✅ Типы данных R - Различное программирование в типах данных R

Введение в типы данных R

Введение в типы данных R

R является языком программирования, который помогает в проведении статистического анализа, и в настоящее время стал стандартом для статистических вычислений. И поставляется с некоторыми предопределенными функциями для выполнения различных задач. Знание линейной алгебры будет добавленной ценностью, поскольку это полезно в R и матричных вычислениях. «R» использует интерфейсы командной строки и принимает команды для работы с ним, используя приглашение>. Давайте понимать R Типы данных.

Объясните R Типы данных

R-программирование поддерживает различные типы данных, такие как скаляры, матрицы, списки, векторные и фреймы данных. Все в R считается объектом, то есть хранит и обрабатывает операции над объектами). Ключевая особенность R - это разные процессы, выполняемые с разными типами объектов. Большинство команд в R включает применение функций к объектам. Переменные не требуют объявления, вместо присвоения последовательности чисел векторам.

Давайте изучим типы по одному:

1. Вектор

Вектор имеет набор значений с одинаковыми типами (набор упорядоченных элементов), представленных в одном измерении. Класс вектора определяется типом сделанных записей. Когда вектор создается для более чем одного элемента, функция c () используется для объединения всех элементов в один вектор. Векторы представляют собой строку числовых, последовательных или случайных чисел. Разновидностями вектора являются символ, целое, числовое, сложное, логическое (true, false). Это неявное преобразование. Некоторыми из векторных функций функций Fives являются length (), class (x), is.logical (x), is.null, rep ().

пример

Ниже мы видим основные векторные примеры:

Векторная арифметика: числовые векторы выполняются в арифметических выражениях для вычисления другого вектора. Статистические операции также выполняются, что дает такие записи, как max, min, var mean.

Код:

>y <-c (1, 2, 2.5, 3) >y +2

Выход:

Вышеприведенный оператор дает вывод с помощью функции c (), которая добавляет переменную t к 2.

Длина вектора вычисляется функцией len ().

Код:

> len (y)

Выход:

Логические векторы: Сравнение двух чисел с логическими значениями, такими как True, false, NA. Логические операторы, удовлетворяющие определенным условиям, включают <,, > =, ==, ! = Для неравенства.

Пример 1

Код:

> v <- seq ( -2, 2) > l 0 > l

Выход:

Пример 2

Код:

>x=c (3, 6, 1, 2) >x>2

Выход:

Код:

rep () – to create replicate values. rep(1, 3) rep( 3:6, 2) rep( 1:3, each =2) rep(1:3, times=2, each =2)

Создать вектор

Код:

color <- c ('blue', 'pink', 'white') print (color)

Для отображения класса вектора

Код:

print ((class (color))

Выход:

В приведенной выше программе (1) эта обозначает первый элемент вектора.

2. Фактор

Коэффициент добавляет числовые коды вместе с уровнем персонажа. Проще говоря, он определяет категориальные данные с упорядоченными и неупорядоченными множествами. Они определяются с помощью функции factor (). Хранение данных в факторе помогает эффективно хранить данные в статистическом моделировании.

Пример 1

Код:

>f = factor (c(1, 6, 2, 4, 7, 1, 6, 7, 8) > print (f)

Выход:

Пример 2

Код:

> k = factor (c( 2, 0, 2, 0, 0, 0 ), levels =c(0, 2), labels =c( “ prince “, ”princess”)) >k

Выход:

3. Матрица

В R матрица программирования представляет собой двумерный элемент с числовыми и символьными векторами, просто атомный вектор с количеством строк и столбцов. Три способа создать матрицу - использовать функцию matrix (), преобразование вектора в матрицу и векторы привязки. Вот некоторые полезные функции:

rbind () и cbind (): объединяет или связывает столбцы и строки.
dim (): настройка размеров.

Синтаксис:

variable <- matrix(vector, n rows, n columns, split by row or column)

Здесь, если это правда, он разделяется на строки, false возвращает разделить на столбцы.

Пример 1

Рассмотрим матрицу.

Код:

>x = matrix(c (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 2, 4, true) > print (x)

Выход:

Пример 2

Учитывая Bind.

Код:

a <- 1:4 b<- 10 :13 cbind( a, b) a b

Выход:

4. Список

Список магазинов объектов и элементов может быть символьным, матричным, массивным, числовым. он также может состоять из другого списка как элемента.

Синтаксис:

variable <- list (list items)

Пример списка R:

Код:

>lak = list (23, “hi”, cos, list (5L, ” l”)) >print (lak)

Выход:

Пример с учетом копий трех векторов:

Код:

>a =c(3, 5, 6) > b =c(“aa”, ”cc”, ”ee”) > x=c (true, false, true) > y=list(a, b, x)

Следовательно, y содержит копии a, b, x.

5. Фрейм данных

Кадры данных являются двумерными с группой векторов равной длины. Это особый вид списка с прямоугольным форматом списка. Ключевым фактором является хранение данных таблиц. Они создаются с использованием данных функции. рамка ().

Синтаксис:

variable <- data.frame ( list 1, list 2… list N)

Пример 1

Давайте посмотрим пример фрейма данных В R.

Код:

>X= data.frame( values =c(20, 50, 10), name =c(' Gri', 'Tom', 'jeff')) > print(X) values Name

Выход:

Даже мы можем использовать встроенные фреймы данных. В котором верхний элемент определяет заголовок, за которым следуют строки данных и столбцы. Чтобы увидеть предварительный просмотр, мы можем использовать функцию head раньше.

Пример 2

Код:

>computer Date intel speed data hp 1990 8081 MHZ 8 acer 2001 80286 Mhz 16

Чтобы определить класс Intel:

>computer (('intel'))

Выход:

Вывод

В этой статье мы рассмотрели различные типы данных R, которые используются в программировании. Для любого приложения нам нужны переменные для хранения значений, и все эти переменные необходимы для назначения типов данных. Эти типы данных используются в анализе данных. Понимание типов данных помогает при отладке в вычислительных целях.

Типы данных R - Различное программирование в типах данных R