5. 数据结构 5.1 数据结构简介 (1)向量 一个向量的所有元素必须有相同的类型(模式) (2)列表 列表可以非同质的 列表可按位置索引:lst[[2]] 抽取子列表:lst[c(2,5)] 列表可以有名称:lst[[“Moe”]]或者lst$Moe 列表类似于字典.散列表等 (3)模式:实体类型 > mode(3.1415) R中每个对象都有一个模式,表明该对象如何存储在存储器中: 对象 例子 模式 Number 3.14 numeric Vector of numbers c(2.7,

首先声明,R语言对大小写敏感. 一.向量 vector类型可以存储数字.字符和逻辑类型.构建函数为C(): > a <- c(1,2,3,4) > b <- c('dau','wau','mau') > a[2](R语言中的索引是从1开始) 2 >b[c(1,3)] dau mau >b[1:3] dau wau mau 二.矩阵 矩阵的元素类型必须是一致的(数字型,字符型或逻辑型).构建函数matrix(vector,nrow=行数,ncol=列数,byrow=

R语言还是有点古老感觉,数据结构没有Python中那么好用.以下简单总结一下R语言中经常使用的几个数据结构. 向量: R中的向量能够理解为一维的数组,每一个元素的mode必须同样,能够用c(x:y)进行创建.如x <- c(1:9). 矩阵: R中的矩阵能够理解为二维数组,每个元素必需要有同样的mode,使用matrix进行创建.matrix的形式为: matrix(vector, nrow=number_of_rows, ncol=number_of_columns, byrow=logica

R语言有六种基本的数据结构(或者说数据类型吧).根据数据的维度和同质/异质可分为5种数据类型,最后再介绍一种特殊的类型“因子”.   同质 异质 1维 原子向量 列表 2维 矩阵 数据框 n维 数组   对于各种类型的具体操作,本文不展开讲.本文仅介绍它们各自的一些生成方式.  (1)原子向量 一个有趣的事情:R中最小的单位并不是“数”,而是“向量”. 例如: > n= > is.vector(n) #判断n的数据类型是否为向量 [] TRUE 对于生成一个向量,我们可以有多种方式: >

在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框.因子和列表. 一.数据框 类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致).创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是: data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFact

  一, R语言所处理的工作层: 解释一下: 最下面的一层为数据源,往上是数据仓库层,往上是数据探索层,包括统计分析,统计查询,还有就是报告 再往上的三层,分别是数据挖掘,数据展现和数据决策. 由上图可知,R语言是可以用于数据挖掘,数据展现,而后领导根据展现的数据来决策,R语言在数据展现的方面,拥有很强大的功能. 二,R语言的数据结构: 包括如下的几项:包括向量,矩阵,数组,数据框,列表和因子 1,向量: 创建向量的方法一共有三种,分别如下: 第一种,使用c()的这个方法: 由于博客中木有R语言

R 语言基本数据结构 首先让我们先进入 R 环境下: sudo R 赋值 R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ,<- 的快捷键是 alt + - . > a <- c(2,5,8) > a [1] 2 5 8 筛选 我们可以用下标来筛选,例如: > a[1:2] [1] 2 5 注意 R 语言的下标是从 1 开始的. 当然我们也可以用逻辑进行筛选,例如: > a[a>4] [1] 5 8 为了了解这个式子的原理,我们先看看 a>4 是什么: &g

R是免费开源的软件,具有强大的数据处理和绘图等功能.下面是R开发环境的搭建过程. 一.点击网址 https://www.r-project.org/ ,进入"The R Project for Statistical Computing"界面. 二.点击加粗字体的"download R",进行"CRAN Mirrors"镜像选择页面. 三.下拉滚动条,找到 从中选择镜像网址,这里点击第二项. 四.在界面下选择"Download R fo

R语言代码 决策树的构建 rm(list=ls()) setwd("C:/Users/Administrator/Desktop/R语言与数据挖掘作业/实验3-决策树分类") #save print sink("tree1.txt") inputfile=read.csv(file="./bank-data.csv",header=TRUE) #age for(i in 1:length(inputfile$age)) inputfile$age

R语言存储数据的结构包括:标量.向量.矩阵.数组.数据框和列表:可以处理的数据类型包括:数值型.字符型.逻辑型.复数型和原生型. 数据结构 向量 向量是用来存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组.单个向量中的数据类型必须一致. a <- c(1,2,3,4,5,6) b <- c("one","two","three") c <- c(TRUE,TRUE,FALSE) 矩阵 矩阵是一个二维数组,每个元素的数据类型一致. >

R语言类 R语言的类有S3类和S4类,S3类用的比较广,创建简单粗糙但是灵活,而S4类比较精细,具有跟C++一样严格的结构.这里我们主要讲S3类. S3类的结构 S3类内部是一个list,append某个list类名称,就能成为该类.list里面的内容就是我们所说的属性. 首先创建一个list me <- list(seq = "ATGC", length = nchar("ATGC")) me $seq [1] "ATGC" $lengt

1.向量 向量是R语言中最基本的数据类型,在R语言中没有单独的变量. (1)  创建向量 R语言中可以用 = 或者 <- 来赋值. 向量名 <- 向量 或  向量名 = 向量 向量的创建方式有c()函数,seq()函数等. 注:R中的向量默认为列向量,如果要得到行向量需要对其进行转置. (2)  引用 待引用向量为:test = c(6,7,8,9,10). a.用下标引用 向量名[下标值] 或  向量名[下标值1:下标值2] (下标值1至下标值2的所有数值) 注:R语言下标值从1开始. 另外

本文对应<R语言编程艺术>第2章:向量:第3章:矩阵和数组:第4章:列表:第5章:数据框:第6章:因子和表 ========================================================================= R语言最基本的数据类型就是向量(vector),单个数值和矩阵都是向量的一种特例. 声明:R中不需要声明变量,但是注意函数式语言的特性,如果读写向量中的元素时,R事先不知道对象是向量的话,则函数没有执行的对象.如下代码是无法工作的: y[1]

目录 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 2.生物网络的模块发现方法 3.模块发现方法实现和图形展示 4.附录:igraph中常用函数 参考链接 R语言构建蛋白质网络并实现GN算法 1.蛋白质网络的构建 我们使用与人类HIV相关的蛋白质互作数据hunam-HIV PPI.csv来构建这个蛋白质互作网络. 在R中,我们可以从存储在R环境外部的文件读取数据.还可以将数据写入由操作系统存储和访问的文件. R可以读取和写入各种文件格式,如:csv,excel,xml等. 想要读取c

R语言中的几种数据结构 一  R中对象的5种基本类型 字符(character) 整数 (integer) 复数(complex) 逻辑(logical:True/False) 数值(numeric:real numbers) 查看对象类型的命令:class(x) 二 R语言中有如下几种数据结构: 向量 vector()     组内元素必须类型一致,否则将会被强制转换. (1) 创建向量的三种方式: x <- vector("numeric", length = 10)    

一.数据类型 5种 1.character 字符 2.numeric 数值 3.integer 整数 一般数字的存储会默认为数值类型,如果要强调是整数,需要在变量值后面加上 L. x <- 5L class(x) 4.complex 复数  1+2i 5.logical 逻辑 TRUE&FALSE class()查看数据类型 R语言对大小写敏感 二.数据结构 属性:名称.维度.类型.向量结构 向量(vector):只能包含同一类型的对象. 创建向量方法1:x1 <- vector(&q

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/59688569 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12537014.html 因为本学期选修了几门与统计有关的课,开始学习统计学中普遍使用的R语言.虽然之前学习过Pascal.C.Python等语言,但是初次接触R语言还是感觉跟其他的编程语言有本质的不同.R语言是数学家设计的编程语言,对于一些常见的数学操作和计算要比其他语言简单得多,因此也更适合用在高效的统计

上节我们讲到R语言中的基本数据类型,包括数值型,复数型,字符型,逻辑型以及对应的操作和不同数值类型之间的转换.众所周知,R语言的优势在于进行数据挖掘,大数据处理等方面,因此单个的数据并不能满足我们的需要,于是向量,矩阵,数组,数据框等变量类型应运而生. 向量:与我们在数学里面所学到的向量不同,R语言中的向量类似于我们在C语言中学习的数组,表示一个同种数据类型的数据集. 向量的创建:在R语言中使用c( )命令就创建了一个向量,任何类型的数据都可以组成向量,但一个向量里面的数据最好类型一致,不然会发

一,前提准备         1.R语言包:ggplot2包(绘图),recommenderlab包,reshape包(数据处理)         2.获取数据:大家可以在明尼苏达州大学的社会化计算研究中心官网上面下载这些免费数据集,网站链接为http://grouplens.org/datasets/movielens/,也可以通过网盘下载https://yunpan.cn/Oc6R9apvCnVXGc访问密码 e1af.这里包含了数据集和数据说明,该数据集是由943位用户对1682部电影的一

基本数据类型 6种 numaric  如 12, 12.4 integer  如 2L,0L complex  包含实数和虚数 如 3+2i character  要用双引号或者单引号包括起来 如 "a","good" logical  如 TRUE,FALSE raw  是计算机能够直接识别的类型,是二进制的形式保存的数据 NULL  表示空值 NA  表示缺失值 高级数据类型 主要有6种 vector   向量 matrix   矩阵 array    数组 d

本文首发于知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/60141740 也同步更新于我的个人博客:https://www.cnblogs.com/nickwu/p/12567803.html 5. 列表(list) R语言中的列表和Python等语言中的list有所不同.R语言中的列表是对象的集合, 列表中的对象又称为它的分量(components). 分量可以包含向量.矩阵.数组,数据框,甚至是另外一个列表,且在列表中要求每一个分量都要有一个名称. my_list <-