R语言基本数据结构(经典)
r语言数据结构算法
r语言数据结构算法
1. 数据结构：
- 向量（Vectors）：R 中的向量可以看作是一组相同类型的数据元素的集合，可以进行索引访问和各种运算。
- 矩阵（Matrices）：矩阵是由多个向量组成的二维数据结构，在 R 中可以使用`matrix()`函数创建和操作矩阵。
- 数据框（Data Frames）：数据框是一种类似于表格的数据结构，其中包含多个变量或列。
在 R 中，可以使用`data.frame()`函数创建和操作数据框。
- 列表（Lists）：列表是一种可以包含不同类型元素的数据结构，可以使用`list()`函数创建和操作列表。
2. 算法：
- 排序（Sorting）：R 提供了多种排序算法，如冒泡排序、快速排序等。
可以使用`sort()`函数对向量或数据框中的列进行排序。
- 搜索（Searching）：R 提供了一些基本的搜索算法，如二分搜索。
可以使用`binary_search()`函数在有序向量中进行二分搜索。
- 统计计算：R 内置了许多用于统计计算的函数，如计算平均值、中位数、标准差等。
可以使用`mean()`、`median()`和`sd()`等函数进行这些计算。
- 数据过滤和选择：R 提供了各种方法来过滤和选择数据，如使用`filter()`函数根据条件筛选数据框中的行，使用`subset()`函数选择数据框中的特定列或行。
这些只是 R 语言中数据结构和算法的一小部分示例。
R 语言还提供了许多其他的数据结构和算法，用于数据操作、可视化、建模等各种数据分析任务。
如果你有特定的需求或问题，可以根据具体情况选择适当的数据结构和算法来解决。
R语言-数据类型、结构以及对象类型1
R语⾔-数据类型、结构以及对象类型1R语⾔-数据类型|数据结构|对象类型⽬录 1. 数据类型 2. 数据结构 3. 对象类型1. 数据类型 向量的类型：mode()返回的结果logical（逻辑型）numeric（数值型）complex（复数型）character（字符型） 其中integer 和 double 在mode() 时返回的都是 numericfactor 在 mode() 时返回的也是 numeric 其它类型listS4 检验对象的类型is.logical()is.numeric()is.integer()is.double()is.factor()plex()is.character() 强制转换as.logical()as.numeric()-- as.integer()-- as.double()-- as.factor()plex()as.character() R特殊值数据# 为确保所有数据都能被正确识别、计算或统计等，R定义了⼀些特殊值数据：NULL：空数据NA：表⽰⽆数据NaN：表⽰⾮数字inf：数字除以0得到的值# 判断⼀个object （x）是不是属于这些类型有相应的函数：is.null(x)is.na(x)is.nan(x)is.infinite(x) R中获取数据类型信息的⼀些有⽤函数 R语⾔的对象“类”很多，虽然我们不可能⼀⼀去详细学习，但接触到⼀类新数据时我们需要了解⼀些基本信息才能进⾏进⼀步的操作。
R 提供了⼀些⾮常有⽤的⽅法（函数）。
getClass( )函数我们前⾯已经见过了，它的参数是表⽰类的字符串。
class( )可获取⼀个数据对象所属的类，它的参数是对象名称。
str( )可获取数据对象的结构组成，这很有⽤。
mode( )和storage.mode( )可获取对象的存储模式。
2. 数据结构 R中的数据结构主要⾯向《线性代数》中的⼀些概念，如向量、矩阵等。
r语言 常用运算
r语言常用运算R语言是一种非常强大的统计分析和数据挖掘工具，它提供了大量的函数和运算符来处理数据。
在本篇文章中，我们将介绍R语言中一些常用的运算，包括数据类型、向量、矩阵、数组、数据框以及它们的基本操作。
1. 数据类型R语言中有几种基本的数据类型，包括：- 向量（Vector）：由多个元素组成的一维数组，可以包含不同类型的元素。
- 矩阵（Matrix）：由行和列组成的数组，每行具有相同数量的元素。
- 数组（Array）：多维数组，可以包含不同类型的元素。
- 数据框（Data Frame）：数组，每行具有相同数量的列，每列具有相同的数据类型。
2. 向量向量是R语言中最基本的数据结构，它可以包含数字、字符和逻辑值等不同类型的元素。
向量的创建和基本操作包括：- 创建向量：可以使用c()函数创建向量，例如：c(1, 2, 3, 4)。
- 向量长度：length()函数可以获取向量的长度。
- 向量元素：可以使用$或[]操作符获取向量的元素，例如：vector$element或vector[i]。
- 向量赋值：可以使用=操作符给向量赋值，例如：vector = c(1, 2, 3, 4)。
- 向量拼接：可以使用c()函数拼接向量，例如：v1 = c(1, 2)，v2 = c(3, 4)，v1v2 = c(v1, v2)。
- 向量长度调整：可以使用rep()函数调整向量的长度，例如：new_vector =rep(original_vector, times = 3)。
3. 矩阵矩阵是R语言中非常重要的数据结构，它可以用于表示数据集。
矩阵的创建和基本操作包括：- 创建矩阵：可以使用matrix()函数创建矩阵，例如：matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3)。
- 矩阵维度：dim()函数可以获取矩阵的维度。
- 矩阵元素：可以使用[]操作符获取矩阵的元素，例如：matrix[i, j]。
R语言期末知识点汇总
R语言期末知识点汇总1.数据结构-向量：R语言中最基本的数据结构，可以存储数值、字符、逻辑值等类型的数据。
-列表：可以包含不同类型的数据对象，可以通过索引或名称来访问其中的元素。
-矩阵：由相同类型的元素组成的二维数据结构。
-数组：可以包含多维的数据结构。
-数据框：类似于表格，可以包含不同类型的数据。
-因子：用于表示分类变量，可以有多个水平。
2.数据导入和导出- 导入数据：可以使用read.table(、read.csv(等函数从文本文件中导入数据。
- 导出数据：可以使用write.table(、write.csv(等函数将数据保存为文本文件。
3.数据清洗和处理- 缺失值处理：可以使用is.na(函数判断是否为缺失值，使用na.omit(函数删除含有缺失值的行或列。
- 重复值处理：可以使用duplicated(函数判断是否为重复值，使用unique(函数去除重复值。
- 数据类型转换：可以使用as.character(、as.numeric(等函数将数据类型转换为字符型、数值型等。
- 数据排序和筛选：可以使用order(函数对数据进行排序，使用subset(函数对数据进行筛选。
- 数据合并：可以使用merge(或者c(函数将多个数据框进行合并。
4.数据可视化- 基本图形：可以使用plot(函数绘制散点图、折线图、柱状图等基本图形。
- 图例：可以使用legend(函数添加图例。
- 网格线：可以使用grid(函数添加网格线。
- 颜色和填充：可以使用col(和fill(函数设置颜色和填充。
5.统计分析- 描述统计：可以使用summary(函数计算均值、中位数、最大值、最小值等描述统计量。
- 假设检验：可以使用t.test(、wilcox.test(、chisq.test(等函数进行假设检验。
- 方差分析：可以使用aov(函数进行方差分析。
- 相关分析：可以使用cor.test(函数计算相关系数。
- 回归分析：可以使用lm(函数进行线性回归分析。
R语言基础数据类型...
R语言基础数据类型...R语言主要有三种基本的数据类型，分别是数值型（Numeric）、整型（integer）以及字符型（character）。
一、数据类型1.数值型（Numeric）数值型（Numeric）分为双整型（double）和整型（integer）两种（1）双整型（double）双整型数据，可正可负，可大可小，可含小数可不含。
R中键入的任何一个数值都默认以double型存储。
可以使用typeof() 函数进行查看数据类型1.> typeof(1)#查看“1”的数据类型2.[1] "double" #输出结果为双整型（2）整型（integer）顾名思义，只能用来储存整数。
在计算机内存中，整型的定义方式要比双整型更加准确（除非该整数非常大或非常小）1.> typeof(1L)#在数字后面加大写字母L，申明该数字以整型方式储存。
2.[1] "integer"3.> as.integer(-3.14)#将双整形转换为整型4.[1] -35.> as.integer(-3.99)#只取整数部分，不会进行四舍五入6.[1] -32.字符型（character）字符型向量用以储存一小段文本，在R中字符要加双引号表示字符型向量中的单个元素被称为“字符串（string）”，注意：字符串不仅可以包含英文字母，也可以由数字或符号组成1.> typeof("Hello world") #字符型要加双引号表示2.[1] "character"字符串常用函数举例1.> a<-"Hello world"#赋值2.> nchar(a)#计算字符串长度3.[1] 114.#大小写转换5.> toupper(a)6.[1] "HELLO WORLD"7.> tolower(a)8.[1] "hello world"9.#字符转连接10.> paste("hello","world",sep="_")11.[1] "hello_world"3.逻辑型（logical）用以储存TRUE（真）和FALSE（假），在实际使用过程中，可以简写成T/F。
dataframe 行名 顺序 r语言
R语言中的dataframe是一种非常常用的数据结构，它类似于Excel中的数据表，可用于存储和处理大量数据。
在dataframe中，行名是非常重要的，它们决定了数据的顺序和索引。
本文将从以下几个方面来探讨dataframe行名的顺序及其在R语言中的应用。
一、dataframe的基本概念1. dataframe是什么？dataframe是一种二维的、类似表格的数据结构，它由行和列组成，每一列可以是不同的类型（数值、字符、逻辑值等）。
在R语言中，dataframe是一种非常重要的数据类型，它可以方便地存储和处理数据。
2. dataframe的行名和列名在dataframe中，每一行都有一个行名，用来标识该行的位置和索引；每一列都有一个列名，用来标识该列的含义和索引。
行名和列名都可以用来访问dataframe中的数据，并且它们可以是任意类型的对象。
二、行名的顺序1. 行名的默认顺序在R语言中，当创建一个dataframe时，如果没有指定行名，那么行名会自动被赋予一个默认的顺序，从1开始递增。
这意味着第一行的行名为1，第二行的行名为2，依此类推。
2. 修改行名的顺序如果需要修改dataframe的行名顺序，可以使用R语言中的rownames()函数来实现。
通过指定新的行名顺序，可以轻松地改变dataframe中行的排列顺序。
三、行名顺序的应用1. 数据的排序在数据分析过程中，经常需要对dataframe中的数据进行排序。
通过修改行名的顺序，可以实现对整个dataframe的数据进行排序，从而方便后续的分析和处理。
2. 数据的筛选另外，通过设置不同的行名顺序，还可以实现对dataframe中数据的筛选。
可以将特定条件下的数据筛选出来，然后重新排列行名的顺序，从而得到符合要求的子集。
四、总结在R语言中，dataframe的行名顺序对于数据的排序和筛选有着重要的作用。
通过合理地设置行名顺序，可以更加方便地对dataframe中的数据进行操作，从而提高数据分析的效率和准确性。
r语言矩阵转化成数据框
r语言矩阵转化成数据框1.引言1.1 概述R语言是一种流行的数据分析和统计建模语言，它提供了许多强大的工具和函数来处理和分析数据。
在R语言中，矩阵和数据框是两种常用的数据结构。
矩阵是一个二维的数据结构，它由行和列组成，可以存储相同类型的数据。
矩阵在数学和统计领域有广泛的应用，例如线性代数、方差和协方差矩阵等。
数据框是一种类似于表格的数据结构，它由行和列组成，每一列可以是不同的类型。
数据框是R语言中最常用的数据结构之一，它可以方便地进行数据处理和分析。
本文将介绍如何将R语言中的矩阵转化成数据框。
我们将讨论不同的方法和技巧，以及它们的适用场景和注意事项。
通过本文的学习，读者将能够灵活地在R语言中处理矩阵和数据框，并能够根据实际需求进行相应的转化操作。
在接下来的章节中，我们将先介绍R语言中的矩阵和数据框的基本特性和用法，然后详细讨论矩阵转化成数据框的方法。
最后，我们将对整个文章进行总结，并进行一些结果分析。
在本文的剩余部分，我们将系统地介绍和讨论相关的理论和实现方法，希望读者在阅读完后能够对R语言中矩阵转化成数据框有一个更深入的理解，并能够熟练地应用于实际的数据分析任务中。
让我们开始这次学习之旅吧！1.2 文章结构文章结构的目的是帮助读者更好地了解文章内容的组织和流程。
通过清晰的结构，读者可以迅速地找到所需的信息，同时也有助于作者自己在撰写过程中保持逻辑和条理性。
本文将按照以下结构进行讲解：2. 正文2.1 R语言中的矩阵和数据框2.2 矩阵转化成数据框的方法在正文部分，我们将首先介绍R语言中的矩阵和数据框的概念和特点。
通过对二者的比较和分析，读者可以更加深入地理解它们在数据处理和分析中的作用。
接下来，将详细阐述将矩阵转化成数据框的方法。
这一部分将包括常用的转化函数和操作示例。
读者可以按照给定的步骤和实例进行操作，从而将自己的矩阵数据转化成数据框，以便进行后续的统计计算、可视化和模型建立等工作。
3. 结论3.1 总结3.2 结果分析在结论部分，将对整篇文章进行总结，并对矩阵转化成数据框的方法进行评估和讨论。
r语言的六种组织结构类型
r语言的六种组织结构类型R语言是一种功能强大的数据分析工具，它提供了六种不同的组织结构来处理数据。
这些组织结构类型包括向量、列表、数组、矩阵、数据框和因子。
第一种组织结构类型是向量。
向量是一组具有相同数据类型的元素，可以用c()函数来创建。
例如，c(1,2,3,4,5)是一个包含5个整数的向量。
第二种组织结构类型是列表。
列表是一组元素的集合，这些元素可以是不同的数据类型，包括向量、矩阵和数据框。
列表可以用list()函数来创建。
例如，list(c(1,2,3),matrix(1:9,3,3))是一个包含两个元素的列表。
第三种组织结构类型是数组。
数组是一个具有相同数据类型的多维向量。
数组的维度可以定义为一个长度不小于2的向量。
可以使用array()函数创建数组。
例如，array(1:12,c(2,2,3))是一个包含12个元素的3维数组。
第四种组织结构类型是矩阵。
矩阵是一个二维数组，其中每个元素具有相同的数据类型。
可以使用matrix()函数创建一个矩阵。
例如，matrix(1:9,3,3)是一个包含9个元素的3x3矩阵。
第五种组织结构类型是数据框。
数据框是一种表格形式的数据结构，其中每个列可以具有不同的数据类型。
数据框可用data.frame()函数创建。
例如，data.frame(x = c(1,2,3),y = c("a","b","c"))创建一个包含两列的数据框。
第六种组织结构类型是因子。
因子是用于存储分类变量的一种特殊结构，可以有序或无序。
因子可使用factor()函数创建。
例如，factor(c("male","female","male"))创建一个包含3个元素的因子。
在R语言中，选择正确的组织结构类型对于数据分析至关重要。
不同的组织结构类型具有不同的用途和优势，因此需要根据具体情况来选择适当的组织结构类型。
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> labs<-paste(c("X","Y"),1:10,sep="")
> labs
[1] "X1" "Y2" "X3" "Y4" "X5" "Y6" "X7" "Y8" "X9" "Y10"
A
18
复数向量
> z <- complex(real = rnorm(10), imaginary = rnorm(10)) >z [1] 1.0464457+1.4921546i -0.0857576+0.6500323i -0.4077956+0.7363948i [4] 1.2992962+1.0821262i -1.3359859-2.2430534i 1.0756972+1.4531898i [7] 1.1084957+0.6604677i 1.2716703+0.4288688i 0.2792403+0.4181003i [10] -1.0414731-2.2300299i
64M 128M 256M vender1 20 22 76 vender2 24 56 87
> Prices[,c(“64M”,“256M”)] 64M 256M
vender1 20 76 vender2 24 87
#通过维名访问数组
A
23
向量，数组的混合运算
规则:
• 1、 表达式中各元素匹配时，总是从左到右。 • 2、 在进行计算时比较短的向量会扩展数据以适
• 常用对象转化函数 >as.character() #转换为字符型 >as.numeric() #转换为数值型 >as.logical() #转换为逻辑型 >plex() #转化为复数型 >as.factor() #转化为因子型
>methods(as) >methods(is)
#methods包中的全部转换函数 #methods包中全部对象类型判别函数
A
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五、分组因子
• R语言可以将一套数据中相同分类的数据进行分组， 所用组别对象称为分组因子
• 可以用factor()函数生成一个分组因子 • 分组因子可以方便地对分组数据做相应计算，如：
计算平均值、总和或按某种函数形式 • 例子：
• >factor(sample(letters,10,replace=T),levels=letters) [1] g b w j c z o d p q Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
> zz <- (rep(1:4,len=9) + 1i*(9:1))/10 [1] 0.1+0.9i 0.2+0.8i 0.3+0.7i 0.4+0.6i 0.1+0.5i 0.2+0.4i 0.3+0.3i 0.4+0.2i [9] 0.1+0.1i
> zz.shift <- complex(modulus = Mod(zz), argument= Arg(zz) + pi) > zz.shift [1] -0.1-0.9i -0.2-0.8i -0.3-0.7i -0.4-0.6i -0.1-0.5i -0.2-0.4i -0.3-0.3i [8] -0.4-0.2i -0.1-0.1i
2、R对对象的名字区分大小写；
3、避免用R的各种包中的既有对象名来对对象命名：例如，if、for、pi等
3、可以通过输入一个对象的名字来显示其内容，例如，一个名为n的对象， 其内容是数值10：
>n
A
4
[1] 10
对象的产生、查询及删除
1、赋值：<-或= 2、函数ls的功能是显示所有在内存中的对象：只会列
> FirstArray
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
> dim(FirstArray)<-c(3,4,2) #通过dim()函数来定义数组的维数空间
>FirstArray
#数组的填充规则:越靠前的下标变化越快;
出对象名 >name<-”Carmen”;n1<-10;n2<-100;m1<-1 >ls()
>ls(pat=“m”)
>ls.str() //将会展示内存中所有对象的详细信息
A
5
3、删除：>rm(x)
删除内存中所有对象：>rm(list=ls())
注：ls()函数中的一些选项同样可以运用到 rm中来
#越靠 后的下标变化越慢
,,1
[,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12
,,2
#等价于 > FirstArray<-array(seq(1:24),dim=c(3,4,2))
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 13 16 19 22
> SequenceNum<-seq(1.1,4.2) > Logicvector<-SequenceNum>2.5 > logicvector 错误: 找不到对象'logicvector' > Logicvector [1] FALSE FALSE TRUE TRUE
A
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• > c(1:3,NA)->NaData • > NaData • [1] 1 2 3 NA • > NaData[8]<-8 #将NaData第8项设置为8 • > NaData • [1] 1 2 3 NA NA NA NA 8 • > is.na(NaData) • [1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE
A
8
二、数据的创建
A
9
三、数值向量
1、规则序列
>x<-1:30 >x<-c(1,2,4,7,11) #c() 为应用最广泛的向量构造函数
>y<-c(x,0,x) #把所有对象连接起来形成新的向量
>y<-c(“animal”) >x<-seq(1,5,by=0.5) #序列的起点、终点、步长
x<-seq(length=50,from=-0.2,to=9,by=0.8) >x<-scan() #用键盘输入一些数据 >rep(1,time=30) #创建一个所有元素都相同的向量 >sequence(4:5) #创建一系列联系的整数序列
Wang N 200709
1 captain NA
NA
NA
NA
NA
Tang MJ 200720
1 member NA
NA
NA
NA
NA
…
…
…
…
…
…
…
…
…
A
2
作业2：利用sample函数设计算法，把下面16个demo公 平地分配给15个组，并提交原程序
Base: is.things
Base: recursion
密度函数dfunc
d:density
累计概率密度函数pfunc p:probability
分位数函数qfunc
q:quantile
A
13
> plot(rnorm(100,2,5))
A
14
> x<-seq(-4,4,0.1) > plot(x,dnorm(x),type="l")
A
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逻辑向量
• 逻辑向量包含TRUE、FALSE和NA(not availabe) • 逻辑向量可以同数值向量一起运算：TRUE=1,FALSE=0
应最大数量元素的操作数。扩展数据的基本规则 为循环地从第一个元素开始填充所需要的数据。
• 3、所有的数组必须具有相同的dim属性，否则返 回一个错误。
• 4、任何一个向量的操作结果的长度大于数组间操 作结果的长度时，R语言会产生错误。
• 5、 如果数组间操作无误，那么计算结果也是一
个相同维度的数组。
A
6
对象的基本属性
• 每个对象包含很多基本属性，常用的有对象的类型、存储 类型、对象模式、对象长度、对象维度、对象名称等。
对象的类型：>mode(object)
数值型Numeric 如 100, 0, -4.335 字符型Character 如“China” 逻辑型Logical 如TRUE, FALSE 因子型Factor 表示不同类别 复数型Complex 如：2 + 3i
TRUE FALSE
A
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字符向量
• 可以用两个单引号（‘）或两个双引号（“）去界定字符 向量
• “/”用来识别字符串中包含的（‘）或（“）
• 例子：
> UserInfor<-c("name","user's password","e-mail")
> UserInfor
[1] "name"
"user's password" "e-mail“