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Module 1 · Leçon 2 sur 22/10 dans le cours~12 min
Leçons du module (2/2)

Types de Données et Matrices

R possède plusieurs types de données de base qui permettent de stocker différentes informations au sein de vecteurs et de variables.

Types de Données Élémentaires

Les trois principaux types de données les plus fréquemment utilisés en R sont :

  1. numeric : Nombres décimaux (ex. 4.5, 10.0) ou entiers.
  2. character : Chaînes de caractères délimitées par des guillemets doubles ou simples (ex. "Alice", 'Data').
  3. logical : Valeurs booléennes, qui ne peuvent être que TRUE ou FALSE. En R, il est également possible d'utiliser les abréviations T ou F (bien qu'il soit conseillé d'utiliser les versions longues pour plus de clarté).
Code
# Exemples de différents types
score <- 95.5          # numeric
player_name <- "Marco"  # character
is_winner <- TRUE       # logical

Les Matrices

Une matrice (matrix) en R est une extension bidimensionnelle d'un vecteur. Comme les vecteurs, les matrices ne peuvent contenir que des éléments d'un seul type (généralement des nombres).

On crée une matrice en utilisant la fonction matrix(), en fournissant un vecteur de données et en spécifiant le nombre de lignes (nrow) ou de colonnes (ncol) :

Code
# Créons une matrice 2x3 avec des valeurs de 1 à 6
mat <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
print(mat)

R remplira la matrice colonne par colonne par défaut.

Accéder aux Éléments

Pour accéder à un élément spécifique au sein d'une matrice, on utilise les crochets [ligne, colonne] :

Code
# Extrait l'élément à la première ligne, deuxième colonne
value <- mat[1, 2]

# Extrait une ligne entière en laissant vide le champ de la colonne
first_row <- mat[1, ]

# Extrait une colonne entière
second_col <- mat[, 2]

Les Facteurs (Factors)

Les facteurs (factors) en R sont des structures de données spéciales utilisées pour représenter des variables catégorielles (données qualitatives qui appartiennent à un ensemble fini de catégories, comme le genre ou le niveau d'éducation). Ils sont très importants dans l'analyse statistique :

Code
sizes <- c("M", "L", "M", "S")
size_factor <- factor(sizes)
print(size_factor) # Affiche également les niveaux (Levels) : S M L

Combiner des Données : cbind et rbind

Nous pouvons combiner des vecteurs ou des matrices en les liant par colonne avec cbind() (column bind) ou par ligne avec rbind() (row bind) :

Code
v1 <- c(1, 2)
v2 <- c(3, 4)

# Crée une matrice de 2 lignes et 2 colonnes en plaçant v1 et v2 côte à côte comme colonnes
combined <- cbind(v1, v2)

À vous de jouer

Exercice#r.m1.l2.e1
Tentatives : 0Chargement…

Déclarez une variable logical nommée is_active définie sur TRUE et une variable character nommée user_name définie sur 'Alice'.

Chargement de l'éditeur…
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Utilisez l'opérateur <- pour les deux variables sur des lignes distinctes.

Solution disponible après 3 tentatives

Exercice#r.m1.l2.e2
Tentatives : 0Chargement…

Créez une matrice nommée mat contenant les valeurs de 1 à 6, structurée avec 2 lignes (nrow = 2) et 3 colonnes (ncol = 3).

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Utilisez la fonction matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)

Solution disponible après 3 tentatives

Exercice#r.m1.l2.e3
Tentatives : 0Chargement…

Étant donné la matrice mat déjà créée, extrayez l'élément situé à la première ligne et troisième colonne, et sauvegardez-le dans la variable val.

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Accédez à l'élément à l'aide de crochets : val <- mat[1, 3]

Solution disponible après 3 tentatives

Exercice#r.m1.l2.e4
Tentatives : 0Chargement…

Créez un facteur à partir du vecteur categories et assignez-le à la variable cat_factor.

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Utilisez la fonction factor() : cat_factor <- factor(categories)

Solution disponible après 3 tentatives

Exercice#r.m1.l2.e5
Tentatives : 0Chargement…

Étant donné les vecteurs col1 et col2, combinez-les comme colonnes d'une matrice à l'aide de cbind() et assignez le résultat à my_matrix.

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Utilisez : my_matrix <- cbind(col1, col2)

Solution disponible après 3 tentatives