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R语言 数据类型

R语言教程 AI君 23℃

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3×3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

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

Data Frames 数据帧

data.frame()

# 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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