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文章目录

• 学习目标
• 主要内容

• 向量与矩阵

• 查看缺失值
• 创建矩阵和提取矩阵内部元素的相关操作

• 数据结构之列表

• 学习收获

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学习目标

我们所采用的学习内容来自B站的Lizongzhang老师的R语言的学习分享
今天学习的主要内容是关于
向量与矩阵
R的数据结构

主要内容

向量与矩阵

#创建字符串向量
name<-c("lyl",'zyl','ly')
class(name)
#向复杂程度高的地方进行替换

class返回了一个数组的类型
我们注意到,在R语言当中,有不同类型的元素放在一起,会返回复杂程度更高的相同类型,比如假设int类型和bool放在一起,那么就会返回两个都是int类型

## 求元素长度
x1<-c(1:10)
#返回数组长度
length(x1)
#创建奇数序列
x2<-seq(1,20,2)
x2

查看缺失值

创建一个有缺失值的数组时,再最后面加上NA就表示该数组的最后一个元素是没有的,是缺失的

#包含missing data
x5<-c(seq(1:10),NA)
#表示第十个元素是缺失值
is.na(x5)
anyNA(x5)

创建矩阵和提取矩阵内部元素的相关操作

#创建矩阵
m1 <- matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),2,3)
m1

m2<-matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),3,2)
m2

我们可以注意到m1后面的2,3分别所表示的含义是什么.第一个2表示分成多少行,3表示分成多少列

#使用转置操作
m3<-matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),2,3,T)
m3
#进行命名
m5<-matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),2,3,byrow = F,
            list(c("name A","name B"),c("part1","part2","part3")))
m5

#提取元素
m5[1:3]

数据结构之列表

列表当中可以包含不同类型的数据

#列表list
x<-list(1,"r",FALSE,1+4i)
x
class(x[3])#返回list
class(x[[3]])#返回logical,也就是#
#false所对应的元素类型

注意到这里的class(x[3])和class(x[[3]])之间返回值的不同

对元素进行命名

#对每个对象进行命名
x<-list(x1=c(1:5),x2="r",x3=c(FALSE,TRUE),x4=1+5i)
x
names(x)

下面进行多个列表组合的操作

#合并多个列表
 list_1<-2:6
 list_2<-factor(1:5)
#(1)
 list_3<-letters[1:4]
#(2)

(1). list_2的内部返回值是
#[1] 1 2 3 4 5#Levels: 1 2 3 4 5,表示的是层级 (2).list_3的内部返回值是
#list_3在这里表示从1到4的按照字母排序的返回值#[1] "a" "b" "c" "d" 对列表进行组合操作

combined_list<-list(list_1,list_2,list_3)
 combined_list
 class(combined_list)
 length(combined_list)

class(combined_list)返回值是listlength(combined_list)的返回值是3

对combined_list当中的元素进行提取操作,使用到双层方括号[[]]

学习收获

我们今天所学习到的内容是向量和矩阵的基本操作,希望大家可以自行继续操作一些