1. 2019-02-14 数值类型

Part 1 最基本类型(6型)

亦称原子向量

1. integer

后加L,仅正

2. numeric/double

可小数,可负

3. complex

数字+i类型

4. logical

True/False OR T/F(注意仅大写)

5. character

string

要加""表示

6. raw

例子

v <- "Hello"

print(class(v))

[1] "character"


v <- charToRaw("Hello")

print(class(v))

[1]"raw"


1. 2019-02-14 数值类型_第1张图片
1. 2019-02-14 数值类型_第2张图片


tips:

1. print()而非print “”

2. function: charToRaw() 注意大小写,并且单独跟后面的原始数据,不能简单用逗号连接

3. <- VS =

R和其他语言不同一点在于用<-代替=,更多情况下,可以依然使用=代替<-;

注意,<-向左或者->向右表示赋值,=表示传值,x = 1,变量仍然可以改变数值,而x <- 1 表示x等于1

e.g. 

1. 2019-02-14 数值类型_第3张图片

Part 2 多变量

1. vectors向量

多种相同元素创建向量

函数:c(x, y, z, ...) #注意,逻辑类和数值类混合时强制转换成数值类,

1. 2019-02-14 数值类型_第4张图片

2. list

不同类型

函数:list(x, y, z, ...) #x 可等于c()

3. matrix 矩阵

矩阵二维数集 VS 阵列三维

函数:matrix(c(x, y, z, ...), nrow = , ncol = , byrow = TRUE)

4. array 阵列

三维

函数:array(c(), dim = c(a, b, c)) #dim 函数创建维度:矩阵a x b, 维度c

5. Factor 因子

统计建模有用,可计算不同标签的个数

函数:factor(factoralreadynomatterwhatturnouttobestring)

print(nlevels(factoraboveoriginal))

6. Data Frame数据帧

VS矩阵:不同列可包含不同类型

函数:data.frame(a = givethevariants, b = differentnumbers, c = theycanbeconnctedthroughcommaindifferentlines, ...)

REF:

https://www.w3cschool.cn/r/r_data_types.html

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