R语言基本数据结构(经典)
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TRUE TRUE FALSE
字符向量
• 可以用两个单引号（‘）或两个双引号（“）去界定 字符向量
• “/”用来识别字符串中包含的（‘）或（“）
• 例子：
> UserInfor<-c("name","user's password","e-mail")
> UserInfor
[1] "name"
> SequenceNum<-seq(1.1,4.2) > Logicvector<-SequenceNum>2.5 > logicvector 错误: 找不到对象'logicvector' > Logicvector [1] FALSE FALSE TRUE TRUE
• > c(1:3,NA)->NaData • > NaData • [1] 1 2 3 NA • > NaData[8]<-8 #将NaData第8项设置为8 • > NaData • [1] 1 2 3 NA NA NA NA 8 • > is.na(NaData) • [1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
>gl(k,n) //k是水平数，n是每个水平重复的次 数，有两个选项：length用来指定产生数据的 个数，labels用来指定每个水平因子的名字
>gl(3,5)
>gl(3,5.4) #???????
2、随机序列
R可以产生多种不同分布下的随机数序列。 >sample(1:40,5) [1] 25 32 2 35 9 >sample(c("H","T"),10,replace=T) [1] "H" "H" "T" "H" "H" "T" "H" "H" "H" "H“
3、分布函数
分布函数的形式rfunc(n,p1,p2,...)，其中func指 概率分布函数，n为生成数据的个数，p1, p2, . . . 是分布的参数数值。
如：rnorm #随机产生正态分布的数据 >rnorm(100,2,5) #mean=1,sd=5
随机分布函数rfunc r:random
第二讲 R语言的基本数据结构
作业1:按下面表格的形式生成本组信息的数据框,并提交原程 序.Name为字符型、ID为数字型、Team.Num为分组因子、 Duty为分组因子、Grade1-5为数值型
Name
ID
Team.Num Duty Grade1 Grade2 Grade3 Grade4 Grade5
>methods(as) #methods包中的全部转换函数 >methods(is) #methods包中全部对象类型判别函数
二、数据的创建
三、数值向量
1、规则序列 >x<-1:30 >x<-c(1,2,4,7,11) #c() 为应用最广泛的向量构造函数
>y<-c(x,0,x) #把所有对象连接起来形成新的向量 >y<-c(“animal”) >x<-seq(1,5,by=0.5) #序列的起点、终点、步长 x<-seq(length=50,from=-0.2,to=9,by=0.8) >x<-scan() #用键盘输入一些数据 >rep(1,time=30) #创建一个所有元素都相同的向量 >sequence(4:5) #创建一系列联系的整数序列 [1] 1 2 3 4 1 2 3 4 5
密度函数dfunc
d:density
累计概率密度函数pfunc p:probability
分位数函数qfunc
q:quantile
> plot(rnorm(100,2,5))
> x<-seq(-4,4,0.1) > plot(x,dnorm(x),type="l")
逻辑向量
• 逻辑向量包含TRUE、FALSE和NA(not availabe) • 逻辑向量可以同数值向量一起运算：TRUE=1,FALSE=0
Wang N 200709
1 captain NA
NA
NA
NA
NA
Tang MJ 200720
1 member NA
NA
NA
NA
NA
…
Baidu Nhomakorabea
…
…
…
…
…
…
…
…
作业2：利用sGamrpale函p数h设ic计s算:法，g把ra下p面h16i个cdsemo公
平地分配给15个组，并提交原程序
Graphics: image Graphics: persp Graphics: plotmath Lattice: intervals Lattice: labels
3、可以通过输入一个对象的名字来显示其内容，例如，一个名为n的对象， 其内容是数值10：
>n [1] 10
对象的产生、查询及删除
1、赋值：<-或= 2、函数ls的功能是显示所有在内存中的对象：只会列
出对象名 >name<-”Carmen”;n1<-10;n2<-100;m1<-1 >ls()
>ls(pat=“m”)
>ls.str() //将会展示内存中所有对象的详细信息
3、删除：>rm(x)
删除内存中所有对象：>rm(list=ls())
注：ls()函数中的一些选项同样可以运用到 rm中来
对象的基本属性
• 每个对象包含很多基本属性，常用的有对象的类型、存储 类型、对象模式、对象长度、对象维度、对象名称等。
一、R语言的对象
• 所有在R语言中可操作的各种数据及各种表 达式等都叫R语言的操作对象。
对象命名：
1、对象的名字必须是以一个字母开头(A–Z 或a–z)，中间可以包含字母， 数字(0–9)，点(.)及下划线(_)；
2、R对对象的名字区分大小写；
3、避免用R的各种包中的既有对象名来对对象命名：例如，if、for、pi等
对数象值的型类N型um：e>rmicode(object) 如 100, 0, -4.335
对字象符的型长C度h：ara>cletenrgth(object); >如f“ruCit<h-ina” c(5,10,1,20) 逻辑型Logical 如
对象属性的转换
• 常用对象转化函数 >as.character() #转换为字符型 >as.numeric() #转换为数值型 >as.logical() #转换为逻辑型 >as.complex() #转化为复数型 >as.factor() #转化为因子型
字符向量
• 可以用两个单引号（‘）或两个双引号（“）去界定 字符向量
• “/”用来识别字符串中包含的（‘）或（“）
• 例子：
> UserInfor<-c("name","user's password","e-mail")
> UserInfor
[1] "name"
> SequenceNum<-seq(1.1,4.2) > Logicvector<-SequenceNum>2.5 > logicvector 错误: 找不到对象'logicvector' > Logicvector [1] FALSE FALSE TRUE TRUE
• > c(1:3,NA)->NaData • > NaData • [1] 1 2 3 NA • > NaData[8]<-8 #将NaData第8项设置为8 • > NaData • [1] 1 2 3 NA NA NA NA 8 • > is.na(NaData) • [1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
>gl(k,n) //k是水平数，n是每个水平重复的次 数，有两个选项：length用来指定产生数据的 个数，labels用来指定每个水平因子的名字
>gl(3,5)
>gl(3,5.4) #???????
2、随机序列
R可以产生多种不同分布下的随机数序列。 >sample(1:40,5) [1] 25 32 2 35 9 >sample(c("H","T"),10,replace=T) [1] "H" "H" "T" "H" "H" "T" "H" "H" "H" "H“
3、分布函数
分布函数的形式rfunc(n,p1,p2,...)，其中func指 概率分布函数，n为生成数据的个数，p1, p2, . . . 是分布的参数数值。
如：rnorm #随机产生正态分布的数据 >rnorm(100,2,5) #mean=1,sd=5
随机分布函数rfunc r:random
第二讲 R语言的基本数据结构
作业1:按下面表格的形式生成本组信息的数据框,并提交原程 序.Name为字符型、ID为数字型、Team.Num为分组因子、 Duty为分组因子、Grade1-5为数值型
Name
ID
Team.Num Duty Grade1 Grade2 Grade3 Grade4 Grade5
>methods(as) #methods包中的全部转换函数 >methods(is) #methods包中全部对象类型判别函数
二、数据的创建
三、数值向量
1、规则序列 >x<-1:30 >x<-c(1,2,4,7,11) #c() 为应用最广泛的向量构造函数
>y<-c(x,0,x) #把所有对象连接起来形成新的向量 >y<-c(“animal”) >x<-seq(1,5,by=0.5) #序列的起点、终点、步长 x<-seq(length=50,from=-0.2,to=9,by=0.8) >x<-scan() #用键盘输入一些数据 >rep(1,time=30) #创建一个所有元素都相同的向量 >sequence(4:5) #创建一系列联系的整数序列 [1] 1 2 3 4 1 2 3 4 5
密度函数dfunc
d:density
累计概率密度函数pfunc p:probability
分位数函数qfunc
q:quantile
> plot(rnorm(100,2,5))
> x<-seq(-4,4,0.1) > plot(x,dnorm(x),type="l")
逻辑向量
• 逻辑向量包含TRUE、FALSE和NA(not availabe) • 逻辑向量可以同数值向量一起运算：TRUE=1,FALSE=0
Wang N 200709
1 captain NA
NA
NA
NA
NA
Tang MJ 200720
1 member NA
NA
NA
NA
NA
…
Baidu Nhomakorabea
…
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…
作业2：利用sGamrpale函p数h设ic计s算:法，g把ra下p面h16i个cdsemo公
平地分配给15个组，并提交原程序
Graphics: image Graphics: persp Graphics: plotmath Lattice: intervals Lattice: labels
3、可以通过输入一个对象的名字来显示其内容，例如，一个名为n的对象， 其内容是数值10：
>n [1] 10
对象的产生、查询及删除
1、赋值：<-或= 2、函数ls的功能是显示所有在内存中的对象：只会列
出对象名 >name<-”Carmen”;n1<-10;n2<-100;m1<-1 >ls()
>ls(pat=“m”)
>ls.str() //将会展示内存中所有对象的详细信息
3、删除：>rm(x)
删除内存中所有对象：>rm(list=ls())
注：ls()函数中的一些选项同样可以运用到 rm中来
对象的基本属性
• 每个对象包含很多基本属性，常用的有对象的类型、存储 类型、对象模式、对象长度、对象维度、对象名称等。
一、R语言的对象
• 所有在R语言中可操作的各种数据及各种表 达式等都叫R语言的操作对象。
对象命名：
1、对象的名字必须是以一个字母开头(A–Z 或a–z)，中间可以包含字母， 数字(0–9)，点(.)及下划线(_)；
2、R对对象的名字区分大小写；
3、避免用R的各种包中的既有对象名来对对象命名：例如，if、for、pi等
对数象值的型类N型um：e>rmicode(object) 如 100, 0, -4.335
对字象符的型长C度h：ara>cletenrgth(object); >如f“ruCit<h-ina” c(5,10,1,20) 逻辑型Logical 如
对象属性的转换
• 常用对象转化函数 >as.character() #转换为字符型 >as.numeric() #转换为数值型 >as.logical() #转换为逻辑型 >as.complex() #转化为复数型 >as.factor() #转化为因子型