x = list(1, 2, 3, 4)
x2 = list(1:4)
all.equal(x,x2)

不一样，因为1:4等于c(1,2,3,4) 如果你想让它们相同，那么:

x = list(c(1,2,3,4))
x2 = list(1:4)
all.equal(x,x2)

就拿你们的一部分问题来说

这篇关于索引的文章解决了[]和[[]]之间的区别问题。

简而言之，[[]]从列表中选择单个项目，[]返回所选项目的列表。在你的例子中，x = list(1,2,3,4)'项目1是一个整数，但x[[1]]返回一个1，而x[1]返回一个只有一个值的列表。

> x = list(1, 2, 3, 4)
> x[1]
[[1]]
[1] 1

> x[[1]]
[1] 1

关于大家提出的问题，我愿按顺序回答并举例说明:

1)如果return语句添加了一个列表，则返回一个列表。考虑

 R> retList <- function() return(list(1,2,3,4)); class(retList())
 [1] "list"
 R> notList <- function() return(c(1,2,3,4)); class(notList())
 [1] "numeric"
 R> 

2)没有设置名称:

R> retList <- function() return(list(1,2,3,4)); names(retList())
NULL
R> 

3)它们不会返回相同的东西。你的例子给出了

R> x <- list(1,2,3,4)
R> x[1]
[[1]]
[1] 1
R> x[[1]]
[1] 1

其中x[1]返回x的第一个元素——这和x是一样的。每个标量都是长度为1的向量。另一方面，x[[1]]返回列表的第一个元素。

4)最后，两者的不同之处在于，它们分别创建一个包含四个标量的列表和一个包含单个元素的列表(恰好是一个包含四个元素的向量)。

你说:

另一方面，可以返回列表 从函数中 调用时传入一个List 函数，即使函数 不包含List构造函数， 例如,

x = strsplit(LETTERS[1:10], "") # passing in an object of type 'character'
class(x)
# => 'list'

我猜你认为这是个问题(?)我在这里告诉你为什么这不是问题:-)。您的示例有点简单，因为当您执行字符串拆分时，您拥有一个包含1个元素的列表，因此您知道x[[1]]与unlist(x)[1]相同。但是如果strsplit的结果在每个bin中返回不同长度的结果呢?简单地返回一个向量(而不是一个列表)根本不行。

例如:

stuff <- c("You, me, and dupree",  "You me, and dupree",
           "He ran away, but not very far, and not very fast")
x <- strsplit(stuff, ",")
xx <- unlist(strsplit(stuff, ","))

在第一种情况下(x:返回一个列表)，您可以告诉第三个字符串的第二个“部分”是什么，例如:x[[3]][2]。既然结果已经“解开”(未列出)，您如何使用xx做同样的事情呢?

再补充一点:

R在散列包中确实有一个与Python dict等效的数据结构。你可以在这篇来自开放数据组的博客文章中读到它。这里有一个简单的例子:

> library(hash)
> h <- hash( keys=c('foo','bar','baz'), values=1:3 )
> h[c('foo','bar')]
<hash> containing 2 key-value pairs.
  bar : 2
  foo : 1

就可用性而言，哈希类非常类似于列表。但对于大型数据集，性能更好。

虽然这是一个相当老的问题，但我必须说，它正好触及了我在R的第一步中所缺失的知识——即如何将我手中的数据表示为R中的对象，或者如何从现有的对象中进行选择。对于一个R新手来说，从一开始就“在R盒子里”思考并不容易。

所以我自己开始使用下面的拐杖，这帮助我找到什么对象使用什么数据，基本上想象现实世界的用法。

虽然我没有给出问题的确切答案，但下面的简短文本可能会帮助那些刚刚以R开头并提出类似问题的读者。

Atomic vector ... I called that "sequence" for myself, no direction, just sequence of same types. [ subsets. Vector ... the sequence with one direction from 2D, [ subsets. Matrix ... bunch of vectors with the same length forming rows or columns, [ subsets by rows and columns, or by sequence. Arrays ... layered matrices forming 3D Dataframe ... a 2D table like in excel, where I can sort, add or remove rows or columns or make arit. operations with them, only after some time I truly recognized that data frame is a clever implementation of list where I can subset using [ by rows and columns, but even using [[. List ... to help myself I thought about the list as of tree structure where [i] selects and returns whole branches and [[i]] returns item from the branch. And because it is tree like structure, you can even use an index sequence to address every single leaf on a very complex list using its [[index_vector]]. Lists can be simple or very complex and can mix together various types of objects into one.

所以对于列表，你可以根据情况选择更多的方法，就像下面的例子。

l <- list("aaa",5,list(1:3),LETTERS[1:4],matrix(1:9,3,3))
l[[c(5,4)]] # selects 4 from matrix using [[index_vector]] in list
l[[5]][4] # selects 4 from matrix using sequential index in matrix
l[[5]][1,2] # selects 4 from matrix using row and column in matrix

这种思维方式对我帮助很大。