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R语言数据类型知识点总结

程序员文章站 2022-03-24 08:23:22
通常,在使用任何编程语言进行编程时,您需要使用各种变量来存储各种信息。 变量只是保留值的存储位置。 这意味着,当你创建一个变量,你必须在内存中保留一些空间来存储它们。您可能想存储各种数据类型的信息,如...

通常,在使用任何编程语言进行编程时,您需要使用各种变量来存储各种信息。 变量只是保留值的存储位置。 这意味着,当你创建一个变量,你必须在内存中保留一些空间来存储它们。

您可能想存储各种数据类型的信息,如字符,宽字符,整数,浮点,双浮点,布尔等。基于变量的数据类型,操作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存中。

与其他编程语言(如 c 中的 c 和 java)相反,变量不会声明为某种数据类型。 变量分配有 r 对象,r 对象的数据类型变为变量的数据类型。尽管有很多类型的 r 对象,但经常使用的是:

  • 矢量
  • 列表
  • 矩阵
  • 数组
  • 因子
  • 数据帧

这些对象中最简单的是向量对象,并且这些原子向量有六种数据类型,也称为六类向量。 其他 r 对象建立在原子向量之上。

数据类型 校验
logical(逻辑型) true, false v <- true print(class(v))

它产生以下结果 -

[1] "logical"
numeric(数字) 12.3,5,999 v <- 23.5 print(class(v))

它产生以下结果 -

[1] "numeric"
integer(整型) 2l,34l,0l v <- 2l print(class(v))

它产生以下结果 -

[1] "integer"
complex(复合型) 3 + 2i v <- 2+5i print(class(v))

它产生以下结果 -

[1] "complex"
character(字符) 'a' , "good", "true", '23.4' v <- "true" print(class(v))

它产生以下结果 -

[1] "character"
raw(原型) "hello" 被存储为 48 65 6c 6c 6f v <- chartoraw("hello") print(class(v))

它产生以下结果 -

[1] "raw"

在 r 编程中,非常基本的数据类型是称为向量的 r 对象,其保存如上所示的不同类的元素。 请注意,在 r 中,类的数量不仅限于上述六种类型。 例如,我们可以使用许多原子向量并创建一个数组,其类将成为数组。

vectors 向量

当你想用多个元素创建向量时,你应该使用 c() 函数,这意味着将元素组合成一个向量。

# create a vector.
apple <- c('red','green',"yellow")
print(apple)

# get the class of the vector.
print(class(apple))

当我们执行上面的代码,它产生以下结果

[1] "red" "green" "yellow"
[1] "character"

lists 列表

列表是一个r对象,它可以在其中包含许多不同类型的元素,如向量,函数甚至其中的另一个列表。

# create a list.
list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)

# print the list.
print(list1)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果

[[1]]
[1] 2 5 3

[[2]]
[1] 21.3

[[3]]
function (x) .primitive("sin")

matrices 矩阵

矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

# create a matrix.
m = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = true)
print(m)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果

[,1] [,2] [,3]
[1,] "a" "a" "b" 
[2,] "c" "b" "a"

arrays 数组

虽然矩阵被限制为二维,但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个 dim 属性创建所需的维数。 在下面的例子中,我们创建了一个包含两个元素的数组,每个元素为 3x3 个矩阵。

# create an array.
a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2))
print(a)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果

, , 1

[,1]  [,2]  [,3] 
[1,] "green" "yellow" "green" 
[2,] "yellow" "green" "yellow"
[3,] "green" "yellow" "green" 

, , 2

[,1]  [,2]  [,3] 
[1,] "yellow" "green" "yellow"
[2,] "green" "yellow" "green" 
[3,] "yellow" "green" "yellow" 

factors 因子

因子是使用向量创建的 r 对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符,不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。

使用 factor() 函数创建因子。nlevels 函数给出级别计数。

# create a vector.
apple_colors <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')

# create a factor object.
factor_apple <- factor(apple_colors)

# print the factor.
print(factor_apple)
print(nlevels(factor_apple))

当我们执行上面的代码,它产生以下结果

[1] green green yellow red red red green 
levels: green red yellow
# applying the nlevels function we can know the number of distinct values
[1] 3

data frames 数据帧

数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同,每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字,而第二列可以是字符,第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。

使用 data.frame() 函数创建数据帧。

# create the data frame.
bmi <- 	data.frame(
 gender = c("male", "male","female"), 
 height = c(152, 171.5, 165), 
 weight = c(81,93, 78),
 age = c(42,38,26)
)
print(bmi)

当我们执行上面的代码,它产生以下结果

gender height weight age
1 male 152.0  81 42
2 male 171.5  93 38
3 female 165.0  78 26 

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