R基本数据类型

1、数字

123		1.23e2
-0.125	1.25E-1
1
2

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2、逻辑

布尔型，常量值只有TRUE和FALSE。

**注意：**R 语言区分大小写，true 或 True 不能代表 TRUE。

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3、字符串

在 R 语言中，字符串既可以用单引号包含，也可以用双引号包含

在 Windows 计算机上实现，使用的是 GBK 编码标准，所以一个中文字符是两个字节，如果在 UTF-8 编码的计算机上运行，单个中文字符的字节长度应该是 3。

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4、向量

向量从数据结构上看就是一个线性表，可以看成一个数组

向量的生成

1、创建向量函数：c()

2、等差数列：seq()

seq(1, 9, 2)	# 1 3 5 7 9
seq(0, 1, length.out=3)		# 0.0 0.5 1.0 
1
2

3、重复序列：rep()

rep(0, 5)	# 0 0 0 0 0 
1

向量中常会用到 NA 和 NULL ，这里介绍一下这两个词语与区别：

• NA 代表的是"缺失"，NULL 代表的是"不存在"。
• NA 缺失就像占位符，代表这里没有一个值，但位置存在。
• NULL 代表的就是数据不存在。

向量访问

a = c(10,20,30,40,50,60)
print(a[2])

#取出第1项到第4项，10 20 30 40
a[1:4]
#取出第1,3,5项，10 30 50
a[c(1,3,5)]
#去掉第1和第5项，20 30 40 60
a[c(-1,-5)]
1
2
3
4
5
6
7
8
9

可以通过下标取向量中的元素，小标从1开始

向量支持标量计算

a = c(1,2,3)
a = a - 0.5	# 0.5 1.5 2.5
b = c(1,2)
b = b ^ 2	# 1 4
1
2
3
4

向量函数

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5、矩阵

矩阵类似于二维数组

矩阵生成：

vector = c(1,2,3,4,5,6)		# 创建向量
m = matrix(vector, 2, 3)	#创建矩阵，2行3列
1
2

矩阵访问：

m[1,1]	# 第1行、第1列
1

设置矩阵行列名称：

colnames(m) = c("x", "y", "z")
rownames(m) = c("a", "b")
  x y z
a 1 2 3
b 4 5 6
1
2
3
4
5

矩阵乘法运算：

> m1 = matrix(c(1, 2), 1, 2)
> m2 = matrix(c(3, 4), 2, 1)
> m1 %*% m2
     [,1]
[1,]   11
1
2
3
4
5

逆矩阵：

> A = matrix(c(1, 3, 2, 4), 2, 2)
> solve(A)
     [,1] [,2]
[1,] -2.0  1.0
[2,]  1.5 -0.5
1
2
3
4
5

solve() 函数用于求解线性代数方程，基本用法是 solve(A,b)，其中，A 为方程组的系数矩阵，b 方程的向量或矩阵。

apply() 函数可以将矩阵的每一行或每一列当作向量来进行操作：

> (A = matrix(c(1, 3, 2, 4), 2, 2))
     [,1] [,2]
[1,]    1    2
[2,]    3    4
> apply(A, 1, sum) # 第二个参数为 1 按行操作，用 sum() 函数
[1] 3 7
> apply(A, 2, sum) # 第二个参数为 2 按列操作
[1] 4 6
1
2
3
4
5
6
7
8