今天是2018年6月7日，打算從頭好好在學一下R語言，給本身15天時間學完！python
本着學語言精神的數據類型-循環-構造函數-ctrl+c-用包的過程，先來研究數據結構。數組
R語言數據結構總共能夠分三大類：數據結構
1：向量，因子函數
2：矩陣，數據框spa
3：列表，數組.net
首先研究一下向量和因子吧！orm
①：向量對象
首先，向量是最基本的數據容器，向量內的數值類型，判斷方法與轉換類型函數以下，向量裏面的數據必須是同一類型blog
1向量的建立：排序
a<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
assign（"a",c(1,2,3,4,5,6,7,8,9))
或者隨機生成一個：b=runif(20,min=1,max=20)
或者必定步長：
> a=seq(1,20,by=3)
a
[1] 1 4 7 10 13 16 19
或者重複：
> s=rep(a,times=3)
> s
[1] 1 4 7 10 13 16 19 1 4 7 10 13 16 19 1 4 7 10 13 16 1九、
2 查看向量：
mode(x) 向量內元素類型
class(x) x是什麼數據類型
3 對象量的操做
①：對向量的操做會變成對全部向量的元素依次操做
+-×÷，其餘運算如log，exp，cos，sqrt等也類似。其意義是對應的向量的每一個元素分別作運算，
> x=c(1,2,3)
> y=c(2,3,4)
> z=2*x+y-1
> z
[1] 3 6 9
> x^2
[1] 1 4 9
> cos(x)
[1] 0.5403023 -0.4161468 -0.9899925
> sqrt(x)
[1] 1.000000 1.414214 1.732051
> b=a>8;b
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE
②與向量有關的函數,min(x),max(x), sum(x),range(x)，太簡單就不在細說，須要強調的是which.min(x)，這個仍是蠻重要的。
> a=rnorm(10,mean=5,sd=2)
> a
[1] 5.914559 2.604346 5.342572 9.006863 6.547221 7.519781 7.330211
[8] 8.322956 6.875491 5.883626
> which.max(a)
[1] 4
> which.min(a)
[1] 2
> a[which.max(a)]
[1] 9.006863
> a[which.min(a)]
[1] 2.604346
其餘的如sd(a),var(a),length(a),sort(a)，分別是求方差，標準差，長度，排序。與python不一樣R語言的vector全部操做都不會改變vector自己的值。
> z=c(1:3,Na);z
Error: object 'Na' not found
> z=c(1:3,NA);z
[1] 1 2 3 NA
> is.na(z)
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE
將缺失的數據賦值爲0：
> z[is.na(z)]=0;z
[1] 1 2 3 0
缺失數據用大寫NA表示，數據不肯定用NaN表示，數據是無窮用Inf表示（一會全大寫，一會大寫加小寫，一會首字母大寫，真是醉了），判斷是否爲空數據用函數is.na()，判斷是否不肯定用函數is.nan()，數據是否有限用is.finite()，數據是否爲無窮用函數is.infinite()：
下面將這幾個有問題的數據放在一個向量中：
> z=c(0/1,0/0,1/0,NA);z
[1] 0 NaN Inf NA
> is.na(z)
[1] FALSE TRUE FALSE TRUE
> is.nan(z)
[1] FALSE TRUE FALSE FALSE
> is.finite(z)
[1] TRUE FALSE FALSE FALSE
> is.infinite(z)
[1] FALSE FALSE TRUE FALSE
4 vector中元素的下標引用
vector的下標是從1開始的
> a
[1] 3 8 8 8 2 7 3 5 3
> a[0]
numeric(0)
> a[1]
[1] 3
選取第2和第3個數，引用很是方便：
> a[c(2,3)]
[1] 8 8
引用除了第一個值的全部數，用了減號"-"：
> a[-c[1]]
[1] 8 8 8 2 7 3 5 3
5.因爲R是一種基於對象的語言，R的對象分爲單純對象和複合對象兩種，單純對象的全部元素都是同一數據類型（數值、字符串），元素再也不是對象。複合對象的元素但是是不一樣的類型，每一個元素是一個對象。
R的對象都有兩個基本的屬性：mode和length，向量的類型爲：logical（邏輯型）、numeric（數值型）、complex（複數型）、character（字符型）。
> b=c(0:9)
> b
[1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
> is.numeric(b)
[1] TRUE
> is.character(b)
[1] FALSE
> c=as.character(b)
> c
[1] "0" "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8" "9"
> is.numeric(c)
[1] FALSE
> is.character(c)
[1] TRUE
參考：https://blog.csdn.net/yezonggang/article/details/51103460