R擁有許多用于存儲數(shù)據(jù)的對象類型，包括標(biāo)量、向量、矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)框和列表。它們在存儲數(shù)據(jù)的類型、創(chuàng)建方式、結(jié)構(gòu)復(fù)雜度，以及用于定位和訪問其中個別元素的標(biāo)記等方面均有所不同。

1.向量

向量是用于存儲數(shù)值型、字符型或邏輯型數(shù)據(jù)的一維數(shù)組。執(zhí)行組合功能的函數(shù)c()可用來創(chuàng)建向量。

#創(chuàng)建向量

a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)?

b <- c("one", "two", "three")?

c <- c(TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)

a是數(shù)值型向量，b是字符型向量，而c是邏輯型向量。單個向量中的數(shù)據(jù)必須擁有相同的類型或模式（數(shù)值型、字符型或邏輯型）。同一向量中不能混雜不同模式的數(shù)據(jù) 標(biāo)量是只含一個元素的向量，例如f <- 3、g <- “US”和 h <- TRUE。它們用于保存常量。

2.矩陣

矩陣是一個二維數(shù)組，只是每個元素都擁有相同的模式（數(shù)值型、字符型或邏輯型）?？赏ㄟ^函數(shù)matrix創(chuàng)建矩陣。

y <- matrix(1:20, nrow=5, ncol=4)?

y?

## ? ? ?[,1] [,2] [,3] [,4]?

## [1,] ? ?1 ? ?6 ? 11 ? 16?

## [2,] ? ?2 ? ?7 ? 12 ? 17?

## [3,] ? ?3 ? ?8 ? 13 ? 18?

## [4,] ? ?4 ? ?9 ? 14 ? 19?

## [5,] ? ?5 ? 10 ? 15 ? 20?

cells ? ?<- c(1,26,24,68)?

rnames ? <- c("R1", "R2")?

cnames ? <- c("C1", "C2") mymatrix <- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE, ? ? ? ? ? ? ? ? ? dimnames=list(rnames, cnames)) #按行填充 mymatrix?

## ? ?C1 C2 ## R1 ?1 26?

## R2 24 68 mymatrix <- matrix(cells, nrow=2, ncol=2, byrow=FALSE, ? ? ? ? ? ? ? ? ? dimnames=list(rnames, cnames))#按列填充?

mymatrix?

## ? ?C1 C2?

## R1 ?1 24?

## R2 26 68

3.數(shù)組 數(shù)組（array）與矩陣類似，但是維度可以大于2。數(shù)組可通過array函數(shù)創(chuàng)建

4.數(shù)據(jù)框

不同的列可以包含不同模式（數(shù)值型、字符型等）的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)框的概念較矩陣來說更為一般。數(shù)據(jù)框?qū)⑹悄阍赗中最常處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

5.因子

變量可分為名義型、有序型或連續(xù)型變量。名義型變量是沒有順序之分的類別變量。。有序型變量表示一種順序關(guān)系，而非數(shù)量關(guān)系。連續(xù) 型變量可以呈現(xiàn)為某個范圍內(nèi)的任意值，并同時表示了順序和數(shù)量。

無序分類（名義型）變量和有序類別（有序型）變量在R中稱為因子（factor）。因子在R中非常重要，因為它決定了數(shù)據(jù)的分析方式以及如何進行視覺呈現(xiàn)。

6.列表

列表（list）是R的數(shù)據(jù)類型中最為復(fù)雜的一種。一般來說，列表就是一些對象（或成分）的有序集合。列表允許你整合若干（可能無關(guān)的）對象到單個對象名下。例如，某個列表中可能是若干向量、矩陣、數(shù)據(jù)框，甚至其他列表的組合。可以使用函數(shù)list()創(chuàng)建列表