x<-x[!is.na(x)] Este comando elimina del vector x todos aquellos elementos que sean NA o NaN, para quitar sólo los NaN se puede usar el comando x<-x[!is.nan(x)]. Del mismo modo, x[is.nan(x)]<-0 reemplazaŕıa todos los NaN de x por 0. La expresión is.objeto(x) funciona para la mayoŕıa de los objetos de R. which(is.nan(x)) nos devolveŕıa las posiciones de los elementos de x que toman el valor NaN. 2.3.2. Arrays y matrices Son la extensión natural de los vectores. Un array o una matriz se podŕıan definir del siguiente modo: x <- array(1:20,dim=c(4,5)) genera un array de 4 filas y 5 columnas con los números del 1 al 20. En R el array se llena por columnas (al contrario que en el lenguaje C), es decir, la 1a columna del array x seŕıan los números del 1 al 4, la 2a los números del 5 al 8 y aśı sucesivamente. Lo más importante a la hora de definir un array es especificar el vector de dimensiones. En el ejemplo anterior, x[3,2] nos daŕıa el segundo elemento de la tercera fila de x, x[,1] seŕıa la 1a columna y x[3,] la tercera fila. Aunque la función array se puede usar para definir matrices, para este caso particular existe la función matrix, que nos permite decir simplemente el número de filas o de columnas de la matriz; no es necesario decir los dos ya que R adapta los datos de la única forma posible. Además, el parámetro opcional byrow permite decir si llenamos la matriz por filas o por columnas. Operaciones básicas con arrays y matrices Dada una matriz A, la función t(A) calculaŕıa la traspuesta de la matriz A. Dado un array de dimensión cualquiera, la función aperm() permite obtener trasposiciones del mismo (una trasposición no es más que intercambiar los ı́ndices en la matriz, esto en general se hace permutando los ı́ndices de columnas, filas. . . ). Dada una matriz A, nrow(A) y ncol(A) nos dicen el número de filas y columnas de la matriz A. Dadas dos matrices A y B, el producto de ambas se hace mediante el operador %*%. Si A y B tienen la misma dimensión, A*B nos devolveŕıa el producto componente a 8 2. El software R componente de sus elementos, no el producto matricial. Análogamente sin(A) nos daŕıa la matriz que tiene en cada componente el seno del correspondiente elemento de A. Por otro lado, la función solve aplicada a una matriz nos calcula su inversa. Producto exterior de dos arrays Dados dos arrays A y B, la función outer(A,B,func) evalúa func para cada posible par que se pueda formar con un elemento de A y otro de B. La dimensión de este nuevo array se obtiene concatenando las dimensiones de A y B (el orden es importante). Esta función tiene una aplicación muy importante a la hora de evaluar funciones bidimensionales y hacer sus correspondientes representaciones gráficas. Nótese que en este momento tenemos definidos tres productos entre arrays: * para el producto elemento a elemento, %*% para el producto matricial, y outer para el producto exterior que acabamos de comentar. Veamos un ejemplo del uso de outer: A<-matrix(1:4,nrow=2) A [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 B<-c(-1,1) outer(A,B,"*") , , 1 [,1] [,2] [1,] -1 -3 [2,] -2 -4 , , 2 [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 dim(outer(A,B,"*")) 2 2 2 Vemos que hemos obtenido un array 2 × 2 × 2, es decir, dos matrices 2 × 2: una en la que multiplicamos los elementos de A por −1 y otra en la que los multiplicamos por 1. Por otro lado, con el producto elemento a elemento, ∗, tendŕıamos A*B [,1] [,2] [1,] -1 -3 [2,] 2 4 dim(A*B) 2 2 Y con el producto matricial A%*%B [,1] [1,] 2 2.3 Objetos y operaciones básicas 9 [2,] 2 dim(A%*%B) 2 1 Factores A veces nos encontramos con que los datos pueden ser agrupados de acuerdo a un determinado criterio. Imaginemos que tenemos un vector prov que nos dice la provincia a la que pertenece cada individuo de un grupo: prov<-c("lu","co","lu","po","co","or","co","lu", + "lu","po","co","or","co","co","lu","po") El comando factor(prov) convierte este vector en un factor. Es decir un nuevo vector que además contiene la información re