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盡管前面提到R是面向對象的，但是個人認為R中的所謂對象其實只是一種結構（struct）。還是要使用函數對其進行操作。
R中的數據結構主要面向《線性代數》中的一些概念，如向量、矩陣等。值得注意的是，R中其實沒有簡單數據（數值型、邏輯型、字符型等），對於簡單類型會自動看做長度為1的向量。比如：
> b=5 > length(b) [1] 1 > typeof(b) [1] "double" > mode(b) [1] "numeric"
R中最重要的數據結構是向量(vector)和矩陣(matrix)。
向量由一系列類型相同的有序元素構成；矩陣是數組(array)的一個特例：維數為2的數組；而數組又是增加了維度（dim)屬性的向量。
除此之外，列表（list）和數據框（data frame）分別是向量和矩陣的泛化——列表允許包含不同類型的元素，甚至可以把對象作為元素；數據框允許每列使用不同類型的元素。對於列表和數據框，其中的元素通常稱為分量（components）。
對象的類型和長度
R中所有的對象都有類型和長度屬性，可以通過函數typeof()和length()獲取/設置。舉例如下：
View Code
> x = c(1,2,3,4) > x [1] 1 2 3 4 > typeof(x) [1] "double" > length(x) [1] 4 > dim(x)=c(2,2) > x [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 > typeof(x) [1] "double" > length(x) [1] 4 > Lst <- list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, + child.ages=c(4,7,9)) > > Lst $name [1] "Fred" $wife [1] "Mary" $no.children [1] 3 $child.ages [1] 4 7 9 > typeof(Lst) [1] "list" > length(Lst) [1] 4
typeof()函數可能返回如下的值（在R源代碼src/main/util.c的TypeTable中定義）：
# 數據對象
logical 含邏輯值的向量
integer 含整數值的向量
double 含實數值的向量
complex 含復數值的向量
character 含字符值的向量
raw 含字節值的向量
# 其他對象
list 列表
NULL 空
closure 函數
special 不可針對參數求值的內置函數
builtin 可針對參數求值的內置函數
environment 環境
# 通常在R內部使用
symbol 變量名
pairlist 成對列表對象
promise 用於實現悠閑賦值的對象
language R 語言構建
... 特定變量長度參數
any 可以匹配任何類型的特殊類型
expression 表達式對象
externalptr 外表指針對象
weakref 弱引用對象
char 字符
bytecode 二進制
對象的類型不是一成不變的，可以隨時進行轉換。接着上面的例子：
> typeof(x) [1] "double" > y = as.logical(x) > typeof(y) [1] "logical" 轉換的規則如下表： |----| | to numeric | to logical | to character |---+--- from numeric - |0 → FALSE 其它數字 → TRUE | 1, 2, ... → "1", "2" from logical FALSE → 0 TRUE → 1 |- | TRUE → "TRUE" FALSE → "FALSE" from character "1", "2", ... → 1, 2, ... "A",... →NA | "FALSE", "F" → FALSE "TRUE", "T" → TRUE 其它 → NA |
對象的長度也可以隨時發生改變，常見的包括如下情況：
> # 擴大索引范圍 > x = c(1,2,3) > x [1] 1 2 3 > x[5] = 12 > x [1] 1 2 3 NA 12 > length(x) [1] 5 > # 直接設置length屬性 > length(x) = 2 > x [1] 1 2 > # 重新賦值（略） • ✓ 對象的class和attributes typeof()處理對象內元素的類型，而class()處理對象本身的類，例如： > x = 1:6 > x [1] 1 2 3 4 5 6 > typeof(x) [1] "integer" > class(x) [1] "integer" > dim(x) = c(3,2) > x [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 > typeof(x) [1] "integer" > class(x) [1] "matrix"
通過class還可以更改對象的類，例如：
> x = 1:6 > class(x) [1] "integer" > class(x) = "matrix" 錯誤於class(x) = "matrix" : 除非維度的長度為二(目前是0)，否則不能設為矩陣類別 > class(x) = "logical" > x [1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
除了typeof和length之外，其他class的對象可能還會有其他的屬性，可以通過函數attributes()和attr()進行操作，例如：
> x = 1:6 > attributes(x) NULL > dim(x) = c(3,2) > attributes(x) $dim [1] 3 2 > x [,1] [,2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 > attr(x,"dim") = c(2,3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
從例子可以看出，屬性以列表形式保存，其中所有元素都有名字。
從例子還可以看出，R的數組中，元素的排列順序是第一下標變化最快，最后下標變化最慢。這在FORTRAN中叫做“ 按列次序”。
一些常見的屬性如下：
names，可以為向量或列表的每個元素增加標簽。
> x = 1:6 > x [1] 1 2 3 4 5 6 > attributes(x) NULL > attr(x,'names') = c('a','b','c') > x a b c <NA> <NA> <NA> 1 2 3 4 5 6 > attributes(x) $names [1] "a" "b" "c" NA NA NA
dim，標記對象的維度。除向量外，基於數組的對象都會有一個維度屬性，是一個指定數組各維度長度的整數向量。與下標類似，維度也可以命名。通過dimnames屬性可以實現這一目的：
> x = array(1:6,2:3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 > attributes(x) $dim [1] 2 3 > names = list(c('x','y'),c('a','b','c')) > dimnames(x) = names > x a b c x 1 3 5 y 2 4 6 > attributes(x) $dim [1] 2 3 $dimnames $dimnames[[1]] [1] "x" "y" $dimnames[[2]] [1] "a" "b" "c"
訪問對象中的元素
既然對象是元素的集合，很自然就會想到使用下標來訪問對象中的元素：
> x = array(6:1,2:3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 6 4 2 [2,] 5 3 1 > x[1] #按照存儲的順序訪問單個元素 [1] 6 > x[2] #按照存儲的順序訪問單個元素 [1] 5 > x[3] #按照存儲的順序訪問單個元素 [1] 4 > x[1,2] #通過多個下標訪問單個元素 [1] 4 > x[1,] #返回一行 [1] 6 4 2 > x[,1] #返回一列 [1] 6 5
如果對象有names屬性，還可以通過names進行索引:
> x = array(6:1,2:3) > > names(x) = c('a','b','c') > x [,1] [,2] [,3] [1,] 6 4 2 [2,] 5 3 1 attr(,"names") [1] "a" "b" "c" NA NA NA > x['b'] #等價於x[2] b 5
上面兩個例子都是返回對象中的單個元素。在R中，還可以返回對象的多個元素，此時使用的索引不是簡單的數值或字符串，而是一個向量。繼續上面的例子：
> x[1:3] a b c 6 5 4 > x[c(3,4)] c <NA> 4 3 > x[c(1,2),c(1,2)] [,1] [,2] [1,] 6 4 [2,] 5 3 > x[c('a','b')] a b 6 5
用序列填充對象
前面的例子中，你可能會注意到一些與python類似的語法，比如序列：
a:b
R中提供了一些創建序列的方法，可以很方便的填充對象。包括規則序列和隨機序列。
規則序列用於產生有規則的序列:
使用a:b的形式是最簡單的用法;
如果需要更多的控制，可以使用seq(from,to,by,length,along）函數;
使用rep()函數可以產生重復的元素。
例如：
> 1:3 [1] 1 2 3 > 2*1:3 [1] 2 4 6 > 3:1 [1] 3 2 1 > seq(1,2,0.2) [1] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 > seq(1,2,0.3) [1] 1.0 1.3 1.6 1.9 > seq(to=2,by=.2) [1] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 > seq(to=2,by=.2,length=3) [1] 1.6 1.8 2.0 > rep(1:3,2) [1] 1 2 3 1 2 3 > rep(1:3,each=2) [1] 1 1 2 2 3 3
隨機序列用於產生符合一定分布規則的數據。有大量的函數用於產生隨機序列，這里只列出一些函數的名稱：
數據編輯器
我們當然可以使用下標操作對象，編輯對象中的數據元素。但是R提供的一個可視化的工具能夠帶來更多的便利，這就是數據編輯器。
使用data.entry()函數可以打開數據編輯器：
> x = array(6:1,2:3)
> data.entry(x)
