[cousera数据科学]R Programming 第一课

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1. ---
   
2. [cousera数据科学]R Programming 第一课
   
3. ---
   
4. 
   
5. 1.R的对象种类（原子级，只有这几种），对一门语言来说，数据类型是需要首先搞明白的character
   
6. numeric
   
7. interger--这玩意会跟numeric混淆，一般认为要as.numeric一下才好，为什么不知道。这玩意后面跟个L
   
8. complex-- 复数，一般我用不着
   
9. logical --逻辑
   
10. 
    
11. 2.关于numbers
    
12. Inf 是可以运算的，1/0 =Inf, 1/Inf =0, 此外还有-Inf的存在
    
13. NaN 表示undefined value，”不是一个数字“，比如0/0，或者缺失值，但是这玩意不同于na
    
14. (http://www.cookbook-r.com/Basics/Working_with_NULL_NA_and_NaN/)
    
15. 
    
16. 
    
17. 3.属性attributes，不是所有的object都有全部的属性哈
    
18. names --names向量，row.names,col.names数据框 ，rownames, colnames矩阵，dimnames,矩阵
    
19. dimensions ( 矩阵，数组）
    
20. class --这个谁都有
    
21. length
    
22. 以上这些用attributes（）查看
    
23. 4.Fators，存成integer，有label。factor比integer更好懂（有label),比character存储更省空间
    
24. factor ( vector, levels=c(") )
    
25. 
    
26. 5.Missing values
    
27. NaN 未定义的数学计算结果，本身也是Na
    
28. Na 更全，integer, character,类型都有
    
29. 
    
30. 6.Subsetting Lists
    
31. ```{r}
    
32. x <- list( foo=1:4, bar = 0.6 ) ;
    
33. class( x[1] )
    
34. class(  x[[1]] ) # 单层引list，双层引内容
    
35. class( x$foo ) #
    
36. ```
    
37. 
    
38. Nested的情况：
    
39. ```{r}
    
40. x <- list( a =list(10,12,14), b=c(3.14, 2.81))x[[c(1,3)]]
    
41. x[[1]][[3]]
    
42. x[[c(2,1)]]
    
43. ```
    
44. 
    
45. 7.读取数据
    
46. read.table/ read.csv
    
47. readLines, 读取txt文件，通常支持大文件的读入，Rstudio上导入csv/txt的功能代码也是这个
    
48. source  读取R代码
    
49. dget 同上，没用过
    
50. load 读取保存好的工作环境 workspaces，一般来说，原始数据比较大，我喜欢处理好之后存成workspaces，再做的时候读这个
    
51. unserialize 读取二进制的R对象，这干啥的？
    
52. 
    
53. 8.读取大数据集：内存/操作系统
    
54. 1,500,000 * 120 数据，每个单元8 bytes =...= 1.34GB内存需求
    
55. 事实上如果要做运算还要大一些，建议内存是数据量的3倍

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关键词：Programming Program couse gram User undefined