मॉड्यूल पाठ (2/2)
डेटा प्रकार और मैट्रिक्स
आर में कई बुनियादी डेटा प्रकार हैं जो वैक्टर और वेरिएबल्स के अंदर विभिन्न जानकारी संग्रहीत करने की अनुमति देते हैं।
प्राथमिक डेटा प्रकार
R में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले तीन मुख्य डेटा प्रकार हैं:
numeric: दशमलव संख्याएँ (जैसे,4.5,10.0) या पूर्णांक।character: डबल या सिंगल कोट्स से घिरे टेक्स्ट स्ट्रिंग्स (उदाहरण के लिए,"Alice",'Data')।logical: बूलियन मान, जो केवलTRUEयाFALSEहो सकते हैं। आर में, आप संक्षिप्ताक्षरोंTयाFका भी उपयोग कर सकते हैं (हालांकि स्पष्टता के लिए पूर्ण संस्करणों का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है)।
# Examples of different types
score <- 95.5 # numeric
player_name <- "Marco" # character
is_winner <- TRUE # logicalमैट्रिसेस
R में A मैट्रिक्स एक वेक्टर का द्वि-आयामी विस्तार है। वैक्टर की तरह, मैट्रिक्स में केवल एक ही प्रकार के तत्व (आमतौर पर संख्याएं) हो सकते हैं।
आप matrix() फ़ंक्शन का उपयोग करके एक मैट्रिक्स बनाते हैं, डेटा का एक वेक्टर प्रदान करते हैं और पंक्तियों (nrow) या कॉलम (ncol) की संख्या निर्दिष्ट करते हैं:
# Create a 2x3 matrix with values from 1 to 6
mat <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
print(mat)डिफ़ॉल्ट रूप से, R मैट्रिक्स कॉलम को कॉलम द्वारा पॉप्युलेट करता है।
तत्वों तक पहुँचना
मैट्रिक्स में किसी विशिष्ट तत्व तक पहुंचने के लिए, वर्गाकार कोष्ठक [row, column] का उपयोग करें:
# Extract the element at the first row, second column
value <- mat[1, 2]
# Extract an entire row by leaving the column field empty
first_row <- mat[1, ]
# Extract an entire column
second_col <- mat[, 2]कारकों
आर में कारक विशेष डेटा संरचनाएं हैं जिनका उपयोग श्रेणीबद्ध चर (गुणात्मक डेटा जो श्रेणियों के एक सीमित सेट से संबंधित है, जैसे लिंग या शिक्षा स्तर) का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है। वे सांख्यिकीय विश्लेषण में अत्यधिक महत्वपूर्ण हैं:
sizes <- c("M", "L", "M", "S")
size_factor <- factor(sizes)
print(size_factor) # Also shows the Levels: S M Lडेटा का संयोजन: cbind और rbind
हम वैक्टर या मैट्रिक्स को cbind() (कॉलम बाइंड) वाले कॉलम से या rbind() (रो बाइंड) वाली पंक्ति से बाइंड करके जोड़ सकते हैं:
v1 <- c(1, 2)
v2 <- c(3, 4)
# Creates a 2x2 matrix by placing v1 and v2 side-by-side as columns
combined <- cbind(v1, v2)खुद कोशिश करना
घोषित करें कि is_active नाम का एक तार्किक वेरिएबल TRUE पर सेट है और user_name नाम का एक कैरेक्टर वेरिएबल 'ऐलिस' पर सेट है।
संकेत दिखाएँ
दोनों वेरिएबल के लिए अलग-अलग पंक्तियों में <- ऑपरेटर का उपयोग करें।
3 प्रयासों के बाद समाधान उपलब्ध है
mat नाम का एक मैट्रिक्स बनाएं जिसमें 1 से 6 तक के मान हों, जो 2 पंक्तियों (nrow = 2) और 3 कॉलम (ncol = 3) के साथ संरचित हो।
संकेत दिखाएँ
मैट्रिक्स(1:6, nrow = 2, ncol = 3) फ़ंक्शन का उपयोग करें।
3 प्रयासों के बाद समाधान उपलब्ध है
पहले से बनाए गए मैट्रिक्स मैट को देखते हुए, पहली पंक्ति और तीसरे कॉलम पर स्थित तत्व को निकालें, और इसे वेरिएबल वैल में सहेजें।
संकेत दिखाएँ
वर्गाकार कोष्ठकों का उपयोग करके तत्व तक पहुँचें: val <- mat[1, 3]
3 प्रयासों के बाद समाधान उपलब्ध है
वेक्टर श्रेणियों से एक कारक बनाएं और इसे वेरिएबल cat_factor को निर्दिष्ट करें।
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फ़ैक्टर() फ़ंक्शन का उपयोग करें: cat_factor <- फ़ैक्टर(श्रेणियाँ)
3 प्रयासों के बाद समाधान उपलब्ध है
वैक्टर col1 और col2 को देखते हुए, उन्हें cbind() का उपयोग करके मैट्रिक्स के कॉलम के रूप में संयोजित करें और परिणाम my_matrix को असाइन करें।
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उपयोग करें: my_matrix <- cbind(col1, col2)
3 प्रयासों के बाद समाधान उपलब्ध है