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实验心得

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接触R语言不久，一开始以为R语言很简单，很多时候只是一句代码的问题。但学起来才知道，不是那么一回事。看到不少同学问一些基础的问题，结合自己犯过的错，总结以下几条关于数据类型的学习心得：

（1）R语言中向量和矩阵的是不同的。一般人会认为向量就是一维的矩阵，但R语言不是这样操作，不同类型对应不同的操作。如dim()函数可返回矩阵的行、列数，但是dim()作用域一个向量，则会返回NULL；同时，若将向量强制转化为矩阵，不是像显示向量时的行矩阵，而是一个列矩阵；

（2）R中矩阵提取行、列存在意外将维的问题。这其实和第一条有密切联系，进而导致些意外的错误。具体而言，若从矩阵中提取某一行出来，R会默认的将改行用向量存储，而不再是矩阵，而言导致涉及矩阵的操作出错。一个明显的例子就是apply(),该函数的第二个参数需要制定数据操作的维度，但若矩阵已不再是矩阵（转成向量），那么指定1、2都没有意义了。因此，矩阵提取时要注意，不要改变数据维度，常用的做法是设置drop=FALSE,如从3*2的矩阵中提取第二行，应该为m[2,,drop=FALSE];

(3)因子和数值的转化。这是个有趣的问题。假如c=(1,3,5)是个数值向量，将之转为因子类型是没有问题的，对应的水平也为1,3,5，但是若再次将因子转为数值时，转化后的结果不再是数据向量（1,3,5），而是（1,2,3），也就是说对因子转数值，默认的操作应该是对因子排序，然后依次转为连续的数值，而不是直接将显示的因子转为数值，此处需要格外注意。