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  • R语言-数据结构

    1.向量

    向量是用来存储数值型、字符型或逻辑性数据的一维数组,用函数c()创建向量

    a <- c(1,2,5,6,4)

    b <- c("one","two","three") 

    c <- c("TRUE","FALSE")

    2.矩阵

    矩阵是一个二维数组,只是每个元素都拥有相同的模式,用函数matrix()创建矩阵

    y <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4)

    3.数组

    数组与矩阵类似,但是维度可以大于2,用函数array()创建数组

    dim1 <- c("A1", "A2")
    dim2 <- c("B1", "B2", "B3")
    dim3 <- c("C1", "C2", "C3", "C4")
    z <- array(1:24, c(2, 3, 4), dimnames=list(dim1, dim2, dim3))

    4.数据框

    数据框的概念较矩阵来说更为一般,数据框是R中最常处理的数据结构,用函数data.frame()创建

    patientID <- c(1, 2, 3, 4)
    age <- c(25, 34, 28, 52)
    diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")
    status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor")
    patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status)

    5.因子

    类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子(factor)。因子在R中非
    常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。

    diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")
    diabetes <- factor(diabetes)

    6.列表

    列表(list)是R的数据类型中最为复杂的一种。一般来说,列表就是一些对象(或成分,
    component)的有序集合。列表允许你整合若干(可能无关的)对象到单个对象名下。

    g <- "My First List"
    h <- c(25, 26, 18, 39)
    j <- matrix(1:10, nrow=5)
    k <- c("one", "two", "three")
    mylist <- list(title=g, ages=h, j, k)

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