创建向量时，先给向量命名，如letters，名字后加“<-符号，接着写函数c（元素）”，如“letters <- c(a,b,c,2,5)”。输入"<-"的方法：同时按“alt和-”或先按"<"再按"-"。 向量只有一行，向量里元素的数据类型操作：class（向量名称[第几列]），如下： 给数据框的各列及各行命名，输入函数c（元素为数字直接输入，每个元素之间用逗号隔开，英文单词要加引号，再用逗号分开），按要求输入数据框的函数后，记得要输入数据框如resualtdata，才能在结果中把数据框的各行各列内容显示出来。 对数据框的各行和各列进的名称修改时，方法：rownames（数据框名字）<-(各列名之间要用引号，列名之间用逗号隔开)，colnames（数据框名字）<-(各行名之间要用引号，行名之间用逗号隔开)，最后再把数据框名字写上后运行。 第一种方法，class（数据框名称[,第几列]），第几行的数字是空白的；同理，确定数据框中各行的数据类型，class（数据框名称[第几行,]），第几列的数字是空白的。第二种方法，class(数据框名称$第几列的名称)，如下。 or 方法1:数据框名称 [第几行，第几列]； 方法2:数据框名称["第几行对应的名称","第几列对应的名称"]，此方法相应的行名和列名一定要加双引号，否者运行是错误的。 4行6列：矩阵名称<-matrix(1:24,nrow=4,ncol=6) 5行4列：矩阵名称<-matrix(1:20,nrow=5,ncol=4) 参考在数据框中更改各行各列命名的方法，注意的是，输入命名的函数后，运行不要从原始矩阵函数开始，不然会一直默认，应从矩阵名称开始，或者输入更改各行和各列的函数后，再输入矩阵名称，之后运行即可。 参考数据框的方法，同样也要注意在使用X["D3","E2"]方法时，一定要给具体的行和列的名称加引号。 在使用R语言时，输入的字母，符号一定是用英文版，当命令发生错误时，要仔细核对，是不是格式出现错误，显示不出结果时，输入相应的函数后，是不是没有输入数据框或矩阵。 将作业写至邮件 [email protected] ，抄送 [email protected]

R语言之创建数据集数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。R中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列表。在R中，对象（object）是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数、甚至是图形。因子（factor）是名义型变量或有序型变量，在R中被特殊地存储和处理。R中的数据结构：1.1向量 向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。创建向量使用函数c()，如下例所示： 数值型向量：a<-c(1,2,5,3,6,-2,4) 字符型向量：b<-c("one","two","three") 逻辑型向量：c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE) 注：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式。 标量是只含一个元素的向量，例如f<-3、g<-"US"和h<-TRUE。它们用于保存常量。 访问向量中的元素，可在方括号中给定元素所处位置的数值，如：a[c(2,4)]用于访问向量a中的第二个和第四个元素。1.2矩阵 矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型），可以通过matrix创建矩阵 一般使用格式为： mymatrix<-matrix(vector,nrow=number_of_rows,ncol=number_of_columns,byrow=logical_value,dimnames=list( char_vector_rownames,char_vector_colnames)) ，其中vector包含了矩阵的元素，nrow和ncol用以指定 行和列的维数，dimnames包含了可选的以字符型向量表示的行名和列名。选项byrow则表明矩阵应当按行 填充（byrow=TRUE）还是按列填充（byrow=FALSE），默认情况下按列填充。代码演示如下：[plain] view plain copy>cells<-c(1,23,56,485) >rnames<-c("R1","R2") >cnames<-c("c1","c2") [plain] view plain copy<pre name="code" class="html">>mymatrix<-matrix(cells ,nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(rnames,cnames)) >mymatrix c1 c2 R1 1 23 R2 56 485 1.3数组数组与矩阵类似，但是维数可以大于2。数组可通过array函数创建，形式如下：myarray<-array(vector,dimensions,dimnames)，其中vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值，而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。代码如下:[html] view plain copy>dim<-c("A1","A2") >dim1<-c("A1","A2") >dim2<-c("B1","B2","B3") >dim3<-c("C1","C2","C3","C4") >z<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames=list(dim1,dim2,dim3)) >z , , C1 B1 B2 B3 A1 1 3 5 A2 2 4 6, , C2 B1 B2 B3 A1 7 9 11 A2 8 10 12, , C3 B1 B2 B3 A1 13 15 17 A2 14 16 18, , C4 B1 B2 B3 A1 19 21 23 A2 20 22 24 1.4数据框 数据框中不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，是R中最常处理的数据结构。数据框可以通过函数data.frame()创建：mydata<-data.frame(col1,col2,col3,...)，其中的列向量col1，col2，col3，...可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）。每一列的名称可由函数names指定。代码如下：[html] view plain copy>age<-c(25,34,28,53) >patientID<-c(1,2,3,4) >diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1") >status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor") >patientdata<-data.frame(patientID,age,diabetes,status) >patientdatapatientID age diabetesstatus 1 1 25Type1 Poor 2 2 34Type2 Improved 3 3 28Type1 Excellent 4 4 53Type1 Poor >patientdata$age [1] 25 34 28 53 <pre name="code" class="html">>table(patientdata$diabetes,patientdata$status) Excellent Improved PoorType1 102Type2 010 $被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量，上面table(patientdata$diabetes,patientdata$status)生成了 diabetes和status的列联表。函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。函数detach()将数据框从搜素路径中移除。相对于attach。多数的R书籍更推荐使用函数with()。1.5因子 变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。 函数factor（）以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1...k]（其中k是名义变量中唯一值得个数），同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。名义型eg：假设有向量：diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")语句diabetes<-factor(diabetes)将此向量存储为（1，2，1，1）.有序型eg: 对于给定变量status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")语句status<-factor(status,ordered=TRUE)会将向量编码为（3，2，1，3）。1.6列表（list） 列表是R的数据类型中最为复杂的一种。列表就是一些对象的（或成分，component)的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关）的对象到单个对象名下。例如，某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表的组合。可以使用函数list（）创建列表： mylist<-list(object1,object2,...)注：列表成为了R中的重要数据结构。 1.列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息； 2.许多R函数的运行结果都是以列表的形式返回的。

步骤如下：

主要介绍一下利用matrix函数和rep生成矩阵。

在R语言中可以使用matrix()函数来创建矩阵，其语法格式如下：

matrix(data=NA，nrow=1，ncol=1，byrow=FALSE，dimnames=NULL)。

rep函数是R语言中重复操作的函数。

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