R语言学习——向量，矩阵

 

在R中，基本的数据结构有：向量，矩阵，数组，数据框，列表，因子，函数等。 向量：一系列同类型的有序元素构成。

向量是一维结构。 向量是R最简单的数据结构，在R中没有标量。

标量被看成1个元素的向量。 向量元素必须是同类型的。

由于向量是最简单的数据结构，因此本章中以向量为例子来解释各个概念。

矩阵：二维的同类型元素的集合。

矩阵由函数matrix创建。 矩阵需要输入行数，列数。 矩阵是二维的，引用元素可通过双下标做索引。

矩阵在物理实现时，是向量附加行列数属性来实现的，因此也可以通过向量的方式引用其元素。

1、结构类型是指在R语言中，自带的对象的数据结构的类型。主要有 向量、矩阵、数组、数据框、列表等。

2、元素类型是指在一个对象中，其元素所属类型。主要类型有： 数值型：分为整数型和双精度型（默认）。 字符型：夹在双引号或者单引号之间的字符或字符串。 复数型：形如a+bi形式的复数。 逻辑型：只能取TRUE(T)/FALSE(F)。 函数型：函数对象。 RAW：以二进制形式保存的数据。 缺省值：若某值不可得到(not available)或缺少值(missing value)，相关位置可被赋NA值；任何NA的运算结果都为NA。

A<-c(2,4,6)

B<-c(“Lee”,”Jack”)

C<-c(TRUE,FALSE)

A是向量，A有三个元素，A的元素是数值型。 B是向量，B有两个元素，B的元素是字符型。 C是向量，C有两个元素，C的元素是逻辑型。

R中皆对象。 R中所有的对象都有元素类型和长度属性，可通过函数typeof()和length()获取； 数据结构可通过class()获取。 R对象的长度可以随时发生改变，常见包括如下情况：

R语言不能通过对某元素赋NULL值的方式，删除一个元素。

1、除了typeof和length之外，其他class的对象可能还会有其他的属性，可以通过函数attributes()和attr()进行操作，例如： 函数attributes(object)将给出当前对象所具有的所有非基本属性（长度和模式属于基本属性）的一个列表。 函数attr(object,name)可以被用来选取一个指定的属性。

R的数组中，元素的排列顺序是第一下标变化最快，最后下标变化最慢。这在FORTRAN中叫做“ 按列次序”。 属性以列表形式保存，其中所有元素都有名字。

2、dim属性可通过dim()操作：二维或以上的都有dim属性。

 

1、用下标来访问对象中的元素：下标个数需与对象维数对应。

R的所有对象都可用一个下标来索引，这样就把对象看成广义的“向量”——有顺序的一排元素，这个对象是表明在这个序列中元素的序号。

比如上述x虽然是2维的，但是x[2]也可以，表明第二个元素。 下标可以是负值，这表明就不选这个位置的元素。

 

> x = array(6:1,2:3)
> x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    6    4    2
[2,]    5    3    1
> x[2]         #按照存储的顺序访问单个元素
[1] 5
> x[1,2]       #通过多个下标访问单个元素
[1] 4
> x[1,]        #返回一行
[1] 6 4 2
> x[,1]        #返回一列
[1] 6 5 

2、生成筛选索引：可以用等维的逻辑向量来选取元素。

如果是矩阵，则需要等维度的逻辑矩阵来选取元素。提取出TRUE位置的元素。结果返回的是一个向量。 若筛选矩阵中有NA值，则此位置处的提取值为NA.

3、若对象有names属性，还可通过names所含的字符串来索引。

若对象是list 或者 data frame类型的，可以用$连接names属性值，来引用对应分量。

注意：向量、矩阵和数组不可通过$来引用。

 

1、向量 向量是R中最简单的数据结构，其是一系列有序同类型元素的集合。 向量是一维的

2、向量的创建 向量可以用c()函数创建，其元素用逗号分隔，放在c()的参数列表中。 用rep(x,y)函数创建。 用冒号运算符（：）创建向量。 用seq()函数创建向量 by参数需与from to参数匹配 by可以是小数 随机数向量的生成（后面）

向量: 随机数的生成

4、向量的运算 普通运算符+-*/都是元素与元素相+-*/。 循环补齐规则：在对两个向量使用运算符时，若要求这两个向量具有相同的长度，R会自动循环补齐，即重复较短的向量，直到它与另一个向量长度相匹配。 一些函数 all()/any(): 参数中是否“all为TRUE/any为TRUE”。 强筛选函数subset() : 剔除NA值。

函数which()：返回向量中元素为TRUE的序列号。

 

1、矩阵：二维相同类型的元素的组合。 2、矩阵的创建 matrix()函数

标准创建matrix的方法。

可以省略不必要的参数。

可以创建NA矩阵。

3、元素的引用： 下标索引 逻辑向量筛选 名字索引——字符串索引

[注] 向量、矩阵和数组不可用$来引用对象。

4、矩阵的运算 线性代数运算：%*% apply():对矩阵的行（或列）调用函数的函数 apply(m,dimcode,f,fargs) m是目标矩阵 dimcode是维度编号:沿着此维度提取出对象的分量，然后对各分量应用对应的函数。 1代表对每一行应用函数，2代表对每一列应用函数。 f是应用在行或列上的函数。 fargs是f的可选参数集

apply每一次对行或列运用函数f()时得到的结果是列矩阵

矩阵的融合： 按行融合两个矩阵：rbind() 按列融合两个矩阵：cbind()