Introduktion till R-datatyper
R är ett programmeringsspråk som hjälper till att utföra statistiska analyser och har nu blivit standard för statistisk beräkning. Och levereras med några fördefinierade funktioner för att utföra olika uppgifter. Kunskap om linjär algebra kommer att vara ett mervärde eftersom det är användbart i R- och matrisberäkningar. 'R' använder kommandoradsgränssnitt och accepterar kommandon för att arbeta med det med hjälp av en prompt>. Låt oss förstå R-datatyperna.
Förklara R-datatyper
R-programmering stöder olika datatyper som skalarer, matriser, listor, vektor- och dataramar. Allt i R anses vara ett objekt, betyder att det lagrar och bearbetar operationer på objekt). Nyckelfunktionen i R är en annan process görs med olika typer av objekt. De flesta av kommandona i R handlar om att använda funktioner på objekten. Variabler kräver inte en deklaration, istället för att tilldela en sekvens av nummer till vektorerna kan göras.
Låt oss lära oss typerna en efter en:
1. Vektor
Vektor har en uppsättning värden med samma typer (samling av beställda element) representerade i en dimensionell. Klassen för vektorn bestäms av typen av inmatningar som görs. När en vektor skapas för mer än ett element, används c () -funktionen för att sammanfoga alla elementen tillsammans i en enda vektor. Vektorer är en sträng av numeriska nummer, sekvensnummer eller slumpmässiga nummer. Vektorsorter är karaktären, heltal, numerisk, komplex, logisk (sann, falsk). Dessa är implicit konvertering. Några av funktionerna fives vektorfunktioner är längd (), klass (x), is.logical (x), is.null, rep ().
Exempel
I nedan kan vi se grundläggande vektorexempel:
- Vector aritmetik: Numeriska vektorer utförs i aritmetiska uttryck för att göra beräkningar för att ge en annan vektor. Statistiska operationer görs också som ger poster som max, min, var medelvärde.
Koda:
>y <-c (1, 2, 2.5, 3)
>y +2
Produktion:
Ovanstående uttalande ger utdata med hjälp av c () -funktionen som lägger till variabel t till 2.
- Längden på vektorn beräknas med len () -funktionen.
Koda:
> len (y)
Produktion:
- Logiska vektorer: Jämförelse av två siffror med logiska värden som Sann, falsk, NA. Logiska operatörer för att uppfylla vissa villkor inkluderar <,, > =, ==, ! = För ojämlikhet.
Exempel 1
Koda:
> v <- seq ( -2, 2)
> l 0
> l
Produktion:
Exempel 2
Koda:
>x=c (3, 6, 1, 2)
>x>2
Produktion:
Koda:
rep () – to create replicate values.
rep(1, 3)
rep( 3:6, 2)
rep( 1:3, each =2)
rep(1:3, times=2, each =2)
- Skapa en vektor
Koda:
color <- c ('blue', 'pink', 'white')
print (color)
- För att visa vektorns klass
Koda:
print ((class (color))
Produktion:
I ovanstående program (1) betecknar detta det första elementet i vektorn.
2. Faktor
Faktorn lägger till numeriska koder tillsammans med teckennivån. Enkelt definierar den kategoriska data med ordnade och oordnade uppsättningar. De definieras med hjälp av funktionsfaktor (). Att lagra data i en faktor hjälper till att lagra data effektivt i statistisk modellering.
Exempel 1
Koda:
>f = factor (c(1, 6, 2, 4, 7, 1, 6, 7, 8)
> print (f)
Produktion:
Exempel 2
Koda:
> k = factor (c( 2, 0, 2, 0, 0, 0 ), levels =c(0, 2), labels =c( “ prince “, ”princess”))
>k
Produktion:
3. Matris
I R-programmeringsmatrisen är ett tvådimensionellt element med numeriska och teckenvektorer, helt enkelt en atomvektor med antalet rader och kolumner. Tre sätt att skapa en matris är genom att använda funktionsmatrisen (), konvertering av vektorn till matrisen och bindningsvektorer. Några funktioner som är användbara här är:
- rbind () och cbind (): kombinerar eller binder kolumner och rader.
- dim (): inställning av dimensioner.
Syntax:
variable <- matrix(vector, n rows, n columns, split by row or column)
Om det är sant så delas det upp efter rad, falska returnerar delade med kolumner.
Exempel 1
- Tänk på en matris.
Koda:
>x = matrix(c (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8) 2, 4, true)
> print (x)
Produktion:
Exempel 2
- Med tanke på Bind.
Koda:
a <- 1:4
b<- 10 :13
cbind( a, b)
a b
Produktion:
4. Lista
Listbutiker Objekt och elementen kan vara ett tecken, matriser, matriser, numeriska. den kan också bestå av en annan lista.
Syntax:
variable <- list (list items)
Exempel på en R-lista:
Koda:
>lak = list (23, “hi”, cos, list (5L, ” l”))
>print (lak)
Produktion:
Exempel Med tanke på kopior av tre vektorer:
Koda:
>a =c(3, 5, 6)
> b =c(“aa”, ”cc”, ”ee”)
> x=c (true, false, true)
> y=list(a, b, x)
Därför har y kopiorna av a, b, x.
5. Dataram
Dataramar är tvådimensionella med en grupp vektorer med samma längd. Det är en speciell typ av lista med en rektangulär formatlista. Nyckelfaktorn är att lagra datatabeller. De skapas med hjälp av en funktionsdata. ramen ().
Syntax:
variable <- data.frame ( list 1, list 2… list N)
Exempel 1
Låt oss se ett exempel på dataramen i R.
Koda:
>X= data.frame( values =c(20, 50, 10), name =c(' Gri', 'Tom', 'jeff'))
> print(X) values Name
Produktion:
Även vi kan använda inbyggda dataramar. I vilket toppelement definierar en rubrik följt av datarader och kolumner. För att se förhandsgranskningen kan vi använda huvudfunktionen innan.
Exempel 2
Koda:
>computer
Date intel speed data
hp 1990 8081 MHZ 8
acer 2001 80286 Mhz 16
För att definiera klassen för Intel:
>computer (('intel'))
Produktion:
Slutsats
I den här artikeln har vi gått igenom olika R-datatyper som används vid programmering. För att göra alla applikationer behöver vi variabler för att lagra värdena och alla dessa variabler är nödvändiga för att tilldela datatyper. Dessa datatyper används i dataanalys. Att förstå datatyper hjälper dig vid felsökning för beräkningsändamål.
Rekommenderade artiklar
Detta är en guide till R-datatyper. Här diskuterar vi olika typer i R-data med olika exempel för att tilldela datatyper. Du kan också gå igenom våra andra relaterade artiklar för att lära dig mer -
- R Dataram
- Typer av dataanalysstekniker
- Bästa datavetenskapsprogram
- Typer av datavisualisering
- Python-datatyper
- C ++ Datatyper
- PL / SQL-datatyper
- Dataramar i R