R语言数据结构

矩阵-matrix-2018年6月9日 今天很可惜,没有过多地学习R语言(主要因为去听了党课,学习了党重要讲话,所以没有看书),所以今天就总结一个矩阵吧.不过多的学习了. 首先稍微复习一下昨天的因子,首先要记得的就是mode()看每个元素,class()看整体是什么,另外如果你把TRUE abc 1都传给一个向量,那向量会把它进行类型转换.安全性:字符串>数字>逻辑值.会尽量向安全性高的转换.这个是隐式类型转换.当然也可以用as家族进行类型转化,例如将数字转换成字符串:as.character

上节我们讲到R语言中的基本数据类型,包括数值型,复数型,字符型,逻辑型以及对应的操作和不同数值类型之间的转换.众所周知,R语言的优势在于进行数据挖掘,大数据处理等方面,因此单个的数据并不能满足我们的需要,于是向量,矩阵,数组,数据框等变量类型应运而生. 向量:与我们在数学里面所学到的向量不同,R语言中的向量类似于我们在C语言中学习的数组,表示一个同种数据类型的数据集. 向量的创建:在R语言中使用c( )命令就创建了一个向量,任何类型的数据都可以组成向量,但一个向量里面的数据最好类型一致,不然会发

R有多种存储数据的对象类型.基本的类型可分为: 1.向量 向量中的数据必须拥有相同类型或模式(数值型.字符型.逻辑型):向量类似c语言中的数组:实例:>a<-c(1,2,3,4,5,6)>b<-c(“one”,”two”,”three”)>c<-c(TURE,FALSE,TRUE)标量是指只含一个元素的向量:实例:>e<-3 访问向量中的元素(向量中的元素从1开始,这点与数组不同):>a<-c(1,2,5,7,-5,4) >a[3][1]

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

2018年6月8日 今天是学习R的第二天 感觉进度有些缓慢,需要加速一下了.另外昨天貌似写的不是特别好,所以今天打算对整体编辑研究一下. 今天来学习一下 因子,首先:什么是因子?因为我们知道了R中的向量,另外因为学习过一段时间的python 所以对字典,数组什么的有理解力.那么,对于因子 我可以看成一个有一点字典味道的向量.(个人理解) 百度的定义是这样的: 因子用来存储类别变量(categorical variables)和有序变量,这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数.因子表示分类变量

2018年6月11日晚,今天又中午没睡觉,但是还是不觉得困.也不觉得头疼,其实很多事情都是分人的.你不一定非要午睡,午睡是给早上干完活回寝室特别累的人,是视情况而定的,并不是每个人每天都要午睡的,很多事情养成了习惯反而是一种拖累,相反适时而动才是明智之举.比如早起早睡是好习惯,午睡如果下午会觉得头疼,就应该反思适不适合自己,很多事情也是这样.强迫自己并不好. 说多了,说回来,今天讲数据框dataframe 注意是data不是date.很重要!!!打错字哭都没用. 1dataframe的创建: 一

在上一篇中我们一起学习了R语言的环境搭建,这次我们开始学习R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵. 一.向量 向量是一维数组,其内容可以是数值.字符或布尔值,但所有数据的类型必须一致.创建向量使用的关键字是c,访问向量中的元素使用[],具体如下: 创建数值向量a<-c(1,2,3,4,5,6) 创建字符向量b<-c("a","b","c") 创建布尔向量c<-c(TRUE,FALSE) 访问向量: a[3] 得到的值是3,注

R语言快速上手入门 课程学习网址:http://www.xuetuwuyou.com/course/196 课程出自学途无忧网:http://www.xuetuwuyou.com 课程简介 本教程深入浅出地讲解如何使用R语言玩转数据.课程中涵盖R语言编程的方方面面,内容涉及R对象的类型.R的记号体系和环境系统.自定义函数.if else语句.for循环.S3类R的包系统以及调试工具等.本课程还通过示例演示如何进行向量化编程,从而对代码进行提速并尽可能地发挥R的潜能.本课程适合立志成为数据科学家的

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