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R语言中有哪些基本语法

发布时间:2021-03-16 16:32:02 来源:亿速云 阅读:157 作者:Leah 栏目:开发技术

本篇文章为大家展示了R语言中有哪些基本语法,内容简明扼要并且容易理解,绝对能使你眼前一亮,通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

基本数据类型

数据类型

  • 向量 vector

  • 矩阵 matrix

  • 数组 array

  • 数据框 data frame

  • 因子 factor

  • 列表 list

向量

  • 单个数值(标量)没有单独的数据类型,它只不过是向量的一种特例

  • 向量的元素必须属于某种模式(mode),可以整型(integer)、数值型(numeric)、字符型(character)、逻辑型(logical)、复数型(complex)

  • 循环补齐(recycle):在一定情况下自动延长向量

  • 筛选:提取向量子集

  • 向量化:对向量的每一个元素应用函数

  • 使用seq()创建向量

  • 使用rep()重复向量常数

矩阵

矩阵(matrix)是一种特殊的向量,包含两个附加的属性:行数和列数。所以矩阵也和向量一样,有模式的概念,例如数值型或字符型。(但反过来,向量却不能看作是只有一列或一行的矩阵。)

  • 创建矩阵

  • 矩阵运算

  • 索引

  • 增加或删除行(列)

数组

数组(array)是R里一个更一般的对象,矩阵是数组的一个特殊情形。数组可以是多维的。例如一个三维的数组可以包含行、列和层(layer),而一个矩阵只有行和列两个维度。

array(data = NA, dim = length(data), dimnames = NULL)
as.array(x, ...)
is.array(x)

列表

向量的元素要求都是同类型的,而列表(list)与向量不同,可以组合多个不同类型的对象

数据框

数据框类似矩阵,有行和列这两个维度。然而,数据框与矩阵不同的是,数据框的每一列可以是不同的模式(mode)。例如,某列可能由数字组成,另一列可能由字符串组成。

因子

因子的设计思想来源于统计学中的名义变量(nominal variables),或称之为分类变量(categorical variables)。这些变量的值本质上不是数字,而是对应为分类,例如民主党、共和党和无党派,尽管它们可以用数字编码。

算术运算

  • x + y 加法

  • x - y 减法

  • x * y 乘法

  • x / y 除法

  • x ^ y 乘幂

  • x %% y 模运算

  • x %/% y 整数除法

逻辑运算

  • x == y 判断是否相等

  • x <= y 判断是否小于等于

  • x >= y 判断是否大于等于

  • x && y 标量的逻辑“与”运算

  • x || y 标量的逻辑“或”运算

  • x & y 向量的逻辑“与”运算(x、y以及运算结果都是向量)

  • x | y 向量的逻辑“或”运算(x、y以及运算结果都是向量)

  • !x 逻辑非

  • 逻辑值TRUE和FALSE可以缩写为T和F(两者都必须是大写)。而在算术表达式它们会转换为1和0

函数

 g <- function(x) {
  return(x+1)
}

函数也是对象

条件语句

if (r == 4) {
 x <- 1
} else {
 x <- 3
 y <- 4
}

循环语句

  • for

  • while

  • repeat

repeat没有逻辑判断退出条件,必须利用break(或者类似return())的语句。当然,break也可以用在for循环中。

代码格式化工具

library(formatR)

上述内容就是R语言中有哪些基本语法,你们学到知识或技能了吗?如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备,欢迎关注亿速云行业资讯频道。

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