Šioje pamokoje sužinosite:
- Kokie yra duomenų tipai R?
- Kintamieji
- Vektoriai
- Aritmetikos operatoriai
- Loginiai operatoriai
Kokie yra duomenų tipai R?
Toliau pateikiami duomenų tipai arba duomenų struktūros programuojant R:
- Skalarai
- Vektoriai (skaitiniai, simboliniai, loginiai)
- Matricos
- Duomenų rėmai
- Sąrašai
Pagrindų tipai
- 4.5 yra dešimtainė reikšmė, vadinama skaitmenimis .
- 4 yra natūralioji vertė, vadinama sveikaisiais skaičiais . Sveikieji skaičiai taip pat yra skaitmenys.
- TRUE arba FALSE yra loginė reikšmė, vadinama loginiais dvejetainiais operatoriais R
- „“ Arba „“ viduje esanti vertė yra tekstas (eilutė). Jie vadinami personažais .
Kintamojo tipą galime patikrinti naudodami klasės funkciją
1 pavyzdys:
# Declare variables of different types# Numericx <- 28class(x)
Išvestis:
## [1] "numeric"
2 pavyzdys:
# Stringy <- "R is Fantastic"class(y)
Išvestis:
## [1] "character"
3 pavyzdys:
# Booleanz <- TRUEclass(z)
Išvestis:
## [1] "logical"
Kintamieji
Kintamieji yra vienas iš pagrindinių duomenų tipų R, kurie kaupia vertes ir yra svarbus R programavimo komponentas, ypač duomenų mokslininkui. R duomenų tipų kintamasis gali išsaugoti skaičių, objektą, statistinį rezultatą, vektorių, duomenų rinkinį, modelio numatymą iš esmės bet ką R išvesties. Vėliau tą kintamąjį galime naudoti paprasčiausiai paskambinę kintamojo pavadinimu.
Norėdami deklaruoti kintamų duomenų struktūras R, turime priskirti kintamųjų pavadinimus. Pavadinime neturėtų būti vietos. Mes galime naudoti _ prisijungti prie žodžių.
Norėdami pridėti reikšmę kintamajam duomenų tipuose programuodami R, naudokite <- arba =.
Čia yra sintaksė:
# First way to declare a variable: use the `<-`name_of_variable <- value# Second way to declare a variable: use the `=`name_of_variable = value
Komandos eilutėje galime parašyti šiuos kodus, kad pamatytume, kas vyksta:
1 pavyzdys:
# Print variable xx <- 42x
Išvestis:
## [1] 42
2 pavyzdys:
y <- 10y
Išvestis:
## [1] 10
3 pavyzdys:
# We call x and y and apply a subtractionx-y
Išvestis:
## [1] 32
Vektoriai
Vektorius yra vienmatis masyvas. Mes galime sukurti vektorių su visais pagrindiniais R duomenų tipais, kuriuos išmokome anksčiau. Paprasčiausias būdas sukurti vektorinių duomenų struktūras R yra naudoti komandą c.
1 pavyzdys:
# Numericalvec_num <- c(1, 10, 49)vec_num
Išvestis:
## [1] 1 10 49
2 pavyzdys:
# Charactervec_chr <- c("a", "b", "c")vec_chr
Išvestis:
## [1] "a" "b" "c"
3 pavyzdys:
# Booleanvec_bool <- c(TRUE, FALSE, TRUE)vec_bool
Išvestis:
##[1] TRUE FALSE TRUE
Mes galime atlikti aritmetinius vektorinių dvejetainių operatorių skaičiavimus R
4 pavyzdys:
# Create the vectorsvect_1 <- c(1, 3, 5)vect_2 <- c(2, 4, 6)# Take the sum of A_vector and B_vectorsum_vect <- vect_1 + vect_2# Print out total_vectorsum_vect
Išvestis:
[1] 3 7 11
5 pavyzdys:
R atveju galima supjaustyti vektorių. Kai kuriais atvejais mus domina tik pirmosios penkios vektoriaus eilutės. Mes galime naudoti komandą [1: 5], kad išgautume reikšmę nuo 1 iki 5.
# Slice the first five rows of the vectorslice_vector <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)slice_vector[1:5]
Išvestis:
## [1] 1 2 3 4 5
6 pavyzdys:
Trumpiausias vertės diapazono sukūrimo būdas yra: tarp dviejų skaičių. Pavyzdžiui, iš aukščiau pateikto pavyzdžio galime parašyti c (1:10), kad sukurtume vertės vektorių nuo vieno iki dešimties.
# Faster way to create adjacent valuesc(1:10)
Išvestis:
## [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Aritmetikos operatoriai
Pirmiausia pamatysime pagrindinius R duomenų tipų aritmetikos operatorius. Toliau pateikiami R programavimo aritmetiniai ir loginiai operatoriai, kurie reiškia:
|
operatorius |
apibūdinimas |
|---|---|
| + | Papildymas |
| - | Atimtis |
| * | Dauginimas |
| / | Padalijimas |
| arba ** | Išskleidimas |
1 pavyzdys:
# An addition3 + 4
Išvestis:
## [1] 7
Pirmiau nurodytą R kodą galite lengvai nukopijuoti ir įklijuoti į „Rstudio Console“. Išėjimas rodomas po simbolių #. Pvz., Mes rašome kodą spausdinti ('Guru99'). Išvestis bus ## [1] Guru99.
## reiškia, kad atspausdiname išvestį, o skaičius laužtiniame skliauste ([1]) yra ekrano numeris
Sakiniai, prasidedantys # anotacija . Mes galime naudoti # viduje R scenarijuje norėdami pridėti bet kokį norimą komentarą. R jo neperskaitys.
2 pavyzdys:
# A multiplication3*5
Išvestis:
## [1] 15
3 pavyzdys:
# A division(5+5)/2
Išvestis:
## [1] 5
4 pavyzdys:
# Exponentiation2^5
Išvestis:
5 pavyzdys:
## [1] 32
# Modulo28%%6
Išvestis:
## [1] 4
Loginiai operatoriai
Turėdami loginius operatorius, mes norime grąžinti vertes vektoriaus viduje pagal logines sąlygas. Toliau pateikiamas išsamus loginių duomenų tipų operatorių sąrašas programuojant R
Loginiai teiginiai R yra suvynioti [] viduje. Mes galime pridėti daug sąlyginių teiginių, kaip mums patinka, bet turime juos įtraukti į skliaustą. Mes galime vadovautis šia struktūra, kad sukurtume sąlyginį teiginį:
variable_name[(conditional_statement)]
Kai kintamasis_pavadinimas nurodo kintamąjį, norime naudoti sakinyje. Sukuriame loginį sakinį, ty kintamojo_pavadinimas> 0. Galiausiai, laužtiniame skliauste užbaigiame loginį teiginį. Žemiau pateikiamas loginio teiginio pavyzdys.
1 pavyzdys:
# Create a vector from 1 to 10logical_vector <- c(1:10)logical_vector>5
Išvestis:
## [1]FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
Aukščiau pateiktame išvestyje R nuskaito kiekvieną reikšmę ir palygina ją su teiginiu loginis_vektorius> 5. Jei reikšmė griežtai viršija penkis, tai sąlyga yra TIESA, kitaip NETIESA. R pateikia TRUE ir FALSE vektorių.
2 pavyzdys:
Toliau pateiktame pavyzdyje norime išgauti vertes, kurios atitinka tik sąlygą „griežtai viršija penkias“. Tam mes galime apgaubti sąlygą laužtiniame skliauste, prieš kurį yra vektorius, kuriame yra reikšmės.
# Print value strictly above 5logical_vector[(logical_vector>5)]
Išvestis:
## [1] 6 7 8 9 10
3 pavyzdys:
# Print 5 and 6logical_vector <- c(1:10)logical_vector[(logical_vector>4) & (logical_vector<7)]
Išvestis:
## [1] 5 6