Vectores en R: La piedra angular de la programación con R

Los vectores en R son la base de la programación con R. Permiten agrupar datos del mismo tipo en una sola estructura. Son la forma más simple de almacenar y manipular datos en R, y son esenciales para tareas como el análisis de datos, la visualización y el modelado.

Creando vectores en R

Existen varias formas de crear vectores en R. La más común es la función c(), que combina elementos para formar un vector. Por ejemplo:

«`r

Creando un vector numérico

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

Creando un vector de caracteres

mivectortexto <- c(«manzana», «banana», «cereza»)
«`

También se pueden crear vectores usando el operador : para generar secuencias de números. Por ejemplo:

«`r

Creando una secuencia de números del 1 al 10

secuencia <- 1:10
«`

La función seq() ofrece un mayor control sobre la generación de secuencias, permitiendo especificar el tamaño de paso (by) o la longitud final (length.out) del vector. Por ejemplo:

«`r

Creando una secuencia de números del 1 al 10 con un paso de 2

secuencia_paso <- seq(from = 1, to = 10, by = 2)

Creando una secuencia de 5 números del 1 al 10

secuencia_longitud <- seq(from = 1, to = 10, length.out = 5)
«`

Tipos de Vectores en R

Existen cuatro tipos básicos de vectores en R:

• Vectores numéricos: Contienen números decimales.
• Vectores enteros: Contienen números enteros.
• Vectores de caracteres: Contienen cadenas de texto.
• Vectores lógicos: Contienen valores booleanos (TRUE o FALSE).

Se puede determinar el tipo de un vector usando la función typeof(). Por ejemplo:

«`r

Vector numérico

vectornumerico <- c(1.2, 3.4, 5.6)
typeof(vectornumerico) # Salida: «double»

Vector de caracteres

vectorcaracteres <- c(«hola», «mundo»)
typeof(vectorcaracteres) # Salida: «character»
«`

Accediendo a elementos de un vector

Se puede acceder a elementos específicos de un vector en R utilizando índices numéricos. Los índices comienzan en 1. Por ejemplo:

«`r

Accediendo al segundo elemento del vector

mivector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
segundoelemento <- mi_vector[2] # Salida: 2

Accediendo a los elementos del 2 al 4

elementos24 <- mi_vector[2:4] # Salida: 2 3 4
«`

También se puede utilizar nombres para acceder a elementos, especialmente útil para vectores de caracteres. Por ejemplo:

«`r

Asignando nombres a los elementos

mivectornombres <- c(manzana = 1, banana = 2, cereza = 3)

Accediendo al elemento con el nombre «banana»

elementobanana <- mivector_nombres[«banana»] # Salida: 2
«`

Operaciones con vectores

Se pueden realizar operaciones matemáticas con vectores en R. Las operaciones se aplican elemento a elemento. Por ejemplo:

«`r

Suma de vectores

vector1 <- c(1, 2, 3)
vector2 <- c(4, 5, 6)
suma_vectores <- vector1 + vector2 # Salida: 5 7 9

Multiplicación por un escalar

vector <- c(1, 2, 3)
escalar <- 2
multiplicacion <- vector * escalar # Salida: 2 4 6
«`

Combinando vectores

La función c() se puede usar para combinar vectores en R, creando un nuevo vector que contiene todos los elementos de los vectores originales. Por ejemplo:

«`r

Combinando vectores

vector1 <- c(1, 2, 3)
vector2 <- c(4, 5, 6)
vector_combinado <- c(vector1, vector2) # Salida: 1 2 3 4 5 6
«`

Aplicaciones de los vectores en R

Los vectores en R tienen una amplia gama de aplicaciones, desde el análisis de datos hasta el aprendizaje automático. Algunos ejemplos:

• Análisis de datos: Los vectores se utilizan para almacenar y manipular datos en análisis estadísticos.
• Visualización: Los vectores se utilizan para crear gráficos con diferentes tipos de datos.
• Modelado: Los vectores se utilizan como entrada para modelos de regresión y otros modelos estadísticos.
• Aprendizaje automático: Los vectores en R se utilizan en el análisis de componentes principales y la creación de algoritmos de máquinas de vectores de soporte.
• Aprendizaje profundo: Los vectores en R se utilizan para representar datos de entrada a las redes neuronales.

Conclusión

Los vectores en R son un concepto fundamental en la programación con R. Dominar su uso es esencial para realizar análisis de datos, modelado y otras tareas complejas. Su capacidad para almacenar y manipular datos de manera eficiente los convierte en una herramienta poderosa para cualquier programador que trabaje con R.