社交网络分析的 R 基础：（三）向量、矩阵与列表

2024-05-10 19:20:36

在第二章介绍了 R 语言中的基本数据类型，本章会将其组装起来，构成特殊的数据结构，即向量、矩阵与列表。这些数据结构在社交网络分析中极其重要，本质上对图的分析，就是对邻接矩阵的分析，而矩阵又是由若干个向量构成，因此需要熟练掌握这些特殊的数据结构。

向量
- 向量的创建
- 向量元素的访问
- 向量的运算
- 向量的其他常用操作
矩阵
- 矩阵的创建
- 矩阵元素的访问
- 矩阵的运算
- 矩阵的特征值与特征向量
列表
- 列表的创建
- 列表元素的访问

向量

向量的创建

向量(vector)作为 R 语言中最简单的数据结构，由一串有序的基本数据类型变量构成。

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

上面一行代码就是创建一个包含 5 个元素的向量 x，而 c() 就是创建向量的函数。多个向量也可以使用 c() 进行拼接：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(6, 7, 8, 9, 10)
z <- c(x, y)

代码中的向量 z 包含 10 个元素，即向量 x 和向量 y 的拼接。

向量的创建也可以通过面向对象的方式实现：

x <- vector(mode = "integer", length = 5)

参数 mode 为向量中存储的数据类型，对应 R 语言中基本的数据类型，如整型 integer，浮点型 numeric, 字符串型 character，逻辑型 logical 等等；length 为初始向量的长度。向量作为一种无限长度的数据结构，此处的 length 是指向量初始化时的长度，后续仍然可以使用 c() 添加元素。

x <- c(x, 0)  # 向 x 中添加元素 0

向量元素的访问

向量中的元素通过“[索引]”的形式访问。需要注意的是 R 语言中的索引不代表偏移量，而代表第几个，即索引从 1 开始。

> x <- c(10, 9, 8, 7, 6)
> x[2]
[1] 9

在了解向量元素的访问后，也可以通过元素访问的形式向其中添加元素：

> x[6] <- 5  # x 原长度为5
> x
[1] 10 9 8 7 6 5

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