前言：接來下三天會開始學習資料結構，如果內容有哪些錯誤的地方，請多多包涵～

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首先要瞭解什麼是資料結構。簡言之是電腦儲存資料並有效率使用資料的方式，指將資料組合後儲存的長相與形式，由資料型態組成。
R語言的資料結構主要分為三大項：

• 一維
  • 向量（vector）
  • 因子（因素向量）（factor）
• 二維
  • 矩陣（matrix）
  • 資料框（data.frame）
• 多維
  • 陣列（array）
  • 列表（list）

【向量VECTOR】
向量分為四個部分說明，分別為向量的定義、向量型態、產生連續向量及向量的運算。
向量定義
向量的組成為型態一致的一維資料。一為資料是指只有一個變數的數據。最常用到的就是利用c()函數來定義向量。
使用範例：

• 可同時取出多個元素

• 向量的型態也需相同，如果遇到不同型態的時候，資料型態會全被轉為一樣的型態。

產生連續向量
使用範例：

• 使用「：」符號：如1~15，可以使用「：」符號來串連首字與最後一字。
• 使用seq()函數

向量的運算

• 可用來四則運算以及向量間的運算

【因子FACTOR】
因子是由向量轉換而成，多用於表示類別數據（如性別、年級、地區、政黨、身分別等等）。
由於因子是在向量上面多加了特性（attribute），因此屬於向量的一種，變成有順序的向量。使用方法為factor（資料向量,levels=類別次序），levels參數可設定各類別的次序。
完整程式碼：

region <- factor(c("新北市","台北市","桃園市","台中市","高雄市"))##設定因子
region##查詢原始資料
class(region)##查詢變數類型
levels(region)##查詢因子種類

使用範例：

參考：

1. https://yijutseng.github.io/DataScienceRBook/RDataStructure.html
2. https://r-lover.com/tutorial/r-basic/r-data-structure/
3. https://www.yongxi-stat.com/r_data-structure/