围
> x = c(1,2,3)
> x
[1] 1 2 3
> x[5] = 12
> x
[1] 1 2 3 NA 12
> length(x)
[1] 5
> # 直接设置length属性
> length(x) = 2
> x
[1] 1 2
> # 重新赋值(略)
• ✓ 对象的class和attributes
typeof()处理对象内元素的类型,而class()处理对象本身的类,例如:
> x = 1:6
> x
[1] 1 2 3 4 5 6
> typeof(x)
[1] "integer"
> class(x)
[1] "integer"
> dim(x) = c(3,2)
> x
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
> typeof(x)
[1] "integer"
> class(x)
[1] "matrix"

通过class还可以更改对象的类,例如:

> x = 1:6
> class(x)
[1] "integer"
> class(x) = "matrix"
错误于class(x) = "matrix" :
除非维度的长度为二(目前是0),否则不能设为矩阵类别
> class(x) = "logical"
> x
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE

除了typeof和length之外,其他class的对象可能还会有其他的属性,可以通过函数attributes()和attr()进行操作,例如:

> x = 1:6
> attributes(x)
NULL
> dim(x) = c(3,2)
> attributes(x)
$dim
[1] 3 2

> x
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
> attr(x,"dim") = c(2,3)
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6

从例子可以看出,属性以列表形式保存,其中所有元素都有名字。
从例子还可以看出,R的数组中,元素的排列顺序是第一下标变化最快,最后下标变化最慢。这在FORTRAN中叫做“ 按列次序”。

一些常见的属性如下:
names,可以为向量或列表的每个元素增加标签。

> x = 1:6
> x
[1] 1 2 3 4 5 6
> attributes(x)
NULL

> attr(x,'names') = c('a','b','c')
> x
a b c <NA> <NA> <NA>
1 2 3 4 5 6
> attributes(x)
$names
[1] "a" "b" "c" NA NA NA

dim,标记对象的维度。除向量外,基于数组的对象都会有一个维度属性,是一个指定数组各维度长度的整数向量。与下标类似,维度也可以命名。通过dimnames属性可以实现这一目的:

> x = array(1:6,2:3)
> x
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
> attributes(x)
$dim
[1] 2 3

> names = list(c('x','y'),c('a','b','c'))
> dimnames(x) = names
> x
a b c
x 1 3 5
y 2 4 6
> attributes(x)
$dim
[1] 2 3

$dimnames
$dimnames[[1]]
[1] "x" "y"

$dimnames[[2]]
[1] "a" "b" "c"
相似回答
大家正在搜