R Программирование объектов и атрибутов
В этой статье мы рассмотрим важную проблему для R. Мы поговорим о различных типах данных, используемых в R. Мы также узнаем о некоторых основных операциях с типами данных.
Если готовы, приступим:
Объекты
Все, чем вы манипулируете в R, все, что мы встречаем в R, объекты, которые можно назвать объектами, все объекты могут быть разных типов, содержать все разные типы данных. Но все в R - объект. Итак, в R есть пять основных классов атомарных объектов. Это достаточно низкие уровни или базовые классы объектов, символьные, числовые. Это как действительные числа или десятичные числа, целые числа, комплексные числа и логические числа.
Самый простой объект в R называется вектором. Одна вещь, которую вы не можете сделать со стандартным вектором, - это иметь смешанные типы объектов, у вас не может быть вектора, состоящего из символов и чисел, или чисел и целых чисел, или целых чисел и логических чисел. И все в векторе должно быть одного класса.
Иногда существует один тип вектора, который может иметь несколько разных типов классов. Это «список». Итак, список представлен как вектор, это последовательность объектов. Но каждый элемент этого вектора может быть другим и, конечно, может быть объектом другого класса. У вас может быть список, который находится внутри списка, и один элемент списка может быть фреймом данных, поэтому любой элемент списка может быть чем угодно. Вы можете быть созданы непосредственно из выражений с помощью механизма кавычек и преобразовывать в списки и из списков с помощью as.list и as.call функции.
Также вы можете создать пустой вектор с помощью векторной функции. А у векторной функции есть два основных аргумента. Первый аргумент - это класс объекта, то есть тип объекта, который вы хотите иметь в векторе. И второй аргумент - это длина самого вектора. R имеет шесть основных («атомарных») векторных типов: логический, целочисленный, вещественный, сложный, строковый (или символьный) и необработанный. Режимы и режимы хранения для различных типов векторов перечислены в следующей таблице.
Числа
Давайте перейдем к цифрам как наиболее важному типу объекта. Числа в R обычно рассматриваются как так называемые числовые объектные суммы, поэтому почти все числа рассматриваются как действительные числа с двойной точностью. Итак, даже если вы смотрите на число, которое похоже на один или два, R думает об этих числах как о числовых объектах, есть способ явно сказать, что вы хотите целое число, и вы можете указать L subs, L suf, заглавную L суффикс там. Так, например, если вы просто введете число 1 в R, это даст вам числовой объект. Но ввод 1 с большой буквы рядом с ней явно дает вам целое число. Итак, L указывает целочисленный тип, а не двойной, чем стандартный числовой класс.
> str(1)
num 1
> str(1L)
int 1
Есть специальный inf, и inf похож на действительное число, его можно использовать в вычислениях, и вы получите ожидаемый результат. Так, например, если вы возьмете единицу и разделите ее на ноль, вы получите бесконечность, а если вы возьмете 1 и разделите ее на бесконечность, вы получите ноль.
nan
означает «не число», значение с плавающей запятой, которое вы получаете, если выполняете вычисление, результат которого не может быть выражен числом. Любые вычисления, которые вы выполняете с NaN
, также приведут к NaN
.
inf
означает бесконечность. Например:
>>> 2*float("inf")
inf
>>> -2*float("inf")
-inf
>>> float("inf")-float("inf")
nan
Атрибуты
Некоторые из наиболее распространенных типов атрибутов, с которыми мы можем столкнуться, - это имена dimnames, размеры, класс, длина, другие определенные пользователем атрибуты / метаданные . измерение, поэтому матрица будет иметь размеры, например, она будет иметь количество строк и количество столбцов, если у вас есть многомерный массив, у вас будет более двух измерений.
У каждого объекта есть класс. Так, например, числовые объекты их классом являются числовые и целочисленные объекты, их класс - целочисленный.
studentBio <- list(studentName = "Tom Cruise", studentAge = 17, studentContact="New York") class(studentBio) <- "StudentInfo" studentBio$studentName [1] "Tom Cruise" $studentAge [1] 19 $studentContact [1] "New York" attr(,"class") [1] "StudentInfo"
output:$studentName "Tom Cruise" $studentAge 19 $studentContact "New York" attr(,"class") "StudentInfo"
Также необходимо знать, что каждый объект имеет длину. Проще говоря, для вектора длина объекта - это количество элементов в векторе. Также могут быть другие определенные пользователем атрибуты или метаданные, которые вы можете определить индивидуально для объекта с помощью различных функций атрибутов. Существует общая функция, называемая атрибутами, которая позволяет вам устанавливать или изменять атрибуты () для объекта R.
Итак, мы попытались кратко выразить точку зрения на важные объекты и атрибуты. Увидимся в следующем посте