基本數據類型
數據類型
- 向量 vector
- 矩陣 matrix
- 數組 array
- 數據框 data frame
- 因子 factor
- 列表 list
向量
- 單個數值（標量）沒有單獨的數據類型，它只不過是向量的一種特例
- 向量的元素必須屬于某種模式（mode），可以整型（integer）、數值型（numeric）、字符型（character）、邏輯型（logical）、復數型（complex）
- 循環補齊（recycle）：在一定情況下自動延長向量
- 篩選：提取向量子集
- 向量化：對向量的每一個元素應用函數
- 使用seq()創建向量
- 使用rep()重復向量常數
矩陣
矩陣（matrix）是一種特殊的向量，包含兩個附加的屬性：行數和列數。所以矩陣也和向量一樣，有模式的概念，例如數值型或字符型。（但反過來，向量卻不能看作是只有一列或一行的矩陣。）
- 創建矩陣
- 矩陣運算
- 索引
- 增加或刪除行（列）
數組
數組（array）是R里一個更一般的對象，矩陣是數組的一個特殊情形。數組可以是多維的。例如一個三維的數組可以包含行、列和層（layer），而一個矩陣只有行和列兩個維度。
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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類型的，而列表（list）與向量不同，可以組合多個不同類型的對象
數據框
數據框類似矩陣，有行和列這兩個維度。然而，數據框與矩陣不同的是，數據框的每一列可以是不同的模式（mode）。例如，某列可能由數字組成，另一列可能由字符串組成。
因子
因子的設計思想來源于統計學中的名義變量（nominal variables），或稱之為分類變量（categorical variables）。這些變量的值本質上不是數字，而是對應為分類，例如民主黨、共和黨和無黨派，盡管它們可以用數字編碼。
算術運算
- x + y 加法
- x - y 減法
- x * y 乘法
- x / y 除法
- x ^ y 乘冪
- x %% y 模運算
- x %/% y 整數除法
邏輯運算
- x == y 判斷是否相等
- x <= y 判斷是否小于等于
- x >= y 判斷是否大于等于
- x && y 標量的邏輯“與”運算
- x || y 標量的邏輯“或”運算
- x & y 向量的邏輯“與”運算（x、y以及運算結果都是向量）
- x | y 向量的邏輯“或”運算（x、y以及運算結果都是向量）
- !x 邏輯非
- 邏輯值TRUE和FALSE可以縮寫為T和F（兩者都必須是大寫）。而在算術表達式它們會轉換為1和0
函數
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g <- function(x) { return(x+1)} |
函數也是對象
條件語句
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if (r == 4) { x <- 1} else { x <- 3 y <- 4} |
循環語句
- for
- while
- repeat
repeat沒有邏輯判斷退出條件，必須利用break（或者類似return()）的語句。當然，break也可以用在for循環中。
代碼格式化工具
library(formatR)
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