r是一種用於資料處理和統計分析的指令碼語言。
今天簡單練習了r語言的各種資料集包括向量、矩陣、陣列和資料框建立及使用。
1.向量：
（1）向量是用於儲存數值型、字元型或邏輯型資料的一維陣列
（2）如何用r語言建立向量呢？
字元型： >（輸入） a <- c('h','e','l','l','o')
> a
得到結果：[1] "h" "e" "l" "l" "o"
數值型： > b <-c(1,2,3)
> b
得到結果：[1] 1 2 3
邏輯型：> c <- c(true,false,true)
> c
得到結果：[1] true false true
2.矩陣
（1）矩陣是二維陣列，每個元素都模式相同（數值型、字元型或邏輯型）可通過函式matrix建立矩陣
（2）如何用r語言建立矩陣呢？
> （輸入） y <- matrix(1:20,nrow=5,ncol=4)
> y
得到結果：
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 6 11 16
[2,] 2 7 12 17
[3,] 3 8 13 18
[4,] 4 9 14 19
[5,] 5 10 15 20
可通過》（輸入） matrix檢視函式
（3）通過此方式將矩陣賦值
>y<-matrix(c(1,2,2,2,2,2,2,2,2,2,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4),nrow=5,ncol=4)
> y
得到結果：
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 2 4 4
[2,] 2 2 4 4
[3,] 2 2 4 4
[4,] 2 2 4 4
[5,] 2 2 4 4
預設矩陣按列輸出資料，可以用如下方式更改按行輸出
> y <-matrix(1:20,ncol=5,nrow=4,byrow = true)
> y
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1 2 3 4 5
[2,] 6 7 8 9 10
[3,] 11 12 13 14 15
[4,] 16 17 18 19 20
（4）如何加矩陣維度標籤？
行命名：> rownames(y) <- letters[1:4]
> y
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
a 1 2 3 4 5
b 6 7 8 9 10
c 11 12 13 14 15
d 16 17 18 19 20
列命名：> colnames(y) <- c("x","y","doc","bear","q")
> y
x y doc bear q
a 1 2 3 4 5
b 6 7 8 9 10
c 11 12 13 14 15
d 16 17 18 19 20
3.陣列
（1）如何用r語言建立陣列呢？
建立三維 （2×3×4）數值型陣列:
> z <- array(1:24, c(2,3,4))
> z
得到如下結果：
, , 1
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
, , 2
[,1] [,2] [,3]
[1,] 7 9 11
[2,] 8 10 12
, , 3
[,1] [,2] [,3]
[1,] 13 15 17
[2,] 14 16 18
, , 4
[,1] [,2] [,3]
[1,] 19 21 23
[2,] 20 22 24
提取資料》 z[2,1:3,1]
得到結果：[1] 2 4 6
（2）為列命名得到如下結果：
> colnames(z) <- c("x","y","doc")
> z
, , 1
x y doc
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
, , 2
x y doc
[1,] 7 9 11
[2,] 8 10 12
, , 3
x y doc
[1,] 13 15 17
[2,] 14 16 18
, , 4
x y doc
[1,] 19 21 23
[2,] 20 22 24
（3）為列命名得到如下結果：
> rownames(z) <- letters[1:2]
> z
, , 1
x y doc
a 1 3 5
b 2 4 6
, , 2
x y doc
a 7 9 11
b 8 10 12
, , 3
x y doc
a 13 15 17
b 14 16 18
, , 4
x y doc
a 19 21 23
b 20 22 24
4.資料框
（1）資料框可以不同的列包含不同模式（數值型、字元型等）的資料，是在r中常處理的資料結構。
（2）如何用r語言建立陣列呢？
> patientid <- c(1,2,3)
> age <-c(23,45,12)
> status <-c("good","good","poor")
> patientdata <- data.frame(patientid,age,status)
> patientdata
得到結果：
patientid age status
1 1 23 good
2 2 45 good
3 3 12 poor
進行一系列資料操作，如下：
> patientdata[,1]
[1] 1 2 3
> patientdata$age
[1] 23 45 12
> patientdata$status
[1] good good poor
levels: good poor
> table(patientdata$age,patientdata$status)
good poor
12 0 1
23 1 0
45 1 0
> x <- factor(c(1, 2, na), exclude = null)
> x
[1] 1 2
levels: 1 2
> a <- c(1,2,3)
> is.array(a)
[1] false
> is.factor(a)
[1] false
> is.vector(a)
[1] true
> class(a)
[1] "numeric"
> typeof(a)
[1] "double"
> length(a)
[1] 3
> str(a)
num [1:3] 1 2 3
> summary(a)
min. 1st qu. median mean 3rd qu. max.
1.0 1.5 2.0 2.0 2.5 3.0
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