데이터세상

Data.frame(데이터 프레임)데이터 프레임 형식은 스프레드시트와 같은 형태로 보여지기 때문에 데이터 분석시 자주 사용된다. 또한 분석시 여러가지 장점이 있으며, 아래와 같은 특징이 있다.(1) 행과 열로 구성되어 있고, 2차원 구조이다.(2) 여러 개의 데이터 유형을 가질 수 있다.(3) 하나의 열은 하나의 데이터 유형만 갖는다.(4) 다른 열은 다른 데이터 유형을 가질 수 있다. 1. to make data.frame (데이터 프레임 생성)기본적으로 데이터 프레임은 벡터의 조합으로 생성할 수 있다. 응용방법을 통해 다양하게 생성 할 수 있지만 여기서는 기본적인 방법만 소개한다. # 벡터열로 데이터 프레임 조합 (vector1, vector2, matrix1,....) - 여기서 matrix는 벡터..

Matrix (행렬)(1) 행(row)과 열(column)로 구성됨, 2차원 구조(2) 벡터처럼 하나의 데이터 유형만 가짐(3) 벡터화, 재사용규칙이 적용됨(4) 벡터의 확장(5) 열순으로 채워진다. 1. to make matrix(행렬 만들기)(1). rbind(vector1, vector2, ...) : 행 합치기(2). cbind(vector1, vector2, ...) : 열 합치기(3). matrix(vector, nrow = , ncol = , byrow = TRUE)(4). dim(vector) 2. slicing(추출)(1) matrix[row, col] 3. 연산 수행 전치행렬 t(A) 역행렬 solve(A) 곱셉 A%*%B n차 대각선(단위) 행렬 diag(n)

# 4. Array : 배열 ----# 다차원 구조를 표현할 수 있음# 벡터, 행렬의 확장# 4.1 To make Array# array(vector, dim = ) dim은 차원을 결정한다. > array(1:10, dim = 15) # vector 1차원 / dim이 숫자하나임 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 > array(1:10, dim = c(4, 4)) # vector 2차원 / 행렬임 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 5 9 3 [2,] 2 6 10 4 [3,] 3 7 1 5 [4,] 4 8 2 6 > array(1:10, dim = c(2, 2, 5)) # vector 2차원 , , 1 [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 , , 2..