《我眼中的R语言》 ——（1） 【数据结构】

【前言】

最近有在学习R语言，感受到R语言在数据处理方面的强大，能够做到不需要自己编多少程序，借助其内部的一些函数和附加包就能够很好实现自己想要的功能。这样就能够真正做到把自己的想法快速实现。不过这样有一个不好的地方在于R语言中各种函数太多，很多时候怎样去找这些函数也会感觉无从下手。解决这个问题的办法是多多用R来做实际项目，熟练之后就好了。我准备写《我眼中的R语言》这个系列，就是想使自己熟练R语言编程。如果能够对正在读这篇文章中的你有那么点点帮助，那我会觉得是件非常棒的事情！

【数据结构】

在学习一门语言时，我想最初我们接触的就是数据结构这块吧，如在学c/c++时就会去了解int，double，char等数据类型。R语言数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框、列表、因子六大类。先分别对其介绍。

【向量】

R语言中最基础的应该就是向量了，其中可以是数值型向量、字符型向量、布尔型向量。

1.向量的表示

x <- c(9,6,8,5) 用一个c()的方式表示向量

2.向量的基础操作

（1）查询某个索引下的值 方式如：x[3] 得到的结果为 ：8

（2）增加元素 y <- c(x,10)，直接在后面追加就好了，得到的结果为： 9 6 8 5 10

（3）删除某个元素 z <- x[-2] ，用负号来删除，得到的结果z为：9 8 5 ，也就是从x中删除了6这个数

【矩阵】

矩阵是二维数组，同样他也可以是数值型、字符型、逻辑型。不过要求一个矩阵中是同类。

1.矩阵的表示 形式：mymatrix <- matrix(vector,nrow,ncol,byrow,dimnames=list(rnames,cnames))

x <- matrix(c(1,4,3,7,9),nrow=3,ncol=2)

2.矩阵的基础操作

（1）查询某个元素 如x[2,2] 查询到7这个值

（2）删除某个元素 用负号删除

【数组】

数组类似于矩阵，但维度可以是多维的，不局限于2维。

1.数组的表达形式 myarray <- array(vector,dimensions,dimnames)

x <- array(c(1:18),c(2,3))

【数据框】

数据框是R语言中非常重要的一种数据结构，很多时候我是用数据框来展示数据的，在与其他语言连接是很多时候也是用数据框来操作，如在与MySQL交换数据时就要将数据转换为数据框形式。

1.数据框的表达形式 x <- data.frame(c(2,5),c("hello","world"))

（编辑：李大同）

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