r存储数据

‘壹’ R存储数据太多会不会导致计算结果错误

确实是会导致计算错误，正常来说计算机会有一个上限的，如果不超过上限，是不会出问题的。
数据存储对象包括数据流在加工过程中产生的临时文件或加工过程中需要查找的信息。数据以某种格式记录在计算机内部或外部存储介质上。数据存储要命名，这种命名要反映信息特征的组成含义。
数据流反映了系统中流动的数据，表现出动态数据的特征；数据存储反映系统中静止的数据，表现出静态数据的特征。

‘贰’ r软件将数据输出储存到指定目录的.txt文件，具体代码操作是什么

c语言，把数据存在txt文件里，需要使用fopen函数以写文件的方式打开文件。

然后可以使用fprintf，fputc，fputs，fwrite等函数，把相应类型的数据写入文件。

最后，写入完成后使用fclose函数关闭文件。

下面的C语言程序源程序展示了合并A.txt和B.txt两个TXT文件的内容存储到到新建的一个TXT文件，C.txt。

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>usingnamespacestd;typedefstructStudent{charname[32];charsex[6];intage;floatscore;}stu;intmain(intargc,char*argv[]){stua[48];FILE*ra=fopen("A.txt","r");FILE*rb=fopen("B.txt","r");FILE*wc=fopen("C.txt","w");if(ra==NULL||rb==NULL||wc==NULL){printf("failedtoopenfile ");system("pause");return0;}inti=0;while(fscanf(ra,"%s%s%d%f",&a[i].name,&a[i].sex,&a[i].age,&a[i].score)!=EOF){i++;}fclose(ra);while(fscanf(rb,"%s%s%d%f",&a[i].name,&a[i].sex,&a[i].age,&a[i].score)!=EOF){i++;}fclose(rb);intn=i;for(i=0;i<n;i++){fprintf(stdout,"%s %s %d %g ",a[i].name,a[i].sex,a[i].age,a[i].score);fprintf(wc,"%s %s %d %g ",a[i].name,a[i].sex,a[i].age,a[i].score);}fclose(wc);system("pause");return0;}

其中A.txt中的内容如下：

‘叁’ 如何在R语言中读入数据和导出存储数据

1.R数据的保存与加载

可通过save()函数保存为.Rdata文件，通过load()函数将数据加载到R中。

[ruby]view plain

• >a<-1:10

• >save(a,file='d://data//mData.Rdata')

• >rm(a)#将对象a从R中删除

• >load('d://data//mData.Rdata')

• >print(a)

• [1]12345678910



• 2.CSV文件的导入与导出

下面创建df1的数据框，通过函数write.csv()保存为一个.csv文件，然后通过read.csv()将df1加载到数据框df2中。

[ruby]view plain

• >var1<-1:5

• >var2<-(1:5)/10

• >var3<-c("Rand","DataMining","Examples","Case","Studies")

• >df1<-data.frame(var1,var2,var3)

• >names(df1)<-c("VariableInt","VariableReal","VariableChar")

• >write.csv(df1,"d://data//mmmyData.csv",row.names=FALSE)

• >df2<-read.csv("d://data//mmmyData.csv")

• >print(df2)

• 110.1Rand

• 220.2DataMining

• 330.3Examples

• 440.4Case

• 550.5Studies

• 3.通过ODBC导入与导出数据

RODBC提供了ODBC数据库的连接。

3.1从数据库中读取数据

odbcConnect()建立一个数据库连接，sqlQuery()向数据库发送一个SQL查询，odbcClose()关闭数据库连接。

[ruby]view plain

• library(RODBC)

• connection<-odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")

• query<-"SELECT*FROMlib.tableWHERE..."

• #orreadqueryfromfile

• #query<-readChar("data/myQuery.sql",nchars=99999)

• myData<-sqlQuery(connection,query,errors=TRUE)

• odbcClose(connection)

• sqlSave()和sqlUpdate()用于写入或更新一个ODBC数据库表。

3.2从Excel文件中导入与导出数据

[ruby]view plain

• library("RODBC")

• conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")

• Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")

• close(conn)

‘肆’ 请问R中怎样存储数据，如存储为表格啊之类的

可以用read.table() 和 read.csv()在R中使用?read.table查看帮助和例子

‘伍’ R语言画的图怎么存到数据里

可以用plot画，用法是这样 plot(xdata,ydata,'color') 其中xdata是横轴数据，ydata是纵轴数据，color代表颜色，可以是 'r' 红色 'm' 粉红'g' 绿色 'c' 青色'b' 兰色 'w' 白色'y' 黄色 'k' 黑色

‘陆’ R语言中特有的存储数据的对象类型为什么

我知道一个---factor（因子） 这一类型在数据统计，绘图中有很大作用。。

‘柒’ r语言保存数据后下次打开还在吗

还在
R保存工作空间映像：一下都显示是不能通过保存工作空间映像来实现的，但如果保存了工作空间映像，在下次打开R时，可以通过↑键一条一条翻看之前的所有代码；
退出控制台时如果选择保存工作空间映像，这种情况不会打开文件浏览器来命名文件，但是会在工作路径中创建（或覆盖）一对未命名或扩展名为R Workspace和RHISTORY的文件，当下次你打开一个新的R实例时。
如果默认工作目录中有未命名的扩展名（属性里看）为.RData的文件，即R Workspace名字的文件，程序会自动加载该默认工作空间。注：即使保存了工作空间映像，只是说之前的变量可以用（可以用 ls（） 来查看），但程序包还是要重新加载的。

‘捌’ R语言之创建数据集

R语言之创建数据集
数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。
R中有许多用于存储数据的结构，包括标量、向量、数组、数据框和列表。
在R中，对象（object）是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量、数据结构、函数、甚至是图形。因子（factor）是名义型变量或有序型变量，在R中被特殊地存储和处理。
R中的数据结构：
1.1向量
向量是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。创建向量使用函数c()，如下例所示：
数值型向量：a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)
字符型向量：b<-c("one","two","three")
逻辑型向量：c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE)
注：单个向量中的数据必须拥有相同的类型或模式。
标量是只含一个元素的向量，例如f<-3、g<-"US"和h<-TRUE。它们用于保存常量。
访问向量中的元素，可在方括号中给定元素所处位置的数值，如：a[c(2,4)]用于访问向量a中的第二个和第四个元 素。
1.2矩阵
矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型），可以通过matrix创建矩阵
一般使用格式为：
mymatrix<-matrix(vector,nrow=number_of_rows,ncol=number_of_columns,byrow=logical_value,dimnames=list(
char_vector_rownames,char_vector_colnames)) ，其中vector包含了矩阵的元素，nrow和ncol用以指定
行和列的维数，dimnames包含了可选的以字符型向量表示的行名和列名。选项byrow则表明矩阵应当按行
填充（byrow=TRUE）还是按列填充（byrow=FALSE），默认情况下按列填充。代码演示如下：
[plain] view plain
> cells<-c(1,23,56,485)
> rnames<-c("R1","R2")
> cnames<-c("c1","c2")

[plain] view plain

<pre name="code" class="html">> mymatrix<-matrix(cells ,nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE,dimnames=list(rnames,cnames))
> mymatrix
c1 c2
R1 1 23
R2 56 485
1.3数组
数组与矩阵类似，但是维数可以大于2。数组可通过array函数创建，形式如下：
myarray<-array(vector,dimensions,dimnames)，其中vector包含了数组中的数据，dimensions是一个数值型向量，给出了各个维度下标的最大值，而dimnames是可选的、各维度名称标签的列表。代码如下:
[html] view plain

> dim<-c("A1","A2")
> dim1<-c("A1","A2")
> dim2<-c("B1","B2","B3")
> dim3<-c("C1","C2","C3","C4")
> z<-array(1:24,c(2,3,4),dimnames=list(dim1,dim2,dim3))
> z
, , C1

B1 B2 B3
A1 1 3 5
A2 2 4 6

, , C2

B1 B2 B3
A1 7 9 11
A2 8 10 12

, , C3

B1 B2 B3
A1 13 15 17
A2 14 16 18

, , C4

B1 B2 B3
A1 19 21 23
A2 20 22 24
1.4数据框
数据框中不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，是R中最常处理的数据结构。数据框可以通过函数data.frame()创建：mydata<-data.frame(col1,col2,col3,...)，其中的列向量col1，col2，col3，...可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）。每一列的名称可由函数names指定。代码如下：
[html] view plain

> age<-c(25,34,28,53)
> patientID<-c(1,2,3,4)
> diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
> status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
> patientdata<-data.frame(patientID,age,diabetes,status)
> patientdata
patientID age diabetes status
1 1 25 Type1 Poor
2 2 34 Type2 Improved
3 3 28 Type1 Excellent
4 4 53 Type1 Poor
> patientdata$age
[1] 25 34 28 53
<pre name="code" class="html">> table(patientdata$diabetes,patientdata$status)

Excellent Improved Poor
Type1 1 0 2
Type2 0 1 0
$被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量，上面table(patientdata$diabetes,patientdata$status)生成了 diabetes和status的列联表。
函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。
函数detach()将数据框从搜素路径中移除。
相对于attach。多数的R书籍更推荐使用函数with()。
1.5因子
变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。
函数factor（）以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1...k]（其中k是名义变量中唯一值得个数），同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。
名义型eg：假设有向量：diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
语句diabetes<-factor(diabetes)将此向量存储为（1，2，1，1）.
有序型eg: 对于给定变量status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
语句status<-factor(status,ordered=TRUE)会将向量编码为（3，2，1，3）。
1.6列表（list）
列表是R的数据类型中最为复杂的一种。列表就是一些对象的（或成分，component)的有序集合。列表允许你整合若干（可能无关）的对象到单个对象名下。例如，某个列表中可能是若干向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表的组合。可以使用函数list（）创建列表：
mylist<-list(object1,object2,...)
注：列表成为了R中的重要数据结构。
1.列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息；
2.许多R函数的运行结果都是以列表的形式返回的。

‘玖’ R语言保存数据

全部保存的话，write.table，write.csv都可以啊
单独保存的话d$word

‘拾’ C语言中怎么输入变量r存放当前n值的最低位数据

有两种方式：
1 先输入数值，在存放在数组的对应位置中，即赋值给对应元素。
如
scanf("%d",&i);
a[k] = i;
就是先输入到变量i中，然后把i存储在a的第k个元素中。

2 直接输入到数组对应元素中。
如
scanf("%d",&a[k]);
与1中的例子是相同效果，只是减少了中间变量的使用。