R Language
आत्मनिरीक्षण

चर के बारे में सीखने के लिए कार्य

अक्सर R आप जिस वस्तु या चर के साथ काम कर रहे हैं, उसके बारे में जानना चाहते हैं। यह तब उपयोगी हो सकता है जब किसी और के कोड या यहां तक कि अपने स्वयं के पढ़ने के लिए, विशेष रूप से उन पैकेजों का उपयोग करते समय जो आपके लिए नए हैं।

मान लीजिए कि हमें एक चर बनाने के a :

a <- matrix(1:9, 3, 3)

यह किस प्रकार का डेटा है? आप के साथ पता कर सकते हैं

> class(a)
[1] "matrix"

यह एक मैट्रिक्स है, इसलिए मैट्रिक्स ऑपरेशन इस पर काम करेंगे:

> a %*% t(a)
      [,1] [,2] [,3]
[1,]   66   78   90
[2,]   78   93  108
[3,]   90  108  126  

a के आयाम क्या हैं?

> dim(a)
[1] 3 3
> nrow(a)
[1] 3
> ncol(a)
[2] 3

अन्य उपयोगी कार्य जो विभिन्न डेटा प्रकारों के लिए काम करते हैं, वे हैं head , tail , और str :

> head(a, 1)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
> tail(a, 1)
     [,1] [,2] [,3]
[3,]    3    6    9
> str(a)
int [1:3, 1:3] 1 2 3 4 5 6 7 8 9

ये बड़ी वस्तुओं (जैसे बड़े डेटासेट) के लिए बहुत अधिक उपयोगी हैं। सूचियों के नेस्टिंग के बारे में जानने के लिए str भी बहुत अच्छा है। अब a तरह से फेरबदल करें:

a <- c(a)

क्या वर्ग एक ही रहता है?

> class(a)
[1] "integer"

नहीं, a एक मैट्रिक्स अब और नहीं है। अगर मुझे अब आयाम मांगे तो मुझे अच्छा जवाब नहीं मिलेगा:

> dim(a)
NULL

इसके बजाय, मैं लंबाई के लिए पूछ सकते हैं:

> length(a)
[1] 9

अभी का क्या:

> class(a * 1.0)
[1] "numeric"

अक्सर आप data.frames साथ काम कर सकते हैं:

a <- as.data.frame(a)
names(a) <- c("var1", "var2", "var3")

चर नाम देखें:

> names(a)
[1] "var1" "var2" "var3"

R का उपयोग करते समय ये कार्य कई तरह से मदद कर सकते हैं।