通常，在使用任何編程語言進行編程時，需要使用各種變量來存儲各種信息。變量只不過是保存存儲值的內存位置。 這意味著，當您創(chuàng)建變量時，可以在內存中保留一些空間用來存儲某些值。

可能希望存儲各種數據類型的信息，如字符，寬字符，整數，浮點，雙浮點，布爾等。根據變量的數據類型，操作系統(tǒng)會分配內存并決定在保留這些內存。

R語言與其他編程語言(如C語言和Java)相反，變量不會被聲明為某些數據類型。 變量被分配給R對象，并且R對象的數據類型轉變?yōu)樽兞康臄祿愋汀?有很多類型的R對象。 常用R對象是 -

• 向量
• 列表
• 矩陣
• 數組
• 因子
• 數據幀

這些對象中最簡單的是向量對象，并且向量對象有六種數據類型的原子向量，也稱為六類向量。 其他R對象是建立在原子向量之上的。六類向量類型如下表所示 -

在R編程中，非?；镜臄祿愋褪墙凶飨蛄康?em>R對象，它們保存不同類的元素，如上所示。 請注意在R語言中，類型的數量不僅限于上述六種類型。 例如，我們可以使用許多原子向量并創(chuàng)建一個數組，其類型將成為數組。

向量

當要創(chuàng)建具有多個元素的向量時，應該使用c()函數，表示將元素組合成一個向量。

# Create a vector.
apple <- c('red','green',"yellow");
print(apple);

# Get the class of the vector.
print(class(apple));

上面示例代碼，執(zhí)行結果如下 -

> apple <- c('red','green',"yellow");
> print(apple);
[1] "red"    "green"  "yellow"
> print(class(apple));
[1] "character"
>

列表

列表是一個R對象，它可以包含許多不同類型的元素，如向量，函數，甚至其中的另一個列表。

# Create a list.
list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin);

# Print the list.
print(list1);

上面示例代碼，執(zhí)行結果如下 -

[[1]]
[1] 2 5 3

[[2]]
[1] 21.3

[[3]]
function (x)  .Primitive("sin")

矩陣

矩陣是二維矩形數據集。 它可以使用向量輸入到矩陣函數來創(chuàng)建。

# Create a matrix.
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(M)

當執(zhí)行上述代碼時，會產生以下結果 -

     [,1] [,2] [,3]
[1,] "a"  "a"  "b"
[2,] "c"  "b"  "a"

數組

矩陣只能有兩個維度，數組可以是任意數量的維數。數組函數采用一個dim屬性，創(chuàng)建所需的維數。 在下面的例子中，我們創(chuàng)建一個有兩個元素的數組，每個元素都是3x3個矩陣。

# Create an array.
a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2))
print(a)

當執(zhí)行上述代碼時，會產生以下結果 -

, , 1

     [,1]     [,2]     [,3]
[1,] "green"  "yellow" "green"
[2,] "yellow" "green"  "yellow"
[3,] "green"  "yellow" "green"

, , 2

     [,1]     [,2]     [,3]
[1,] "yellow" "green"  "yellow"
[2,] "green"  "yellow" "green"
[3,] "yellow" "green"  "yellow"

因子

因子是使用向量創(chuàng)建的R對象。 它將向量存儲在向量中的元素的不同值作為標簽。標簽始終是字符，無論它是輸入向量中是數字，還是字符或布爾等。它們在統(tǒng)計建模中很有用。

因子使用factor()函數創(chuàng)建。nlevels函數給出了級別的計數。

# Create a vector.
apple_colors <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')

# Create a factor object.
factor_apple <- factor(apple_colors)

# Print the factor.
print(factor_apple)
print(nlevels(factor_apple))

當執(zhí)行上述代碼時，會產生以下結果 -

[1] green  green  yellow red    red    red   green 
Levels: green red yellow
# applying the nlevels function we can know the number of distinct values
[1] 3

數據幀

數據幀是表格數據對象。與數據幀中的矩陣不同，每列可以包含不同的數據模式。 第一列是數字，而第二列可以是字符，第三列可以是邏輯類型。它是一個長度相等的向量列表。

數據幀使用data.frame()函數創(chuàng)建。

# Create the data frame.
BMI <-     data.frame(
   gender = c("Male", "Male","Female"), 
   height = c(152, 171.5, 165), 
   weight = c(81,93, 78),
   Age = c(42,38,26)
)
print(BMI)

當執(zhí)行上述代碼時，會產生以下結果 -

  gender height weight Age
1   Male  152.0     81  42
2   Male  171.5     93  38
3 Female  165.0     78  26