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多维数据基础
AI014Lesson 3
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在 R 中, 多维数据基础 其基础原理在于高阶结构并非独立的存储类型。相反,它们是原子性的 向量因子 通过一个 维度向量进行增强。通过使用 dim()来设置维度属性,我们将线性序列转换为一个 k 维数组,将单一内存索引映射到多坐标系统中。

1. 元数据即形状

array() 函数充当构造器,将数据(数组向量因子)包装成一种结构,其中 dim() 属性决定了函数如何解释元素的组织方式。

2. 结构化转换

从一维到多维的转换通过赋值语法实现: dim(z) <- c(3,5,100)。这会重新索引底层数据,但不改变其值。

data_vectordim(Z) <- c(3,4,2)k 维数组(3×4×2)

3. 初始化状态

多维结构通常使用占位符进行实例化: Z <- array(0, c(3,4,2)) 分配一个 $3 \times 4 \times 2$ 的空间,将 24 个元素组织成网格。

main.py
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