[R] 배열(Array)

배열

배열은 동일한 데이터 타입으로 구성된 다차원 데이터구조입니다.

Array(데이터, dim = 차원, 차원의 이름)

# R : dim=c(행, 열, 층), R에서는 새로운 층이 뒤로 쌓인다면

# Python :  (층, 행, 열), Python에서는 층이 1번째 인자로, 새로운 층이 앞으로 쌓인다는 것

# 배열에서의 연산은 배열의 포맷(데이터 타입, 크기)이 같을 때만 가능합니다.

> a1 <- array(1:20, c(2,5,2))   

> a1

, , 1                                         # , , 1 은 색인 기호를 의미합니다. (행,열,층) 순이니 1층을 의미하겠죠?

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]

[1,]    1    3    5    7    9

[2,]    2    4    6    8   10

, , 2                                         # 여긴 2층

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]

[1,]   11   13   15   17   19

[2,]   12   14   16   18   20

> a2 <- array(1:20)                    

> a2

 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

> dim(a2) <- c(2,5,2)                 # 데이터를 먼저 만든 후 차원(dim)을 지정해도 됩니다. 

> a2

, , 1

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]

[1,]    1    3    5    7    9

[2,]    2    4    6    8   10

, , 2

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]

[1,]   11   13   15   17   19

[2,]   12   14   16   18   20

# 데이터의 접근은 행렬과 동일한 방법의 색인을 사용

> a1[,,1]                         # 배열 a1의 1번째 층

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]

[1,]    1    3    5    7    9

[2,]    2    4    6    8   10

> a1[1,,1]                       # 1번째 층의 1번째 행의 전체 컬럼(한 번의 색인과정을 통해 추출) 

[1] 1 3 5 7 9

> a1[,,1][1,]                     # 위와 같은 결과, [층]을 먼저 정한 후 [행,열]로 색인할 수 있습니다.

[1] 1 3 5 7 9

> a1[1,c(2,3,5),1]              # 1번째 층의 1번째 행의 2,3,5번째 컬럼

[1] 3 5 9

관련 참고 글

[R] 스칼라(scalar) + NA, NULL <- 단일 차원의 값(단 하나의 원소값)

[R] 팩터 (factor) <- 범주형 데이터(정의되어있는 카테고리)를 표현하기 위한 데이터 구조

[R] 벡터(vector) <- 1차원에 여러개의 데이터가 모인 데이터의 집합(스칼라의 모임)(=배열)

    

[R] 리스트(list)  <- Key-value 형태로 저장되는 데이터 구조

[R] 행렬(Matrix) <- 행과 열의 구조를 갖는 2차원 배열 구조

[R] 배열(Array) <-  동일한 데이터 타입으로 구성된 다차원 데이터구조

[R] 데이터 프레임(Date Frame) <- 엑셀 시트와 유사한 표 형태를 가진 데이터 구조

참고: KIC 캠퍼스 머신러닝기반의 빅데이터분석 양성과정