r语言列表添加元素_【R语言新书】1.2 数据结构Ⅰ：向量、矩阵、多维数组

数据结构是为了便于存储不同类型的数据而设计的数据容器。学习数据结构，就是要把各个数据容器的特点、适合存取什么样的数据理解透彻，只有这样才能在实际中选择最佳的数据容器，数据容器选择的合适与否，直接关系到代码是否高效简洁，甚至能否解决问题。

R 中常用的数据结构可划分为：

• 同质数据类型（homogeneous），即所存储的一定是相同类型的元素，包括向量、矩阵、多维数组；
• 异质数据类型（heterogeneous），即可以存储不同类型的元素，这大大提高了存储的灵活性，但同时也降低了存储效率和运行效率，包括列表、数据框。

另外，还有字符串、日期时间数据、时间序列数据、空间地理数据等。

R 中的数据结构还有一种从广义向量[脚注1]的角度的划分：

脚注1: 由一系列可以根据位置索引的元素构成，元素可以很复杂和不同类型。

• 原子向量：各个值都是同类型的，包括 6 种类型：`logical`、`integer`、

`double`、`character`、`complex`、`raw`，其中 `integer` 和 `double` 也统称为

`numeric`；

• 列表：各个值可以是不同类型的，NULL 表示空向量（长度为 0 的向量）

向量都有两个属性：`type`（类型）、`length`（长度）；还能以属性的方式向向量中任意添加额外的 `metadata`（元数据），属性可用来创建扩展向量，以执行一些新的操作。常用的扩展向量有：

- 基于整数型向量构建的因子

- 基于数值型向量构建的日期和日期时间

- 基于数值型向量构建的时间序列

- 基于列表构建的数据框和 tibble

列表是广义向量，从这个角度有助于理解 `purrr::map_*()` 系列的泛函式编程。

1.2.1 向量（一维数据）

向量是由一组相同类型的原始值构成的序列，可以是一组数值、一组逻辑值、一组字符串等。

常用的向量有：数值向量、逻辑向量、字符向量。

1.2.2 矩阵（二维数据）

矩阵是一个用两个维度表示和访问的向量。因此，适用于向量的性质和方法大多

也适用于矩阵：矩阵也要求元素是同一类型，数值矩阵、逻辑矩阵等。

1.2.3 多维数组（多维数据）

向量 / 矩阵向更高维度的自然推广。具体来说，多维数组就是一个维度更高（通常

大于 2 ）、可访问的向量。数组也要求元素是同一类型。

参考文献：

任坤，R语言编程指南，2017.

Hadley Wickham，R for Data Science，2017.

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