Part 1 最基本類型（6型）

亦稱原子向量

1. integer

后加L，僅正

2. numeric/double

可小數，可負

3. complex

數字+i類型

4. logical

True/False OR T/F（注意僅大寫）

5. character

string

要加""表示

6. raw

例子

v <- "Hello"

print（class(v)）

[1] "character"

v <- charToRaw("Hello")

print（class(v))

[1]"raw"

tips:

1. print()而非print “”

2. function: charToRaw() 注意大小寫，并且單獨跟后面的原始數據，不能簡單用逗號連接

3. <- VS =

R和其他語言不同一點在于用<-代替=，更多情況下，可以依然使用=代替<-；

注意，<-向左或者->向右表示賦值，=表示傳值，x = 1,變量仍然可以改變數值，而x <- 1 表示x等于1

e.g.?

Part 2 多變量

1. vectors向量

多種相同元素創(chuàng)建向量

函數：c(x, y, z, ...) #注意，邏輯類和數值類混合時強制轉換成數值類，

2. list

不同類型

函數：list(x, y, z, ...) #x 可等于c()

3. matrix 矩陣

矩陣二維數集 VS 陣列三維

函數：matrix(c(x, y, z, ...), nrow = , ncol = , byrow = TRUE)

4. array 陣列

三維

函數：array(c(), dim = c(a, b, c)) #dim 函數創(chuàng)建維度：矩陣a x b, 維度c

5. Factor 因子

統計建模有用，可計算不同標簽的個數

函數：factor(factoralreadynomatterwhatturnouttobestring)

print(nlevels(factoraboveoriginal))

6. Data Frame數據幀

VS矩陣：不同列可包含不同類型

函數：data.frame(a = givethevariants, b = differentnumbers, c = theycanbeconnctedthroughcommaindifferentlines, ...)

REF:

https://www.w3cschool.cn/r/r_data_types.html