学习目标

我们所采用的学习内容来自B站的Lizongzhang老师的R语言的学习分享
今天学习的主要内容是关于R的数据结构,向量与矩阵

主要内容

代码剖析

#创建字符串向量
name<-c("lyl",'zyl','ly')
class(name)
#向复杂程度高的地方进行替换

class返回了一个数组的类型
我们注意到,在R语言当中,有不同类型的元素放在一起,会返回复杂程度更高的相同类型,比如假设int类型和bool放在一起,那么就会返回两个都是int类型

## 求元素长度
x1<-c(1:10)
#返回数组长度
length(x1)
#创建奇数序列
x2<-seq(1,20,2)
x2

查看缺失值

创建一个有缺失值的数组时,再最后面加上NA就表示该数组的最后一个元素是没有的,是缺失的

#包含missing data
x5<-c(seq(1:10),NA)
#表示第十个元素是缺失值
is.na(x5)
anyNA(x5)

创建矩阵和提取矩阵内部元素的相关操作

#创建矩阵
m1 <- matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),2,3)
m1

m2<-matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),3,2)
m2

我们可以注意到m1后面的2,3分别所表示的含义是什么.第一个2表示分成多少行,3表示分成多少列

#使用转置操作
m3<-matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),2,3,T)
m3
#进行命名
m5<-matrix(c("lyl","zyl","ly","czk","zyz","xwj"),2,3,byrow = F,
            list(c("name A","name B"),c("part1","part2","part3")))
m5

#提取元素
m5[1:3]

学习收获

我们今天所学习到的内容是向量和矩阵的基本操作,希望大家可以自行继续操作一些