Introduktion til R-datatyper
R er et programmeringssprog, der hjælper med at udføre statistiske analyser og er nu blevet standard til statistisk beregning. Og leveres med nogle foruddefinerede funktioner til at udføre forskellige opgaver. Kendskab til lineær algebra vil være en merværdi, da den er nyttig i R- og matrixberegninger. 'R' bruger kommandolinjegrænseflader og accepterer kommandoer til at arbejde på det ved hjælp af en prompt>. Lad os forstå R-datatyperne.
Forklar R Datatyper
R-programmering understøtter forskellige datatyper som skalarer, matrixer, lister, vektor- og datarammer. Alt i R betragtes som et objekt, det betyder, at det gemmer og behandler operationer på objekter). Nøglefunktionen i R er en anden proces, der udføres med forskellige typer objekter. De fleste af kommandoerne i R involverer anvendelse af funktioner på objekterne. Variabler kræver ikke en erklæring, i stedet for at tildele en sekvens af tal til vektorerne kan udføres.
Lad os lære typene én efter én:
1. Vector
Vektor har et sæt værdier med de samme typer (samling af bestilte elementer) repræsenteret i en dimension. Klassen for vektoren bestemmes af typen af de foretagne poster. Når der oprettes en vektor for mere end et element, bruges c () -funktionen til at samle alle elementerne sammen i en enkelt vektor. Vektorer er en streng med numeriske, rækkefølgenumre eller tilfældige tal. Vektorsorter er karakteren, heltal, numerisk, kompleks, logisk (sand, falsk). Dette er implicit konvertering. Nogle af funktionerne fives vektorfunktioner er længde (), klasse (x), is.logical (x), is.null, rep ().
Eksempel
I nedenstående kan vi se grundlæggende vektoreksempler:
- Vector aritmetik: Numeriske vektorer udføres i aritmetiske udtryk for at udføre beregninger for at give en anden vektor. Der udføres også statistiske operationer, der giver poster som max, min, var middelværdi.
Kode:
>y <-c (1, 2, 2.5, 3)
>y +2
Produktion:
Ovenstående udsagn giver output ved hjælp af funktionen c (), der tilføjer variabel t til 2.
- Længden af vektoren beregnes af len () -funktionen.
Kode:
> len (y)
Produktion:
- Logiske vektorer: Sammenligning af to tal med logiske værdier som sandt, falskt, NA. Logiske operatører, der opfylder visse betingelser, inkluderer <,, > =, ==, ! = For ulighed.
Eksempel 1
Kode:
> v <- seq ( -2, 2)
> l 0
> l
Produktion:
Eksempel 2
Kode:
>x=c (3, 6, 1, 2)
>x>2
Produktion:
Kode:
rep () – to create replicate values.
rep(1, 3)
rep( 3:6, 2)
rep( 1:3, each =2)
rep(1:3, times=2, each =2)
- Opret en vektor
Kode:
color <- c ('blue', 'pink', 'white')
print (color)
- For at vise vektorens klasse
Kode:
print ((class (color))
Produktion:
I ovenstående program (1) betegner dette det første element i vektoren.
2. Faktor
Faktoren tilføjer numeriske koder sammen med tegnniveauet. Kort sagt definerer det kategoriske data med bestilte og uordnede sæt. De defineres ved hjælp af funktionsfaktor (). Lagring af data i en faktor hjælper med at lagre data effektivt i statistisk modellering.
Eksempel 1
Kode:
>f = factor (c(1, 6, 2, 4, 7, 1, 6, 7, 8)
> print (f)
Produktion:
Eksempel 2
Kode:
> k = factor (c( 2, 0, 2, 0, 0, 0 ), levels =c(0, 2), labels =c( “ prince “, ”princess”))
>k
Produktion:
3. Matrix
I R-programmeringsmatrix er et todimensionelt element med numeriske og tegnvektorer, simpelthen en atomvektor med antallet af rækker og kolonner. Tre måder at skabe en matrix på er ved hjælp af funktionsmatrixen (), konvertering af vektoren til matrixen og bindingsvektorer. Nogle funktioner, der er nyttige her er:
- rbind () og cbind (): kombinerer eller binder kolonner og rækker.
- dim (): indstilling af dimensioner.
Syntaks:
variable <- matrix(vector, n rows, n columns, split by row or column)
Her, hvis det er sandt, opdeles den efter række, falsk returnerer opdelt efter kolonner.
Eksempel 1
- Overvej en matrix.
Kode:
>x = matrix(c (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 2, 4, true)
> print (x)
Produktion:
Eksempel 2
- I betragtning af Bind.
Kode:
a <- 1:4
b<- 10 :13
cbind( a, b)
a b
Produktion:
4. Liste
Liste over butikker Objekter og elementerne kan være et tegn, matrixer, matriser, numeriske. den kan også bestå af en anden liste som en vare.
Syntaks:
variable <- list (list items)
Eksempel på en R-liste:
Kode:
>lak = list (23, “hi”, cos, list (5L, ” l”))
>print (lak)
Produktion:
Eksempel I betragtning af kopier af tre vektorer:
Kode:
>a =c(3, 5, 6)
> b =c(“aa”, ”cc”, ”ee”)
> x=c (true, false, true)
> y=list(a, b, x)
Derfor har y kopierne af a, b, x.
5. Dataramme
Datarammer er to-dimensionelle med en gruppe vektorer med samme længde. Det er en speciel slags liste med en rektangulær formatliste. Nøglefaktoren er at gemme datatabeller. De oprettes ved hjælp af en funktionsdata. rammen ().
Syntaks:
variable <- data.frame ( list 1, list 2… list N)
Eksempel 1
Lad os se et eksempel på datarammen I R.
Kode:
>X= data.frame( values =c(20, 50, 10), name =c(' Gri', 'Tom', 'jeff'))
> print(X) values Name
Produktion:
Selv vi kan bruge indbyggede datarammer. I hvilket topelement definerer en header, efterfulgt af datarækker og kolonner. For at se forhåndsvisningen kan vi bruge hovedfunktionen før.
Eksempel 2
Kode:
>computer
Date intel speed data
hp 1990 8081 MHZ 8
acer 2001 80286 Mhz 16
Sådan defineres klassen for Intel:
>computer (('intel'))
Produktion:
Konklusion
I denne artikel har vi gennemgået forskellige R-datatyper, der bruges til programmering. For at gøre ethvert program har vi brug for variabler for at gemme værdierne, og alle disse variabler er nødvendige for at tildele datatyper. Disse datatyper bruges i dataanalyse. At forstå datatyper hjælper under fejlsøgning til beregningsmæssige formål.
Anbefalede artikler
Dette er en guide til R-datatyper. Her diskuterer vi forskellige typer i R-data med forskellige eksempler til tildeling af datatyper. Du kan også gennemgå vores andre relaterede artikler for at lære mere -
- R dataramme
- Typer af dataanalyseteknikker
- Bedste datalogi-programmer
- Typer af datavisualisering
- Python-datatyper
- C ++ Datatyper
- PL / SQL-datatyper
- Datarammer i R