一、对象与变量
R语言中的所有事物都是对象,如向量、列表、函数,变量 、甚至环境等。它的所有代码都是基于对象object的操作,变量只是调用对象的手段。
1、对象
在R语言中,对计算机内存的访问是通过对象实现的。
R
# 字符型向量
c('重庆','成都','贵州')
# 只有1个元素的数值型向量
c(1)
# 或直接写成如下形式
1
# 列表
list(c('重庆','成都','贵州'), c(2),"你好!")
# 函数
function(x,y){
x + y^2
}
# 环境
new.env()
2、变量
R语言对大小写敏感。
变量名称可以通过使用 . 来分开小写字母:variable.name ;也可以使用首字母大写的方式:variableName.
R
# 变量的赋值操作
# 第一种方法
a <- 5
5 -> a
# 第二种方法
a = 5
# 可以将一个值同时赋给多个变量
x <- y <- z <- 78
# 第三种方法. assign函数赋值更适合于在循环中
assign('a', 20)
3、变量的列举与删除
ls()函数
all.names参数
如果想查看隐藏的变量(变量名称以.开头),可以将all.names参数置为TRUE:
pattern参数
在此参数中可以使用正则表达式。
ls.str()函数
用于依次输出变量名称和结构。
browseEnv()函数
也可提供与ls.str()类似的功能,只不过它的输出结果为HTML格式。
remove()函数
缩写成rm(),用于删除变量。
R
# 删除变量x
rm(x)
若要删除当前环境的所有变量,则需要将参数list设置为ls()
R
# 删除当前环境所有变量
rm(list=ls())
二、数据类型
1、常用的数据类型
数值型numeric、字符型character、逻辑性logical、复数型complex。
数值型又分为整数型integer、双精度型double。
typeof()函数
查看数据类型。
或者直接判断是否属于某种数据类型:
2、特殊值
5种特殊值:它们可以通过is.null()、is.na()、is.nan()、is.infinite()函数来判断是否为对应的特殊值。
- NULL:表示变量为空。
- NAN:双精度型;not a number;表示相应的计算是没有数学意义或者是不能正常执行的。
- NA:属于字符型;not available;表示缺失值
- Inf:双精度型;表示正无穷
- -Inf:双精度型;表示负无穷
以下是几个示例:
三、数据结构
常见的数据结构:向量、矩阵、数组、因子、列表和数据框
1、向量
向量是R语言中最核心、最基础的数据结构。
向量是一组数据类型相同的元素组成的序列,元素可以是数值型、字符型、逻辑型、复数型,按照元素的数据类型不同,便分为相应的类型:数值型向量、字符型向量......
标量
R语言中的标量是一个只有1个元素,或者长度为1的向量。
R
# a是一个标量
a <- 2
length(a) # 1
is.vector(a) # TRUE
数值型向量
R语言默认数值是双精度型。使用c()函数创建:
将x,y连接在一起,得到新的向量z。
numeric()、integer()、double()函数
创建由0组成的指定长度的向量。
生成相邻元素相差1或者-1(步长)的序列,通过 ":"来实现(":" 运算符其实也是一个函数,它是seq()函数的一个特例)
创建从2到50,且步长为4的序列:
创建起点为10,长度为20,且步长为2的序列
字符型向量
全部由字符串组成。
比较字符向量中处于相同位置的元素是否相等。因为a的长度为1,b的长度为4,R语言会自动按照循环补齐的方式进行比较。
逻辑型向量
全部由逻辑值TURE(简写成T)和FALSE(简写成F)组成。