R 编程中的二维列表

2024年11月14日 | 阅读 6 分钟

列表是 R 编程中的一种关键数据结构，它使您能够存储各种数据组件。二维列表（通常称为矩阵）对于以表格样式组织和管理数据特别有利，是众多列表形式中的一种。在本文中，我们将探讨 R 中的二维列表，包括如何创建、操作以及对其执行常见操作。

什么是二维列表？

二维列表（在 R 中也称为矩阵）是由行和列组成的数据形状。数据以类似网格的布局组织，对应于工作台或电子表格。矩阵详细信息可以通过其行和列位置来确定。

R 中的 matrix() 函数可用于构建矩阵。基本语法如下

data: 您需要用来填充矩阵的统计数据。

nrow: 矩阵中的行数。

ncol: 矩阵中的列数。

byrow: 一个逻辑值，指定是否需要按行 (TRUE) 或按列 (FALSE) 填充统计数据。默认情况下，它设置为 FALSE。

dimnames: 提供行名和列名的可选参数。

开发二维列表

例如，考虑以下矩阵

输入

# Creating a 3x3 matrix
my_matrix <- matrix(2:10, nrow = 3, ncol = 3)
print(my_matrix)

在此示例中，我们创建了一个 3x3 矩阵，其中包含从 2 到 10 的数字，按行优先顺序（默认值）排序。结果矩阵如下所示

输出

矩阵加法和减法

输入

# Create two matrices
matrix1 <- matrix(2:10, nrow = 3, ncol = 3)
matrix2 <- matrix(10:2, nrow = 3, ncol = 3)

# Matrix addition
result_addition <- matrix1 + matrix2
print(result_addition)

# Matrix subtraction
result_subtraction <- matrix1 - matrix2
print(result_subtraction)

输出

矩阵乘法

输入

# Create two matrices
matrix1 <- matrix(2:10, nrow = 3, ncol = 3)
matrix2 <- matrix(10:2, nrow = 3, ncol = 3)

# Matrix multiplication
result_multiplication <- matrix1 %*% matrix2
print(result_multiplication)

输出

创建 -dimensional 列表

可以使用 list() 函数首先创建一维列表。它们可以进一步封装到另一个外部列表中。外部列表的周期是它包含的内部列表的数量，可以通过 period() 函数进行访问。各种内部列表的持续时间可以通过使用 length (list[[index]]) 函数进行索引来计算，其中通过 [[ ]] 访问相应的索引。

输入

# Create two uni-dimensional lists
new_list1 <- list(c("apple", "banana", "cherry"), "hello", 3.14)
new_list2 <- list(c("dog", "cat", "fish"))

# Create a list called list_of_lists with the two lists as its elements
list_of_lists <- list(new_list1, new_list2)
print("The two-dimensional list is:")
print(list_of_lists)

cat("Length of the nested list is: ", length(list_of_lists))
cat("Length of the first inner list is: ", length(list_of_lists[[1]]))

输出

在上面的代码中

1. 创建一维列表

new_list1 <- list(c("apple", "banana", "cherry"), "hello", 3.14)
new_list2 <- list(c("dog", "cat", "fish"))

在此部分代码中，创建了两个一维（单级）列表，new_list1 和 new_list2。

new_list1 包含 3 个元素
一个单独的向量，即字符向量 c("apple", "banana", "cherry")，表示水果名称。
字符串 "hello"。
数值为 3.14。
new_list2 包含一个单独的元素，即另一个字符向量 c("dog", "cat", "fish")。

2. 创建列表的列表

此处形成了名为 list_of_lists 的新列表。此列表的元素是之前产生的 new_list1 和 new_list2。由于 list_of_lists 是一个将其他列表作为项目的列表，因此这种安排会产生一个嵌套列表。

3. 打印嵌套列表

print("The two-dimensional list is:")
print(list_of_lists)

在 list_of_lists 的内容之后，以下几行打印了一条描述性消息 ("The two-dimensional list is:")。结果，包括其元素的嵌套列表的形状将在输出中可见。

4. 计算长度

cat("Length of the nested list is: ", length(list_of_lists))
cat("Length of the first inner list is: ", length(list_of_lists[[1]]))

这些行使用 length() 函数来计算和显示嵌套列表（包括第一个内部列表 (new_list1)）的长度。使用 cat() 函数将结果与说明文本一起显示。

使用堆叠列表

嵌套的 for 循环可以访问列表的每个条目。外循环一直持续到外列表的最大元素数。内部循环由各个内部列表的长度组成。

以下 R 代码表示处理二维列表

输入

# Create two uni-dimensional lists
new_list1 <- list(c("red", "green", "blue"), "hello", 2 + 3i)
new_list2 <- list(c("apple", "banana", "cherry"))

# Create a list called data_list with the two lists as its elements
data_list <- list(new_list1, new_list2)

# Loop through the outer list
for (i in c(1:length(data_list))) {
    # Loop through the inner lists at the ith index
    for (j in c(1:length(data_list[[i]]))) {
        cat("List", i, "element", j, ": ")
        print(data_list[[i]][[j]])
    }
}

输出

删除或更新因子

内部列表的删除或更改

内部列表可以通过单级索引来更改。相应的内部列表元素大约是一个新成本。如果新值与 NULL 相同，则删除该元素或以其他方式进行修改。

删除或更新内部列表的元素

可以使用双级索引来删除或更改内部列表的元素。要更改的元素设置为新值。如果该值为 NULL，则删除相应的详细信息。否则，修改。

列表的修改

以下 R 代码用于修改列表

输入

# Create two uni-dimensional lists
new_list1 <- list(c(10:15), "hello", 2 + 3i)
new_list2 <- list(c(20:22))

# Create a list_data with two lists as its elements
new_list_data <- list(new_list1, new_list2)
print("The original list is : ")
print(new_list_data)

# Modifying the third component of the first list
new_list_data[[1]][[3]] = "world"
print("Modification 1")
print(new_list_data)

# Modifying the second inner list
new_list_data[[2]] <- list(c(5:8))
print("Modification 2")
print(new_list_data)

输出

列表的删除

以下 R 代码用于删除列表

输入

# Create two uni-dimensional lists
new_list1 <- list(c(10:15), "hello", 2 + 3i)
new_list2 <- list(c(20:22))

# Create a list_data with two lists as its elements
new_list_data <- list(new_list1, new_list2)
print("The original list is : ")
print(new_list_data)

# Deleting the third component of the first list
new_list_data[[1]][[3]] = NULL
print("Modification 1")
print(new_list_data)

# Deleting the second inner list
new_list_data[[2]] <- NULL
print("Modification 2")
print(new_list_data)

输出

修改 1 后，内部列表 1 的大小减少了 1。更改 2 后，第二个内部列表被删除，并且外部列表的尺寸减少了 1。

R 编程中二维列表的应用

二维列表（也称为矩阵）是 R 编程中通用的事实系统。它们在各个领域都有许多应用程序。以下是 R 编程中 -dimensional 列表的一些常见应用程序

图像处理： 在图像处理任务中，快照可以表示为像素值的矩阵。矩阵用于各种图像处理操作，例如滤波、变换和特征提取。
数据存储和操作： 矩阵通常用于以表格形式存储和控制记录。它们是信息分析和统计学的基本形式。
线性代数： 矩阵在线性代数运算中起重要作用，包括求解线性方程组、计算特征值和特征向量以及执行矩阵分解。
空间数据分析： 可以通过矩阵的使用来表示地理空间记录，包括 GIS（地理信息系统）信息。这有利于空间分析、绘图和地统计学。
数学建模： 矩阵用于数学建模，以表示方程系统并解决物理学、工程学、经济学和其他领域的问题。
机器学习： 在设备学习中，数据集通常表示为矩阵，其中行代表样本，列代表功能。这种格式与许多系统学习算法兼容。
统计和数据分析： 矩阵被广泛用于统计评估和信息操作。 R 中的许多统计功能都将矩阵作为输入，从而允许进行高效的计算。
网络和图： 矩阵用于表示图论中的邻接矩阵，从而方便了对网络的操作，包括查找路径、计算中心性度量和检测社区。

最后，R 编程中的一个基本数据结构，二维列表（矩阵）被用于各种学科，包括数据分析、统计、图像处理、机器学习等。它们对于处理结构化数据和执行数学计算至关重要，这要归功于它们的适应性。

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