R 语言数据结构速览

整理向量、列表、矩阵与数据框的核心概念，帮助快速复习基础。

掌握基础数据结构是写好 R 代码的第一步。

向量（Vector）

• 最常见的一维结构。
• 元素类型必须一致。

numeric_vec <- c(1.2, 3.5, 5)
logical_vec <- c(TRUE, FALSE, TRUE)

列表（List）

• 可以存放不同类型的数据。
• 是构建复杂对象（模型结果、参数集合）的基础。

my_list <- list(
  name = "example",
  scores = c(95, 87, 92),
  passed = TRUE
)

矩阵与数组（Matrix / Array）

• 多维的同质数据结构。
• 常用于线性代数和图像处理。

mat <- matrix(1:6, nrow = 2, byrow = TRUE)

数据框（Data Frame）

• 最常用的表格型结构。
• 列可以是不同类型。

df <- data.frame(
  id = 1:3,
  name = c("A", "B", "C"),
  score = c(88, 92, 79)
)

合理选择数据结构能提升代码的可读性与运算效率。