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イントロスペクション

変数を学習するための関数

多くの場合、 Rでは、作業しているオブジェクトや変数に関することを知りたいことがあります。これは、他人のコードを読んだり、自分のコードを読んだりするとき、特にあなたにとって初めてのパッケージを使うときに便利です。

変数aを作成するとします。

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

これはどのデータ型ですか？あなたと知ることができます

> class(a)
[1] "matrix"

これは行列なので、行列演算が動作します：

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

aの次元は何ですか？

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

さまざまなデータ型に対して機能するその他の便利な関数は、 head 、 tail 、およびstrです。

> 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

これらは、大きなオブジェクト（大きなデータセットなど）にはるかに役立ちます。 strはリストのネストについて学習するのにも最適です。今aような形を作り直しaください：

a <- c(a)

クラスは同じままですか？

> class(a)
[1] "integer"

いいえ、 aはもはや行列ではありません。私が今次元を求めるなら、私は良い答えを得られません：

> dim(a)
NULL

代わりに、私は長さを求めることができます：

> length(a)
[1] 9

今はどう：

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

多くの場合、 data.frames作業することができます：

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

変数名を参照してください：

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

これらの関数は、 Rを使用するときにさまざまな方法で役立ちます。