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数据结构

数值型：数值可以用于直接结算，加减乘除

字符串型：可以进行连接、转换、提取等

逻辑型：或真或假

日期型等

向量

数值型：数值可以用于直接结算，加减乘除

字符串型：可以进行连接、转换、提取等

逻辑型：或真或假

日期型等

向量索引

1、正（负）整数索引

length()

可以使用length()访问向量的个数，访问向量x的第一个值可以使用x[1]；还可以使用负整数进行索引，表示访问除了这一行的其他行数据，比如不访问一个三行数据的第二行，可以使用x[-2]

2、逻辑向量索引

以上代码是只输出对应逻辑值为真的值。

还可以进行逻辑判断，例如：

对于字符串向量，我们可以使用一些特殊的操作符进行逻辑判断，例如 “%in%”

也可以用于索引：

3、名称索引

我们可以使用 names() 函数为向量的每一个元素添加名称：

然后即可以通过每一个元素的names来访问它的值：

添加向量：

可以直接通过索引来添加向量；

也可以一次性添加多个元素：

在向量中插入一个新元素：

可以使用 append() 函数，以下代码表示，在x这个向量的5这个元素后面插入一个99的元素：

如果** after=0** 则代表在向量的头部插入数据：

删除向量：

如果想删除整个向量，可以直接使用 rm() 函数，如果想删除某个函数，可以直接采用负整数索引的方式：

其实就是重新生成一个新的向量，替换掉原来的向量

修改向量值：直接将需要修改的值索引出来，然后给它赋一个新的值就可以了。

但是注意这里是数值型的向量，我们不能赋值给字符串，会把整个向量变成字符型向量

向量运算

向量是R中最基本的数据结构。

向量运算是对应位置的元素进行运算，其中长的向量的个数必须是短向量个数的整数倍。

Ceiling()不小于x的最小整数，floor()函数不大于x的最大整数：

Trunc()函数返回整数部分：

Round()函数用于进行四舍五入，digits用来表示返回的位数

Signif()保留小数部分有效数字

Which()函数可以返回索引值，也就是元素所在的位置

矩阵与数组

矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合，向量是一维的，矩阵是二维的，需要有行和列。在R软件中，矩阵是有维数的向量，这里的矩阵元素可以是数值型，字符性改革或者是逻辑型，但是每个元素必须都拥有相同的模式，这个和向量一致。

我们可以通过matrix()函数来创建矩阵

行数和列数的分配要满足分配的条件，如果只给出一个行或者是一个列，R会自动进行分配，可以通过byrow来指定按行还是按列进行排列：

byrow = T 表明按照行匹配，反之

Dinames参数可以通过一个列表，指定矩阵行和列的名字：

第一个参数是行名，第二个参数是列名

Dim()函数可以显示向量的维数，可以通过dim()函数来对向量添加维数，从而构建矩阵

默认是按照列匹配

下面介绍一下数组这个数据结构。R中的数组其实就是多维的矩阵，我们重新定义一个向量x：

dim(x)<-c(2,2,5) 意思是3维 2x2x5的数组

只要向dim()函数传入三个参数，就可以构建三位数组，数组还可以使用array()函数来创建：

还可以创建字符型和逻辑型的数组，那么创建了矩阵，要如何访问矩阵的数据呢，下面是矩阵的索引：

首先可以通过矩阵下标进行访问，m[1,2]表示访问第一行第二列的元素

也可以一次访问多个元素，

比如访问第一行的第二、三、四列元素，访问第二、三行的第一列元素。

输出矩阵的一个子集：

如果下标只写一个数字，就是单独访问行或者列：

也可以同样使用负索引进行访问，还可以输入对应的行列名称进行访问：

矩阵中的四则运算需要行和列一致，与向量一致，可以使用colsums()、rowsums()、rowmeans()等函数对整个矩阵进行计算也可以进行矩阵的乘法：

分别是矩阵的内积（对应元素相乘）以及矩阵的外积