社交网络分析的 R 基础:(三)向量、矩阵与列表

在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型,本章会将其组装起来,构成特殊的数据结构,即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要,本质上对图的分析,就是对邻接矩阵的分析,而矩阵又是由若干个向量构成,因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。

向量

向量的创建

向量元素的访问

向量的运算

向量的其他常用操作

矩阵

矩阵的创建

矩阵元素的访问

矩阵的运算

矩阵的特征值与特征向量

列表

列表的创建

列表元素的访问

向量 向量的创建

向量(vector)作为 R 语言中最简单的数据结构,由一串有序的基本数据类型变量构成。

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

上面一行代码就是创建一个包含 5 个元素的向量 x,而 c() 就是创建向量的函数。多个向量也可以使用 c() 进行拼接:

x <- c(1, 2, 3, 4, 5) y <- c(6, 7, 8, 9, 10) z <- c(x, y)

代码中的向量 z 包含 10 个元素,即向量 x 和向量 y 的拼接。

向量的创建也可以通过面向对象的方式实现:

x <- vector(mode = "integer", length = 5)

参数 mode 为向量中存储的数据类型,对应 R 语言中基本的数据类型,如整型 integer,浮点型 numeric, 字符串型 character,逻辑型 logical 等等;length 为初始向量的长度。向量作为一种无限长度的数据结构,此处的 length 是指向量初始化时的长度,后续仍然可以使用 c() 添加元素。

x <- c(x, 0) # 向 x 中添加元素 0 向量元素的访问

向量中的元素通过“[索引]”的形式访问。需要注意的是 R 语言中的索引不代表偏移量,而代表第几个,即索引从 1 开始。

> x <- c(10, 9, 8, 7, 6) > x[2] [1] 9

在了解向量元素的访问后,也可以通过元素访问的形式向其中添加元素:

> x[6] <- 5 # x 原长度为5 > x [1] 10 9 8 7 6 5

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