Arrays 向量、矩阵和数组数据类型之间有什么区别？

R提供了三种类型来存储同质对象列表：

向量

、

矩阵

和

数组

据我所知：

• vector

  是一维数组的特例

• 矩阵

  是二维数组的特例

• 数组

  也可以具有任何维度级别（包括1和2）

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在向量上使用一维数组和在矩阵上使用二维数组有什么区别？我们需要在这两者之间转换，还是自动转换？

矩阵和二维数组之间没有区别：

> x <- matrix(1:10, 2)
> y <- array(1:10, c(2, 5))
> identical(x, y)
[1] TRUE
...

引用：

矩阵和数组只是具有属性

dim

和 可选地将

dimnames

附加到向量

[……]

dim

属性用于实现数组。报告的内容 数组以列主顺序和

dim

属性是一个整数向量，指定 阵列。R确保向量的长度是 尺寸的长度。一个或多个维度的长度 可能是零

向量与一维数组不同，因为后者 具有长度为1的dim属性，而前者没有dim属性 属性

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“…内部数组只是向量…”-类函数对向量和一维数组给出不同的结果这一事实如何？你的问题是什么？R@Roland中有隐式类。也许你应该编辑你的答案，将这些“有隐式类”的细节包括在内。详细说明如何使用函数（如

class（）

、

mode（）

和

typeof（）

）来最终确定向量、数组和矩阵之间的差异可能会很有用。

...
> attributes(x)
$dim
[1] 2 5

> dim(x) <- NULL
> x
 [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
> z <- 1:10
> dim(z) <- c(2, 5)
> is.matrix(z)
[1] TRUE