r语言中c“b”是什么型

Vectors 向量【当你想用多个元素创建向量时，你应该使用 c() 函数，这意味着将元素组合成一个向量。】

在梅里斯等地区，都构建了全面的区域性战略布局，加强发展的系统性、市场前瞻性、产品创新能力，以专注、极致的服务理念，为客户提供做网站、成都网站设计 网站设计制作按需定制,公司网站建设,企业网站建设,品牌网站设计,全网营销推广,外贸网站制作,梅里斯网站建设费用合理。

# c函数用来将元素组成为一个向量

v - c('a', 'b','c')

print(v)

# 输出结果即为元素的值，可以看出，vector类型里面只能有一种元素

print(class(v))

1

2

3

4

5

1

2

3

4

5

1] “a” “b” “c”

[1] “character”

那么问题来了，假如我就是想什么东西都往向量里面塞呢，这种做法并不会引发报错，但是R会暗中把那些乱七八糟的东西全部转换为一种类型。比如在下面这个例子，R就取了vector的第一个元素，将其转换为了character类型。

在这里插入图片描述

Lists 列表【列表是一个 R 对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。】

# 列表里面就什么都可以塞

l - list(1,"666",c(2,3,4))

print(l)

print(class(l))

1

2

3

4

1

2

3

4

[[1]]

[1] 1

[[2]]

[1] “666”

[[3]]

[1] 2 3 4

[1] “list”

Matrices 矩阵【矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。】

# 第一个参数指的是矩阵中的元素内容，第二三个参数指的是矩阵的行和列，最后一个参数指的是按行排列还是按列排列

M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)

print(M)

M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = FALSE)

print(M)

print(class(M))

1

2

3

4

5

6

1

2

3

4

5

6

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Arrays 数组【虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个 dim 属性创建所需的维数。】

a - array(c(1,2,3,4),dim = c(3,3,2))

print(a)

print(class(a))

print(a[2,2,1])

1

2

3

4

1

2

3

4

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Factors 因子【因子是使用向量创建的 r 对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。】

color - c('green','green','yellow','red','red','red','green')

f - factor(color)

print(color)

print(f)

print(nlevels(f))

print(class(s))

1

2

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5

6

1

2

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6

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Data Frames 数据帧【数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。】

BMI - data.frame(

gender = c("Male", "Male","Female"),

height = c(152, 171.5, 165),

weight = c(81,93, 78),

Age = c(42,38,26)

)

print(BMI)

print(class(BMI))

1

2

3

4

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7

8

1

2

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4

5

6

7

8

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R语言基础之第六部分 分类(史上最全含ddply、aggregate、split、by) 数据: 某市2014年-2018年空气质量指数日数据,需要按年分类计算每年 warm值为1和 0的均值。 数据长这个样子: 目标:求下列的均值 一、数据处理(提取年月) 首先需要...

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二、数据集与数据类型【R与统计】

引言 按照要求格式来创建含有研究信息的数据集是任何数据分析的第一步。在R中，这个任务包括以下两步： 选择一种数据结构来存储数据； 将数据输入或导入到该数据结构中 因此，本文将先叙述了R中用于存储数据的多种结构，具体为向量、因子、矩阵、数据框以及列表的用法。熟悉这些数据结构和访问其中元素的表述方法将十分有助于了解R的工作方式，便于后续的编程。 我将在下一篇博客介绍一些在R中导入数据的可行方法。手工输入数据当然可以，除此之外，我们也可以从外部源导入数据。数据源可以是文本文件、电子表格、统计软件和各类数据库管

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R语言中的数据集

R语言中的数据存储形式主要有以下几种方式 数组，向量，矩阵，数据框，列表 R语言中的可以处理的数据类型有以下几种方式 数值类型，字符类型，逻辑类型，原声类型（二进制类型），复数类型 数值类型 包括 实例标示，日期类型 字符类型 包括 标称变量，序数变量 R语言针对不同的数据类型处理的方式是不同的 一、向量（每一个向量中的元素都是相同的数据类型） a b c

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最新发布 R语言基础数据类型

R语言主要有三种基本的数据类型，分别是数值型（Numeric）、整型（integer）以及字符型（character）。

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R语言数据类型基础1 数值型、逻辑型与文本型

基础的R语言数据类型操作，包括了字符串、数值向量以及逻辑向量的一点简单介绍

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R语言--R语言数据类型（2）

一、矩阵与数组 创建 # 1.1 利用array函数，创建二维数组m1，每一行记录不同人（A,B,C）的各科成绩（math，english，physics），成绩请随意输入（要求每行至少有一个90分以上，每一列至少有一个60分以下） print('----1.1') m1 - array(c(95,40,80,55,92,98,86,93,55), dim = c(3,3), dimnames = list(c('A','B','C'),

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R语言之对象和类

理解什么是对象R是一种基于对象(object)的语言，所以我们在R语言中看到的一切事物都是对象，向量是对象，函数是对象，图形是对象。简单说，我们可以把整个R看成是一个储物室，它的内容是由内在不同的储物盒(对象)组成, 每个盒子有不同属性(attribute), 最重要的一种属性是它的类(class).查看、删除ls：list的缩写，我们要查看物品，所以要先列出目录。

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R语言中的类和对象

#####类和对象##### #之前学习的字符向量、数值向量、数据框、列表以及数组都是一个类。 #用class函数定义类 teams-c("PHI","NYM","FLA","ATL","WSN") w-c(92,89,94,72,59) l-c(70,73,77,90,102) nleast-data.frame(teams,w,l) #定义teams类 class(teams) cla

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R语言数据类型

文章目录基本概念向量字符串矩阵列表数组因子数据框 基本概念 R 语言中的最基本数据类型主要有三种：数字，逻辑，文本 逻辑类型在许多其他编程语言中常称为布尔型（Boolean），常量值只有 TRUE和FALSE。 注意：R 语言区分大小写，true 或 True 不能代表 TRUE。 最直观的数据类型就是文本类型。文本就是其它语言中常出现的字符串（String），常量用双引号包含。 在 R语言中，文本常量既可以用单引号包含，也可以用双引号包含，例如： 按对象类型来分是以下6种：向量（vector），列表（

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R语言分类汇总

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R语言——数据类型详解

R语言——数据类型详解 R语言支持的数据类型 数值型 整数型 逻辑型 字符型 复数型 原生型 R语言的数据对象类型包括 向量：一个向量只能有一种数据类型 矩阵：一个矩阵只能有一种数据类型 数组：一个数组只能有一种数据类型 数据框：不同的列允许不同的数据类型 因子：一个因子只能有一种数据类型 列表：允许不同的数据类型 如上图所示，标量、向量、矩阵和数组可以按同一类型来理解，这四种类型要求对象包含的数据均为同一类型，数组是多维度的一串数据，向量是维度为1的数组，标量是单元素的向量，矩阵是维度为2的数

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R语言自用笔记:复数

介绍了R语言中虚数的表示、相关函数

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R语言中数据类型和数据结构是两种不同的概念，初学者经常容易搞混，因此有必要对这两个概念进行详细说明。

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R语言 常用数据类型

一般来讲，R语言中有三种数据结构，第一种是数组，第二种是列表，第三种是数据框。第一种： 数组（包括向量和矩阵）。数组可以用来储存数值型（numeric)、逻辑型（logical)和字符型（character）三种类型的数据。例如：储存字符型数据 x = array(rep("a",6),dim=c(2,3)) x [,1] [,2] [,3] [1,] "a" "a" "a"

R语言中的函数c中的c代表什么意思

R软件不只是一种统计工具，它还是一种语言，就语法形式而言跟S语言非常相识。所以类似与数据库一样，在客户端不是就只能调用一些函数，而是可以用数据库提供的SQL语言编写出拥有灵活多变，满足各种需求的功能。R语言也一样，可以在客户端，用S语言编写程序，传送到R软件，R软件计算完成后将结果在传回C#。既然需要来回传送，必然需要中间的桥梁，就像数据库需要驱动程序一样，在C#中调用R软件，需要安装R（D）COM，R（D）COM是一种DCOM组件，可以注册到Windows的组件服务中，供程序调用。如果用C#开发Web程序，由于ASP.NET是用ASPNET这个用户在执行，而这个用户的权限很低，所以如果要调用R（D）COM的服务的化，需要给ASPNET授予权限。所有具体的操作，使用方法，可以参考：/KB/cs/RtoCSharp.aspx

r语言中xlim=c(0,30)是什么意思？

xlim可以用于plot函数作图，它的意思是xlim = c（min, max）。就是说缩放函数的x轴，范围在min与max之间。

如题中xlim = c（0，30） 就是将图像放至0到30间来看函数的图像。

请问，您懂了吗？

R语言常用函数（基本）

vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框

c：连接为向量或列表 sequence：等差序列 rep：重复

length：求长度 subset：求子集 seq，from:to， NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平列表 attr，attributes：对象属性

mode，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性

character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数

factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子

table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入 max，min，pmax，pmin：最大最小值

range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数

abs，sqrt：绝对值，平方根 log, exp, log10, log2：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积 polyroot：多项式求根 poly：正交多项式 spline，splinefun：样条差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数 deriv：简单表达式的符号微分或算法微分

array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置

cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量

dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积

apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化

matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集

solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解 svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组 chol：Choleski分解

qr：矩阵的QR分解 chol2inv：由Choleski分解求逆

，，=，=，==，!=：比较运算符 !，，，|，||，xor()：逻辑运算符 logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真

ifelse()：二者择一 match，%in%：查找 unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合 duplicated：找到重复元素

optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根

if，else，ifelse，switch：分支 for，while，repeat，break，next：循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用 .C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall：递归调用

browser，debug，trace，traceback：程序调试 options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参 nargs：参数个数 stop：终止函数执行

on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算 system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示 menu：选择菜单（字符列表菜单）

其它与函数有关的还有：delay，delete.response，deparse，do.call，dput，environment ，，formals，format.info，interactive，

is.finite，is.function，is.language，is.recursive ，match.arg，match.call，match.fun，model.extract，name，parse，substitute，sys.parent ，warning，machine

cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput，write：输出对象 scan，read.table，load，dget：读入

ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。

options：系统选项 ?，help，help.start，apropos：帮助功能 data：列出数据集分析

每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。

比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：

norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心） unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma：伽玛，beta：贝塔

lnorm：对数正态，logis：逻辑分布，cauchy：柯西， binom：二项分布，geom：几何分布，hyper：超几何，nbinom：负二项，pois：泊松 signrank：符号秩，

wilcox：秩和，tukey：学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算 biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图 cancor：典则相关 princomp：主成分分析 hclust：谱系聚类

kmeans：k-均值聚类 cmdscale：经典多维标度 其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗

lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差

文章名称：r语言中c函数 r语言中c函数什么意思
文章转载：http://scyanting.com/article/ddcjhgp.html