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大家好，承接第1天的內(nèi)容，今天我們介紹R語言的數(shù)據(jù)結構。 作為開場白，我本該說：無論我們是用R作圖還是進行統(tǒng)計分析，首先是要輸入我們的數(shù)據(jù)，由于R中不同（作圖）函數(shù)或參數(shù)只接受特定的數(shù)據(jù)結構，如果輸入的數(shù)據(jù)結構不對，R就會報錯，我們也就無法作圖或繼續(xù)后續(xù)分析，因此數(shù)據(jù)的準備是數(shù)據(jù)分析以及作圖的重要前提，同時，了解R的數(shù)據(jù)結構，也十分有助于我們了解R的工作方式。 而我想說的是：這一部分確實比較讓人頭疼，小爺我剛入門的時候，看了好幾遍都不知道它講的是什么鬼（不過我從小到大一直都覺得自己是只笨鳥），尤其那什么列表啊，因子啊，看后唯一的收獲是認識了它的中英文。現(xiàn)在回過頭來看，我覺著吧，對于這一部分，不用急著一下子掌握，過上兩遍，了解一下它們是怎么創(chuàng)建的，怎么訪問其中的元素以及會用簡單的函數(shù)就很好了。在以后的腳本中，你會反復看到這些數(shù)據(jù)結構的身影，那時再反過來學習，想不掌握都不可能。狠心透露一個小爺我學語言的獨門秘籍：看腳本，模仿，做項目。 現(xiàn)在，讓我們正式開始“走馬觀花”吧 首先，了解下R中常見的數(shù)據(jù)類型，大學學過點計算機的應該很容易理解，包括數(shù)值型（numeric）、字符型（character）、邏輯型（logical） 其次是“對象（object）”的概念，R采用面向對象的編程風格，其實不必糾結于對象是什么，但是要知道什么是對象，這很重要。在R中，一個數(shù)字，一個向量，一個函數(shù)的計算結果都是對象。所有的對象都有兩個內(nèi)在屬性：類型和長度，二者可以通過mode()和length()得到。順便提一句，R是區(qū)分大小寫的，X和x表示的是不同的對象。 那么又一重要概念來了，R語言的6中數(shù)據(jù)結構：向量（vector）、矩陣（matrix）、數(shù)組（array）、數(shù)據(jù)框（data frame）、因子（factor）以及列表（list）。 向量 向量是用于存儲數(shù)值型、字符型、邏輯型數(shù)據(jù)的一維數(shù)組，常用函數(shù)c()可用來創(chuàng)建向量， 利用[*]下標取向量中的某個元素，第一個元素的下標為1（區(qū)別于perl、python等語言第一元素的下標或者說索引為0）。
矩陣 學過線性代數(shù)的各位，對這個概念應該比較熟悉，矩陣是一個二維數(shù)組，每個元素擁有相同的數(shù)據(jù)類型(數(shù)值型、字符型、邏輯型)。功能函數(shù)matrix()可以用于創(chuàng)建矩陣。
ginv() ：求逆 diag()： 提出對角線 det()：計算代數(shù)和 數(shù)組 與矩陣類似，但數(shù)組的維度可以大于2，相當于矩陣的延伸，不如矩陣的使用頻率高。數(shù)組可以通過array()函數(shù)來創(chuàng)建：
數(shù)據(jù)框很常用，不同于矩陣，同一數(shù)據(jù)框內(nèi)可包含不同類型的數(shù)據(jù)?？赏ㄟ^data.frame將若干向量組成數(shù)據(jù)框，但向量必須有相同的長度或長度有倍數(shù)關系，如果其中有一個比其它的短，它將按循環(huán)法則“循環(huán)”整數(shù)次。
名義型變量和有序型變量在R中稱為因子，可以使用factor或gl創(chuàng)建因子。 因子的種類稱為水平（level），上面的sample因子有兩個水平：Case和Control。假設expression為某個基因的表達量，通過tapply函數(shù)結合sample這個因子即可計算腫瘤和正常樣本中這個基因的平均表達量。 列表 列表允許整合若干（可能無關的）對象到單個對象名下，其對象可以是目前講到的任何結構（向量、矩陣、數(shù)據(jù)框等），功能函數(shù)list()可用于創(chuàng)建列表
That’s all. Thank you!
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