可以用”is.类型”来判断,也可以用”class()”来获得数据类型。 按照操作对象类型分,一共有6种数据结构。【要记住,熟悉】 1、向量(vector):也可以认为是一个数组,包含多个有序排列的数据。 c():常用来生成一个向量 2、矩阵(matrix):包含多个向量,可以认为是二维数组,为线性代数研究提供。 matrix():用来生成...
> mat <- matrix(1:6, nrow=2, dimnames=list(rnames, cnames)) > mat C1 C2 C3 R1 1 3 5 R2 2 4 6 > class(mat) ##结构类型 [1] "matrix" > typeof(mat) ##元素数据类型 [1] "integer" > dim(mat) ##维度,2行3列 [1] 2 3 > length(mat) ##元素个数 [1] 6 > rownames(...
注:函数class()查看对象的数据结构 5种数据结构 接下来,我们就来学习一下数据结构。数据结构就是数据的排列方式。R中主要有5种数据结构——向量、矩阵、数组、数据框、列表。 图4 R的5种数据结构 概念: 1.向量(vector)、矩阵(matrix)、数组(array)可以放到一起理解,就是同一类型的数据(数值型、逻辑型、字符...
矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数。所以矩阵也是和向量一样,有模式(数据类型)的概念。(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵。 数组(array)是R里更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形。数组可以是多维的。例如:一个三
附代码｜详解R语言的高级数据结构 有时数据需要比向量更复杂的存储方式。幸运的是，R软件提供了很多的数据结构。常见的有数据框（data.frame）、矩阵（matrix）、列表（list）以及数组（array）。数据框类似于电子表格，矩阵类似于人们熟悉的矩阵数学计算，列表对于程序员比较熟悉。1、数据框 数据框是R语言中最有用的...
数组(Array)是一种多维的向量,建立数组的方法如下: a <- array(1:12,dim=(3,4)) print(a) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10[2,] 2 5 8 11[3,] 3 6 9 12 5、矩阵 (1)matrix()函数 (2)矩阵的加减,相乘 (3)函数t():对矩阵进行转置 ...
R拥有许多用于存储数据的对象(object)类型,包括标量(scalar)、向量(vector)、矩阵(matrix)、数组(array)、数据框(data frame)和列表(list)。它们在存储数据的类型、创建方式、结构复杂度,以及用于定位和访问其中个别元素的标记等方面均有所不同。下图给出了这些数据结构的一个示意图: ...
维度(dimensions:matrix,array) 1. 类型(class) 1. 长度(length) 1. 二、R中的数据结构 R中的数据结构有6种 包括:标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表 1. 查看对象类型的命令:class(x) 1. 1.标量 标量是只含一个元素的向量 x1<- 5 x2 <- "hello" ...
class(x1) #matrix mode(x1) #numeric 1. 2. 3. 例子3.2 x = array(rep("a",6),dim=c(2,3)) #矩阵是数组的二维特殊情形 class(x) #matrix mode(x) #character 1. 2. 3. 例子3.3 x5 = array(rep("a",9),dim=c(3,3,3))
>array(a,dim=c(6,5,2),dimnames=list(rname,cname,gname)) , , class1 c1 c2 c3 c4 c5 r1 1 1 2 2 1 r2 1 2 2 1 1 r3 2 1 2 2 2 r4 1 2 2 2 2 r5 2 1 1 1 1 r6 1 1 1 2 2 , , class2 c1 c2 c3 c4 c5 ...