1.4.3 数组

向量和矩阵更一般的形式是数组，向量是1维数组，矩阵是2维数组，数组则可以是任何维度。可以说，数组是向量和矩阵的直接推广，是由三维或三维以上的数据构成的。数组通过 array() 函数创建。调用格式为:

array 参数调用

参数含义如下：

• data： 向量，定义数组所包含的数据

• dim： 向量，用于定义数组的维度

• dimnames: 列表，用于定义各维度的名称

R 数组实例

或者，更简单地，我们可以通过直接修改向量维度的方式，来将其变成数组。

直接修改维度生成数组

1.4.4 因子

在前面的章节中，我们知道根据测量水平的不同，可以将数据分为定类数据、定序数据、定距数据和定比数据。在 R 中，定类数据和定序数据中用因子来表示，其中定类数据因为不区分顺序称之为无序因子；定序数据则称之为有序因子。

比如，我们统计某班学生的性别，则会形成“男、女、女、男、男、男......”这样的序列，其中的“男、女”就是定类数据，即无序因子，含有两“男”、“女”两个水平；若统计省份，则会形成类似“北京、广东、甘肃、湖南......"这样的定类数据序列，有多少个省份就有多少个水平；若统计考试成绩，并区分为“优秀”、“良好”、“一般”、“较差”四个等级，则会形成定序数据序列，可以用有序因子来表示。

在 R 内部，因子被存储为整数向量，整数的范围是 [1,.....,k]，其中 k 是序列中不重复值的个数，即水平数。比如性别无序因子的取值范围是[1,2]，其中1代表男、2代表女。因子可以用函数 factor() 生成，其调用格式是:

因子调用参数

参数的含义如下：

• x： 用于生成因子的向量

• levels： 可选，指定向量的水平，默认会将 x 转换为字符型，然后去重后排序形成的向量,即 sort(unique(as.character(x)))。

• labels： 可选，给各水平指定一个标签，默认等于 levels 值

• exclude： 向量，指定需要忽略的水平，默认忽略缺失值

• ordered: 逻辑值，指定是否是有序变量

• nmax： 数值，指定最大水平数

首先我们生成一个无序因子：

无序因子实例

将 ordered 参数设为 TRUE 可以生成有序因子：

有序因子实例

因子的判断和转换函数分别为 is.factor(),as.factor()，另外还可以用 is.ordered() 来判断对象是否有序，用 as.ordered() 转换为有序因子。

因子转换实例

喜欢闲适安静的生活，懂一点计算机编程，懂一点统计学和数据分析。（爱编程爱统计）