R语言第2期：探索数据结构—向量、矩阵与数组详解

在阿雷的R语言教学系列的第二期中，主要探讨了R语言的数据结构，包括向量、矩阵和数组。R语言的数据结构设计旨在支持高效的数据处理和分析，它们各自具有特定的特性和用途。 首先，向量是R中的基本数据结构，用于存储一组数值、字符或逻辑值。向量要求所有元素的数据类型必须相同，例如，`a <- c(2, 4, 6, 8, 9)`是一个数值向量，而`b <- c("red", "blue", "green")`则是一个字符向量。逻辑型数据如`c <- c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)`会被视为字符类型，因为R会自动将其转换。访问向量元素时，可以通过索引访问单个元素（如`a[2]`获取4），或者通过子向量索引获取多个元素（如`a[c(1, 4)]`获取28）。 矩阵是二维数据结构，所有元素必须具有相同的类型。在R中，可以使用`matrix()`函数创建矩阵，例如，`m1 <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4, byrow = TRUE, dimnames = list(n1, n2))`。`byrow = TRUE`表示按行排列元素，默认是按列。访问矩阵元素采用行和列索引，如`m1[2, 4]`获取第2行第4列的元素。 数组是多维数据结构，可以有超过两维，这使得它适用于处理高维数据。数组的生成使用`array()`函数，如`array(vector, dimensions, dimnames)`，其中`vector`是要转换成数组的原始数据，`dimensions`是数组的维度，`dimnames`用于命名数组的维度。例如，`dimensions`可以指定一个三维数组，如`(3, 3, 3)`，允许更灵活的数据存储。 总结来说，这一期的内容深入介绍了R语言中向量、矩阵和数组的基本概念、创建方法以及元素访问技巧。熟练掌握这些数据结构对于进行R编程，特别是数据分析和科学计算至关重要。通过实践和理解这些概念，学习者能够更好地组织和处理数据，提高R编程的效率。同时，强调了原创整理的原则，提醒读者尊重版权并用于交流学习。