برای پیگیری آخرین آموزش های منتشر شده توسط ما، کد های تخفیف و اخبار تکنولوژی، کانال یوتیوب ما را دنبال کنید.

ویژگی تصویر

انواع داده ها در زبان برنامه نویسی R

  /  زبان برنامه نویسی R   /  انواع داده ها در زبان R
بنر تبلیغاتی الف
زبان برنامه نویسی R
...

انواع داده ها در زبان R

نوشته شده توسط متین برونسی
دسته بندی ها:
زبان برنامه نویسی R

در این بخش به بررسی انواع داده ها در زبان R می پردازیم، زبان R یکی از قدرتمندترین ابزارها برای تحلیل داده‌ها و محاسبات آماری است که به‌طور گسترده در میان متخصصان علوم داده، آمار و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. از دلایل محبوبیت R می‌توان به امکانات متنوع و انعطاف‌پذیری آن برای کار با داده‌ها اشاره کرد. یکی از مفاهیم اساسی در R، انواع داده‌ها است. فهم دقیق انواع داده‌ها در این زبان، نه تنها به درک بهتر ساختار داده کمک می‌کند، بلکه به بهینه‌سازی کدها و عملکرد برنامه نیز منجر می‌شود.

در زبان R، داده‌ها در قالب ساختارهای مختلف و با انواع متفاوتی نمایش داده می‌شوند. هر نوع داده قابلیت‌ها و محدودیت‌های خاص خود را دارد که برای تحلیل داده‌ها و انجام عملیات مختلف بسیار مهم است. در این مقاله، با انواع مختلف داده‌ها در R و کاربردهای آن‌ها به همراه مثال‌های عملی آشنا می‌شوید.

۱. نوع داده‌های پایه در R

R از چندین نوع داده‌ی پایه‌ای پشتیبانی می‌کند که شامل داده‌های عددی (numeric)، کاراکتری (character)، منطقی (logical)، صحیح (integer)، و مختلط (complex) است.

۱.۱. داده‌های عددی (Numeric)

داده‌های عددی شامل اعداد اعشاری هستند و به‌عنوان یکی از پرکاربردترین انواع داده‌ها در R شناخته می‌شوند. در R، هر عددی که به‌طور پیش‌فرض تعریف شود، به‌صورت عدد اعشاری ذخیره می‌شود.

مثال:

x <- 12.5
typeof(x) # خروجی: "double"

در اینجا متغیر x یک داده‌ی عددی است و نوع آن با تابع typeof() مشخص شده است.

۱.۲. داده‌های صحیح (Integer)

برای تعریف اعداد صحیح در R، می‌توان از پسوند L استفاده کرد.

مثال:

y <- 10L
typeof(y) # خروجی: "integer"

این نوع داده معمولاً زمانی استفاده می‌شود که به حافظه بهینه‌تری برای ذخیره‌سازی اعداد نیاز داریم.

۱.۳. داده‌های منطقی (Logical)

داده‌های منطقی شامل دو مقدار TRUE و FALSE هستند که معمولاً در شرایط و فیلترهای منطقی استفاده می‌شوند.

مثال:

z <- TRUE
typeof(z) # خروجی: "logical"

۱.۴. داده‌های کاراکتری (Character)

متن یا رشته‌ها به‌عنوان داده‌های کاراکتری در R ذخیره می‌شوند.

مثال:

name <- "R Programming"
typeof(name) # خروجی: "character"

۱.۵. داده‌های مختلط (Complex)

این نوع داده‌ها برای کار با اعداد مختلط استفاده می‌شوند.

مثال:

c_num <- 3 + 4i
typeof(c_num) # خروجی: "complex"

۲. ساختارهای داده در R

زبان R دارای ساختارهای داده‌ای متنوعی است که به شما اجازه می‌دهد داده‌ها را در قالب‌های مختلف سازماندهی کنید. این ساختارها شامل وکتور (Vector)، ماتریس (Matrix)، آرایه (Array)، فهرست (List)، و داده‌های فریم (Data Frame) می‌باشند.

۲.۱. وکتور (Vector)

وکتور ساده‌ترین ساختار داده در R است و می‌تواند مجموعه‌ای از مقادیر همگن (یک نوع) را ذخیره کند.

مثال:

v <- c(1, 2, 3, 4, 5)
typeof(v) # خروجی: "double"

توجه داشته باشید که همه‌ی عناصر در یک وکتور باید از یک نوع داده باشند.

۲.۲. ماتریس (Matrix)

ماتریس یک ساختار دو بعدی است که داده‌های همگن را ذخیره می‌کند.

مثال:

m <- matrix(1:9, nrow = 3, ncol = 3)
print(m)

در این مثال، یک ماتریس ۳x۳ با اعداد ۱ تا ۹ ایجاد شده است.

۲.۳. آرایه (Array)

آرایه‌ها برای کار با داده‌های چندبعدی استفاده می‌شوند.

مثال:

arr <- array(1:12, dim = c(2, 3, 2))
print(arr)

در اینجا یک آرایه سه‌بعدی با ابعاد ۲x۳x۲ ایجاد شده است.

۲.۴. فهرست (List)

فهرست‌ها می‌توانند داده‌هایی با انواع مختلف را در خود نگه دارند.

مثال:

تماشا در حالت تمام صفحه

در این مثال، یک فهرست شامل داده‌های متنی، عددی و وکتوری تعریف شده است.

۲.۵. داده فریم (Data Frame)

داده فریم یکی از پرکاربردترین ساختارهای داده در R است که برای ذخیره و تحلیل داده‌های جدولی استفاده می‌شود.

مثال:

تماشا در حالت تمام صفحه

این داده فریم شامل سه ستون با مقادیر متنی و عددی است.

۳. تبدیل انواع داده در R

گاهی اوقات نیاز است که نوع داده‌ها را تغییر دهیم. R توابع متعددی برای این کار ارائه می‌دهد، از جمله as.numeric()، as.character()، و as.logical().

مثال:

num <- 42
char <- as.character(num)
typeof(char) # خروجی: "character"

۴. کاربرد و انتخاب نوع داده مناسب

انتخاب نوع داده مناسب تأثیر قابل‌توجهی بر عملکرد کد و مدیریت حافظه دارد. برای داده‌های عددی که دقت بالا نیاز ندارند، استفاده از integer مناسب است. همچنین، برای تحلیل داده‌های پیچیده و ترکیبی، از data.frame یا list استفاده می‌شود.

آشنایی با انواع داده‌ها در R یکی از گام‌های اولیه برای تسلط بر این زبان است. داده‌های پایه و ساختارهای مختلف آن امکان مدیریت انواع داده‌ها را فراهم می‌کنند و انتخاب درست آن‌ها باعث بهینه‌سازی تحلیل‌ها می‌شود. پیشنهاد می‌شود که با تمرین و آزمایش بیشتر در R، به درک عمیق‌تری از انواع داده‌ها برسید.

منابع

آیا این مطلب برای شما مفید بود ؟

خیر
بله

پست های مرتبط
بنر تبلیغاتی ج