R语言：掌握数值向量与数据结构

在R语言中，数值向量是数据结构中的核心组成部分，它允许用户处理和操作一系列有序的数字。在本篇内容中，我们将深入探讨R语言中数值向量的创建、管理以及一些关键操作。 **1. 规则序列的创建** R语言提供了多种方式创建规则序列的向量。`x <- 1:30`用于创建一个从1到30的整数序列，通过`c()`函数可以构建混合类型的向量，如`x <- c(1, 2, 4, 7, 11)`。将多个对象连接在一起形成新向量的语法是`y <- c(x, 0, x)`，这里展示了向量连接的基本用法。 `seq()`函数用于创建更复杂的序列，例如`x <- seq(1, 5, by=0.5)`表示从1开始，以0.5为步长，直到5的连续数。`seq(from=-0.2, to=9, by=0.8, length=50)`则创建一个从-0.2开始，以0.8为步长，长度为50的序列。此外，`scan()`函数允许用户从键盘输入数据，`rep(1, time=30)`创建一个所有元素都为1的重复向量，而`sequence(4:5)`生成一系列连续的整数序列。 **2. 向量操作** 在R中，数据框是常用的数据结构之一，但在这部分描述中，还提到了作业要求生成数据框，其中各列具有特定的类型，如`Character`（字符型）和`Numeric`（数值型）。对象命名遵循一定的规则，如首字母区分大小写，且避免与内置函数冲突。 **3. 数据操作与删除** 赋值操作使用`<-`或`=`, `ls()`函数列出内存中的对象，`ls(pat="m")`筛选匹配模式的对象，`ls.str()`则提供对象的详细信息。删除对象有两种方法：`rm(x)`单个删除，`rm(list=ls())`则删除所有对象。`ls()`和`rm()`函数都有可选参数以进行更精细的控制。 **4. 对象的属性** 每个R语言对象都有其基本属性，包括类型（如数值、字符、逻辑等）、存储类型、对象模式（如向量、列表等），以及指向对象的引用。理解这些属性有助于深入分析和优化代码性能。 R语言的数值向量是数据处理的基础，通过掌握规则序列的创建、混合向量的构建、序列函数的使用以及对象的命名、查询、删除和属性分析，可以有效地进行数据操作和分析工作。完成作业1时，需要熟悉如何构建符合要求的数据框，而作业2则要求运用`sample()`函数进行随机分组，这涉及到了R语言中的数据抽样和随机化技巧。