標籤（空格分隔）： r語言
本章的內容其實很少，很多都是需要用到的時候才會去找的東西，個人認為本章主要掌握以下兩點：
資料結構、資料輸入
重點中的重點，一切的處理都是針對資料的，沒有資料就沒有後續的一切
下面先介紹概念
首先介紹一下資料型別，有數值型，字元型，邏輯型，複數型（虛數），原生型（位元組），各個型別不詳細解釋，另外，還有你需要分別告訴r：例項識別符號是哪個（rownames，行名），名義型變數和有序型變數是哪個（factors，因子）。
然後才是資料結構
標量、向量、矩陣、陣列、資料框和列表。
標量
只含有乙個元素的向量，比如a<-3,g<-「u」,b<-true，它們用於儲存常量，即只有乙個數值。
向量
其實就是一維陣列，使用函式c()來組合向量各個元素，比如「a<-c(1,2,3,4,5)」，或者b<-c(「one」,」two」,」three」)等等，可以使用方括號來訪問向量中的元素，如a[c(2,4)]就得到上面的2和4兩個數字a[1:3]就能得到1，2，3三個數字，冒號在這裡的意思是從左邊的數到右邊的數，即從1到3，它能生成乙個數值串行。注意的是，乙個向量只能有乙個資料型別。
矩陣
其實就是乙個二維陣列，使用matrix進行建立，方法是
> mymatrix<-matrix(vector，nrow=行數,ncol=列數,byrow=t/f,dimnames=list(行名,列名))
其中需要解釋一下的可能是byrow這個，它的意思就是按行放置還是按列，比如有乙個2x2的四格，你在上面放入1-4這4個數字，你是橫著填，即[1
324]
還是豎著填，即[1
234]
，true就是橫著填，動手敲一次知道了~，行名和列名這兩上使用c()函式合併填入即可，注意順序。矩陣元素的獲取使用a[i,j]來獲取，省略即為整行/列提取，可以使用c()函式單獨提取某幾個行/列。
陣列
這玩意可不是很好理解，我試著解釋一下吧，它類似乙個層次結構，維度大概就是一層一層的包含關係，拿矩陣來說，把幾個矩陣合在一起，就是乙個3維陣列，把幾個3維陣列合在一起，就是乙個4維陣列，形象的來說，就是excel，我們都知道，excel裡面有工作表，每個工作表都看作乙個矩陣，那麼，乙個工作簿有n個表，對於這個工作簿來說，它就是乙個三維陣列，然後有乙個資料夾放著很多個工作簿，對這個資料夾來說，就是乙個4維陣列，不知道這樣說能明白不。不明白就自己想像去吧，我目前只能解釋到這個程度了。
建立方法：arr<-array(vector,dimensions,dimnames=list(c(vetor),c(vetor)……))，這個建立方法呢，和矩陣一毛一樣的，只不過，它把nrow和ncol放在了dimensions裡面了，並且把它擴充套件開來，從第1維（行）到第2維（列）到第n維（第幾個資料夾）用c()函式定義它們的個數，dimnames是可靠引數，用來定義前面定義維度的標籤。
提取元素方式，同樣為方括號下標方式提取，如a[1,2,3,4,5]，選擇第5個維度的第5個類別，第4個維度的第4個類別，第3個維度的第3個類別，第2個維度的第2個類別，第1個維度的第1個類別下的元素！如果選取的是多個資料，最終顯示為第1，2個維度的矩陣，然後在上頭顯示維度分類~自己試~
資料框
excel**，要求每一列必須保持相同資料型別！但不要求全部列都用一樣的資料型別，這點和矩陣的要求不同。解釋完畢，不懂excel的自己去看去。
建立方法是df<-data.frame(col1,col2,col3……)，col1可以使用col1<-c(1，2，3)先行賦值，此時會使用col1為列名，如果不先行賦值，它會起乙個讓你蛋疼的列名出來，雖然起得不錯，但很長。。。很長。。。很長。。。
資料框的資料選取，和矩陣一毛一樣~還多了幾種方法，如列名**，同樣呼叫方括號，但裡面可以不一樣了a[c(「col1」,」col2」)]其中col1,col2是列名，也可以使用a$col1這樣子來把整列都抽出來。實際使用裡，是不可能讓你使用a這樣的名稱的，一定要使用一看就能知道含義的名稱，比如the_brand_of_supperman_red_briefs之類，這個時候，每次提取，都要敲這麼長，卒~
還好，有attach(),detach()和with()三個函式來幫忙，簡單說一下，attach()和detach()是一對，新增了就要刪除，別問為什麼~它就是可以把超人紅**的牌子資料框下面每個變數（字段）都放到外面，能讓你不需要輸入前面長長的名字就可以使用。with()也一樣，注意的是，使用attach(「object_name」)有時候會返回一些被masked的變數，這個是什麼呢，就是同名變數，在attach之前就有了的，和你資料框的變數名一樣的，此時，資料框內的同名變數就不能使用。注意，是資料框內的變數不能使用，而不是預先定義那個不能使用。
with()這個函式好，with(object_name,)這樣的格式來執行，所有的一切都只在裡面執行，離開了括號之外就不認帳了，像銀行~當然，可以使用特殊技能」<<-「來賦值乙個全域性物件，就可以外面使用了，你的辦銀行卡一般都是全域性物件來的，不是全域性，你也不會去辦是不~
下面來說說上面所提到的例項識別符號和因子，或者我應該看完這本書之後再回頭來寫總結~
例項識別符號，解釋為行名，在data.frame()裡面加入row.names=c(***x)/col1(或某一列的內容) 來定義行名。這個很好理解。
因子，先說一下名義型和有序型是什麼鬼，名義型，就是張三，李四，王五這些名字，它們之間是平等的，不分先後的；有序型，就是張三是李四的兒子，李四是王五的兒子（不管他為什麼姓不一樣，這些細節不重要），於是，它們就有了個順序，無論從小到大，還是從大到小，都是有順序的，這個時候，他們就是有序型。名義型和有序型統稱因子。建立名義型因子的時候使用f<-factor(c(「t1」,」t2」,」t3」,」t1」)),於是就會自動把它儲存為(1,2,3,1)這樣的向量，並且會在內部把1對應」t1」，2對應」t2」，3對應」t3」。要表示它是有序型的，就需要再加入「ordered=true，levels=c(「t1」,」t2」,」t3」)」引數，如果不指定levels的話,就會按字母順序1234逐個打上去，如果指定了levels的話，就一定要全面，缺少了乙個，都會被r當成缺失值處理掉。
列表
大雜匯，可以把上頭所說的所有資料結構放到一起，用乙個標籤打上標記，就可以使用了。注意的是，它使用雙重方括號來引用標籤，後面再加乙個方括號來引用標籤內的資料結構，比如mylist裡面的有「標量」，「向量」，「矩陣」三個標籤，分別存放對應的結構，那麼引用的時候，使用mylist[[1]]或者mylist[[「標量」]]就可以得到這個標量的值，使用mylist[[3]]就可以顯示矩陣，使用mylist[[3]][2,3]就可以顯示矩陣裡面2行3列的是什麼鬼~
這個，嗯，這個不用太在意，簡單來說，兩個命令，一是names，用於改變變數（字段）的名稱，二是labels，用於在factor裡面，改變levels的名稱，比如有個gender的變數（內容是c(1,1,2,2,3)），1表示男，2表示女，3是人妖，你可以使用factor(df$gender,levels=c(1,2),labels=c(「女」,」男」))，嗯，就這樣，它的內容就會變成了c(「女」,」女」,」男」,」男」,)~
後記：這一章都是概念，其實也很好理解，逐漸對r的結構和定義都些了解了，使用起來也沒剛接觸那時候那麼陌生了。繼續，後面看多兩章再來寫總結吧，感覺那樣子寫起來會更全面。但也可能多了一些不應該在這個階段出現的概念。造成混亂。
第二章 資料型別
1byte 8bit 1kb 1024byte 1mb 1024kb 1gb 1024mb 1tb 1024gb intfloat 用float計算精度會不準確，需要匯入decimal模組 strbool true,false int 可以將整數型的str和float，bool轉換成int str ...
C語言學習筆記第二章資料型別
就是在 c 程式中的單詞 define price 30 void main 型別說明符 數的範圍 位元組數int 有符號 216 216 4byte 32bit unsigned int 無符號 0 232 short int unsigned short int long int unsigne...
Python第二章資料型別
基本資料型別 python 中的變數不需要宣告。每個變數在使用前都必須賦值，變數賦值 以後該變數才會被建立。python 中，變數就是變數，它沒有型別，我們所說的 型別 是變數所指的記憶體中物件的型別。等號 用來給變數賦值。等號 運算子左邊是乙個變數名,等號 運算子右邊是儲存在變數中的值。例如 x ...