高级编程--数据类型（原子向量）

1 R 语言回顾

R是一种面向对象的、实用的数组编程语言，其中的对象是专门的数据结构，存储在RAM中，通过名称或符号访问。对象的名称由大小写字母、数字0～9、句号和下划线组成。名称是区分大小写的，而且不能以数字开头；句号被视为没有特殊含义的简单字符。

不像C和C++语言，在R语言中不能直接得到内存的位置。名称和符号本身是可以被操纵的对象。所有的对象在程序执行时都存储在RAM中，这对大规模数据分析有显著的影响。

每一个对象都有属性：元信息描述对象的特性。属性能通过attributes()函数罗列出来并能通过attr()函数进行设置。一个关键的属性是对象的类。R函数使用关于对象类的信息来确定

如何处理对象。可以使用class()函数来读取和设置对象的类。

1.1 数据类型

有两种最基本的数据类型：原子向量（atomic vector）和泛型向量（generic vector）。原子向量是包含单个数据类型的数组。 泛型向量也称为列表，是原子向量的集合。列表是递归的，因为它们还可以包含其他列表。

与许多语言不同，在R中不必声明对象的数据类型或是分配的空间。数据的类型由对象的内容隐式地决定，并且空间的增大或缩小自动取决于对象包含的类型和元素的数目。

1.1.1 原子向量

原子向量是包含单个数据类型（逻辑类型、实数、复数、字符串或原始类型）的数组。例如，

下面的每个都是一维原子向量：

passed <- c(TRUE, TRUE, FALSE, TRUE)

ages <- c(15, 18, 25, 14, 19)

cmplxNums <- c(1+2i, 0+1i, 39+3i, 12+2i)

names <- c("Bob", "Ted", "Carol", "Alice")

许多R的数据类型是带有特定属性的原子向量。例如，R没有标量型数据。标量是具有单一元素的原子向量，所以k<- 2是k <- c(2)的简写。

矩阵是一个具有维度属性（dim）的原子向量， 包含两个元素（行数和列数）。例如，以一维的数字向量x开始：

x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8)

class(x)

 

print(x)

 

加上一个dim属性：

attr(x, "dim") <- c(2,4)

对象x现在变成了matrix类的2×4矩阵：

print(x)

 

class(x)

 

attributes(x)

 

行名和列名可以通过加上一个dimnames属性得到：

attr(x, "dimnames") <- list(c("A1", "A2"), c("B1", "B2", "B3", "B4"))

print(x)

 

矩阵可以通过去除dim属性来得到一维的向量：

attr(x, "dim") <- NULL

class(x)

 

print(x)

 

数组是有一个具有dim属性的原子向量，其中包含三个或更多元素。同样，你可以用dim属性来设置维度，还可以为标签赋予dimnames属性。与一维向量一样，矩阵和数组可以是逻辑类型、实数、复数、字符串或原始类型，但是不能把不同的类型放到一个矩阵或数组中。

attr()函数允许你创建任意属性并将其与对象相关联。属性存储关于对象的额外信息，函数能够用属性确定其处理方式。

有很多特定的函数可以用来设置属性，包括dim()、dimnames()、names()、row.names()、

class()和tsp()。