r語言基礎之第一部分 5種資料物件型別
1樓：天羅網
前記：正文：
第一部分：5種資料物件型別
向量（vector）
矩陣（matrix）
向量+維度屬性(nrow ncol)
陣列（array）
與矩陣相似，但維度可大於2（說白了元素都是數 維度隨便設）
列表（list）
可以包含不同型別。
因子（factor）
整數向量+標籤。
缺失值（missing value）
na：各種型別的缺失值納餘。
nan：數值型的缺失值。
nan 屬於 na
和 判斷向量中是否有缺失值。
資料框（儲存**資料，視為各元素長度相同的列表
日期與時間（date, time）
日期。時間。
posixct 整數 常用於存入資料框。
posixit 列表 還包括年月日等資訊。
後續請參考：
r語言基礎之第二爛茄祥部分 : 操縱資料取子集
r語言基礎之第三的使用。
r語言基礎之第四部分 :排序
r語言基飢搏礎之第五部分 :總結資料資訊
r語言對應分析
2樓：正香教育
[toc]q型分析：樣本之間的關係（聚類演算法等）
r型分析：變數之間的關係（主成分分析、因子分析等）。
有時候我們不僅要弄清樣本之間和變數之間的關係，還要弄清樣本與變數之間的關係，而對應分析就是這樣一種分析方法。（變數就是指特徵）
對應分析為我們可以提供三個方面的資訊。
上述三方面資訊都可以通過二維圖呈現出來。
當對兩個分類變數進行的對應分析稱為簡單對應分析
對兩個以上的分類變數進行的對應分析稱為多重對應分析
對應分析將變數及變數之間的聯絡同時反映在一張二維或三維的散點圖上，並使聯絡密切的類別點較集中，聯絡疏遠的類別點較分散；通過觀察對應分佈圖就能直觀地把握變數類別之間的聯絡。
對於該方法，在減少維度方面與因子分析相似，在作分佈圖方面與多維尺度方法相似。
在對資料作對應分析之前，需要先了解因素間是否獨立。如果因素之間相互獨立，則沒有必要進行對應分析，當因素間在統計學上具有顯著的關聯性時，在此基礎上使用對應分析方法，其分析結果才具有意義。
p-value < 兩組變數顯著不獨立，說明具有相關性。
2.r語言中的不同資料物件是什麼? i
3樓：深圳市宗泰電機
在r語言中，有以下幾種不同的資料物件：
向量（vector）：向量是一組數值或字元型別的元素的集合。向量中的所有元素必須是相同的型別。
可以使用c()函式建立向量，例如：a <-c(1, 2, 3)或b <-c("apple", banana", orange")。
矩陣（matrix）：矩陣是具有相同資料型別的二維**資料。可以使用matrix()函式建立矩陣，例如：
m <-matrix(c(1, 2, 3, 4), nrow = 2, ncol = 2)。
陣列（array）：陣列是具有相同資料型別的多維**資料。可以使用array()函式建立陣列，例如：
a <-array(c(1, 2, 3, 4), dim = c(2, 2, 1))。
列表（list）：列表是由不同資料型別的元素組成的告瞎集合。可以使用list()函式建立列表，例如：l <-list("apple", 1, true)。
資料框（data frame）：資料框是具有相同長度的列的列表。資料框類似於電子**或資料庫表。
可以使用函式建立資料框，例如：df < = c("john", mike", jane"),age = c(20, 25, 30))。
因子（factor）：因子是將向量視為分類變數的一種方法，其中每豎罩個值代表乙個類別。可以襪纖空使用factor()函式建立因子，例如：
f <-factor(c("low", high", medium", low", high"))
r語言中賦值與資料的功能和目的
4樓：
摘要。親親您好<>
在 r 語言中，賦值(=)的主要功能是將乙個值或者乙個物件賦給乙個變數，該變數可以是數值、字元、邏輯、資料框等物件。賦值語句使得我們可以將乙個物件的值儲存在計算機的記憶體中，以便在以後的程式中使用它。在 r 語言中，我們可以通過使用 "
r語言中賦值與資料的功能和目的。
親親您好<>
在 r 語言中，賦值(=)的主要功能是將乙個值或者乙個物件賦給乙個變數，該變銷清量可以是數值、字元、邏輯、資料框等物件。賦值語句使得我們可以將虧鏈前乙個物件的值儲存在計算機的記憶體中，以便在以後的程式中使用它。在 r 語言中，我們可以通過使用 "
例如，我們可以使用以下語句將數字 10 賦值給變數 x：``rx
r語言中的幾種資料結構
5樓：環球青藤
一 r中物件的5種基本型別。
字元（character）
整數 （integer）
複數（complex）
邏輯（logical：true/false）數值（numeric：real numbers）檢視物件型別的命令：class(x)
二 r語言中有如下幾種資料結構：
向量 vector() 組內元素攜亮螞必須型別一致，否則將會被強制轉換。
1) 建立向量的三種方式：
x <-vector("numeric", length = 10)x <-1:4
x <-c("a",12,true)
2) 強制轉換的幾個函式：
矩陣 matrix() 一列一列的填充元素。
按行合併：rbind() 按列合併：cbind()陣列 array() 可以有多個維度。
列表 list() 可以包含不同型別的元鍵帶素。
因子 factor()
1) 分類資料/有序 vs. 無序。
2) 整數向量+標籤（label）（優於整數向量）male/female vs. 1/2
常用於lm(),glm()
3) levels設定基線水平。
table() 檢視因子資訊 unclass() 去除因子屬性日期x < 得到系統當前日期。
julian(x) x距離1970-01-01的天數。
時間 posixct / posixlt
posixct：整數，常用於存入資料框。
posixlt：列表，還包含星期、年月日等資訊。
strptime(x, format = 辯埋) 將一般格式轉化為時間格式。
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