189 8069 5689
vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量 character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框
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c：连接为向量或列表 sequence：等差序列 rep：重复
length：求长度 subset：求子集 seq，from:to， NA：缺失值 NULL：空对象 sort，order，unique，rev：排序 unlist：展平列表 attr，attributes：对象属性
mode，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性
character：字符型向量 nchar：字符数 substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串 paste，strsplit：连接或拆分
charmatch，pmatch：字符串匹配 grep，sub，gsub：模式匹配与替换
complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数
factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子
table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数
+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入 max，min，pmax，pmin：最大最小值
range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数
abs，sqrt：绝对值，平方根 log, exp, log10, log2：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数
sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数
beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数
fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积 polyroot：多项式求根 poly：正交多项式 spline，splinefun：样条差值
besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数 deriv：简单表达式的符号微分或算法微分
array：建立数组 matrix：生成矩阵 data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri：矩阵的下三角部分 mat.or.vec：生成矩阵或向量 t：矩阵转置
cbind：把列合并为矩阵 rbind：把行合并为矩阵 diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm：数组转置 nrow, ncol：计算数组的行数和列数 dim：对象的维向量
dimnames：对象的维名 row/colnames：行名或列名 %*%：矩阵乘法 crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积 kronecker：数组的Kronecker积
apply：对数组的某些维应用函数 tapply：对“不规则”数组应用函数 sweep：计算数组的概括统计量 aggregate：计算数据子集的概括统计量 scale：矩阵标准化
matplot：对矩阵各列绘图 cor：相关阵或协差阵 Contrast：对照矩阵 row：矩阵的行下标集 col：求列下标集
solve：解线性方程组或求逆 eigen：矩阵的特征值分解 svd：矩阵的奇异值分解 backsolve：解上三角或下三角方程组 chol：Choleski分解
qr：矩阵的QR分解 chol2inv：由Choleski分解求逆
，，=，=，==，!=：比较运算符 !，，，|，||，xor()：逻辑运算符 logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真
ifelse()：二者择一 match，%in%：查找 unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合 duplicated：找到重复元素
optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根
if，else，ifelse，switch：分支 for，while，repeat，break，next：循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
function：函数定义 source：调用文件 call：函数调用 .C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall：递归调用
browser，debug，trace，traceback：程序调试 options：指定系统参数 missing：判断虚参是否有对应实参 nargs：参数个数 stop：终止函数执行
on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算 system.time：表达式计算计时 invisible：使变量不显示 menu：选择菜单（字符列表菜单）
其它与函数有关的还有：delay，delete.response，deparse，do.call，dput，environment ，，formals，format.info，interactive，
is.finite，is.function，is.language，is.recursive ，match.arg，match.call，match.fun，model.extract，name，parse，substitute，sys.parent ，warning，machine
cat，print：显示对象 sink：输出转向到指定文件 dump，save，dput，write：输出对象 scan，read.table，load，dget：读入
ls，objects：显示对象列表 rm, remove：删除对象 q，quit：退出系统 .First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。
options：系统选项 ?，help，help.start，apropos：帮助功能 data：列出数据集分析
每一种分布有四个函数：d――density（密度函数），p――分布函数，q――分位数函数，r――随机数函数。
比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：
norm：正态，t：t分布，f：F分布，chisq：卡方（包括非中心） unif：均匀，exp：指数，weibull：威布尔，gamma：伽玛，beta：贝塔
lnorm：对数正态，logis：逻辑分布，cauchy：柯西， binom：二项分布，geom：几何分布，hyper：超几何，nbinom：负二项，pois：泊松 signrank：符号秩，
wilcox：秩和，tukey：学生化极差
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。
R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。
cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算 biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图 cancor：典则相关 princomp：主成分分析 hclust：谱系聚类
kmeans：k-均值聚类 cmdscale：经典多维标度 其它有dist，mahalanobis，cov.rob。
ts：时间序列对象 diff：计算差分 time：时间序列的采样时间 window：时间窗
lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差
Vectors 向量【当你想用多个元素创建向量时，你应该使用 c() 函数，这意味着将元素组合成一个向量。】
# c函数用来将元素组成为一个向量
v - c('a', 'b','c')
print(v)
# 输出结果即为元素的值，可以看出，vector类型里面只能有一种元素
print(class(v))
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1
2
3
4
5
1] “a” “b” “c”
[1] “character”
那么问题来了，假如我就是想什么东西都往向量里面塞呢，这种做法并不会引发报错，但是R会暗中把那些乱七八糟的东西全部转换为一种类型。比如在下面这个例子，R就取了vector的第一个元素，将其转换为了character类型。
在这里插入图片描述
Lists 列表【列表是一个 R 对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。】
# 列表里面就什么都可以塞
l - list(1,"666",c(2,3,4))
print(l)
print(class(l))
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2
3
4
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] “666”
[[3]]
[1] 2 3 4
[1] “list”
Matrices 矩阵【矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。】
# 第一个参数指的是矩阵中的元素内容，第二三个参数指的是矩阵的行和列，最后一个参数指的是按行排列还是按列排列
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(M)
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = FALSE)
print(M)
print(class(M))
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Arrays 数组【虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个 dim 属性创建所需的维数。】
a - array(c(1,2,3,4),dim = c(3,3,2))
print(a)
print(class(a))
print(a[2,2,1])
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Factors 因子【因子是使用向量创建的 r 对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。】
color - c('green','green','yellow','red','red','red','green')
f - factor(color)
print(color)
print(f)
print(nlevels(f))
print(class(s))
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Data Frames 数据帧【数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。】
BMI - data.frame(
gender = c("Male", "Male","Female"),
height = c(152, 171.5, 165),
weight = c(81,93, 78),
Age = c(42,38,26)
)
print(BMI)
print(class(BMI))
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R语言中的数据集
R语言中的数据存储形式主要有以下几种方式 数组，向量，矩阵，数据框，列表 R语言中的可以处理的数据类型有以下几种方式 数值类型，字符类型，逻辑类型，原声类型（二进制类型），复数类型 数值类型 包括 实例标示，日期类型 字符类型 包括 标称变量，序数变量 R语言针对不同的数据类型处理的方式是不同的 一、向量（每一个向量中的元素都是相同的数据类型） a b c
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最新发布 R语言基础数据类型
R语言主要有三种基本的数据类型，分别是数值型（Numeric）、整型（integer）以及字符型（character）。
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R语言数据类型基础1 数值型、逻辑型与文本型
基础的R语言数据类型操作，包括了字符串、数值向量以及逻辑向量的一点简单介绍
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R语言----对数据进行分类汇总(GROUP_BY使用)
library(dplyr) ###加载dplyr模块 A-read.csv("f:\\TEST\\TDD.csv") ####加载数据 D=data.frame(A) ##### A1-group_by(D,Date_ID) ####分组项 A2-summarise(A1,cells=n(), ####统计个数 RRC_ch...
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R语言--R语言数据类型（2）
一、矩阵与数组 创建 # 1.1 利用array函数，创建二维数组m1，每一行记录不同人（A,B,C）的各科成绩（math，english，physics），成绩请随意输入（要求每行至少有一个90分以上，每一列至少有一个60分以下） print('----1.1') m1 - array(c(95,40,80,55,92,98,86,93,55), dim = c(3,3), dimnames = list(c('A','B','C'),
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R语言之对象和类
理解什么是对象R是一种基于对象(object)的语言，所以我们在R语言中看到的一切事物都是对象，向量是对象，函数是对象，图形是对象。简单说，我们可以把整个R看成是一个储物室，它的内容是由内在不同的储物盒(对象)组成, 每个盒子有不同属性(attribute), 最重要的一种属性是它的类(class).查看、删除ls：list的缩写，我们要查看物品，所以要先列出目录。
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R语言中的类和对象
#####类和对象##### #之前学习的字符向量、数值向量、数据框、列表以及数组都是一个类。 #用class函数定义类 teams-c("PHI","NYM","FLA","ATL","WSN") w-c(92,89,94,72,59) l-c(70,73,77,90,102) nleast-data.frame(teams,w,l) #定义teams类 class(teams) cla
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R语言数据类型
文章目录基本概念向量字符串矩阵列表数组因子数据框 基本概念 R 语言中的最基本数据类型主要有三种：数字，逻辑，文本 逻辑类型在许多其他编程语言中常称为布尔型（Boolean），常量值只有 TRUE和FALSE。 注意：R 语言区分大小写，true 或 True 不能代表 TRUE。 最直观的数据类型就是文本类型。文本就是其它语言中常出现的字符串（String），常量用双引号包含。 在 R语言中，文本常量既可以用单引号包含，也可以用双引号包含，例如： 按对象类型来分是以下6种：向量（vector），列表（
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R语言分类汇总
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R语言 查看与转换数据类型
数据对象类型 R语言的对象常见的数据类型有：数值型、字符型、逻辑型、整数型、复数型等。此外，也可能是缺省值（NA） 数据对象类型及其判别和转化函数 类型 中文释义 示例 辨别 转换 numeric 数值型 2、-3、4.5 is.numeric() as.numeric() character 字符型 “ZhangHenghua” is.character() as.chara...
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R语言的数据类型
一、数据类型 概括来说，R可以识别六种基本的数据类型，分别是，双整型（double）、整型（integer）、字符型（character）、逻辑型（logical）、复数类型（complex）以及原始类型（raw）. 1.双整型（double） 储存普通数值型数据，可正可负，可大可小，可含小数可不含 R中键入的任何一个数值都默认以double型存储 想知道某个对象是什么类型，可以使用typeof() 函数进行查看 在数据科学里，它更常被称为数值型（numeric） 2.整型（integer） 顾名思义，只能
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R语言——数据类型详解
R语言——数据类型详解 R语言支持的数据类型 数值型 整数型 逻辑型 字符型 复数型 原生型 R语言的数据对象类型包括 向量：一个向量只能有一种数据类型 矩阵：一个矩阵只能有一种数据类型 数组：一个数组只能有一种数据类型 数据框：不同的列允许不同的数据类型 因子：一个因子只能有一种数据类型 列表：允许不同的数据类型 如上图所示，标量、向量、矩阵和数组可以按同一类型来理解，这四种类型要求对象包含的数据均为同一类型，数组是多维度的一串数据，向量是维度为1的数组，标量是单元素的向量，矩阵是维度为2的数
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R语言自用笔记:复数
介绍了R语言中虚数的表示、相关函数
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[R语言]2. R语言中的数据类型和数据结构
R语言中数据类型和数据结构是两种不同的概念，初学者经常容易搞混，因此有必要对这两个概念进行详细说明。
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R语言数据类型：Logical、Numeric、Integer、Complex、Character、Vectors、Lists、Matrices、Arrays、Factors、DataFrames
R语言数据类型：Logical、Numeric、Integer、Complex、Character、Vectors、Lists、Matrices、Arrays、Factors、DataFrames 通常，在使用任何编程语言进行编程时，都需要使用各种变量来存储各种信息。变量只不过是用来存储值的内存位置或者区间。这意味着，当我们创建一个变量时，系统在内存中保留了一些空间。 我们可能喜欢存储各种数据类型的信息，如字符、宽字符、整数、浮点、双浮点、布尔等。根据变量的数据类型，操作系统进行内存的分配并
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R语言 常用数据类型
一般来讲，R语言中有三种数据结构，第一种是数组，第二种是列表，第三种是数据框。第一种： 数组（包括向量和矩阵）。数组可以用来储存数值型（numeric)、逻辑型（logical)和字符型（character）三种类型的数据。例如：储存字符型数据 x = array(rep("a",6),dim=c(2,3)) x [,1] [,2] [,3] [1,] "a" "a" "a"
1、向量是用于存储数值型，字符型或者逻辑型数据的一维数组。执行组合功能的函数为c()，可以用来创建向量。向量可根据位置进行索引，需要用[]。
2、矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式，可通过函数matrix()创建矩阵。
3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如，如果创建尺寸(2,3,4)的数组，那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。
4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型，当有多种模式的数据时，使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。
5、$ 被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。
6、attach()绑定数据集，detach()解除数据集。
7、with：attach，detach最好在单独的数据框内使用，在多个同名对象最好不要使用，函数with()，可以再具有多个同名对象的数据框内使用，但是必须加入花括号{}，这样就无须担心名称冲突了，但是它也有局限性，赋值仅在此函数的括号内生效。
8、列表是一些对象的有序集合。
9,、数据导入 read.table()，其中header = T，代表第一行为变量名称，不作为数据，header = F相反。sep代表数据分隔符，txt为"\t",csv为","。
10、table函数，用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。
sex = c("女","女","女","男","男")
table(sex)
sex
男 女
2 3
求众数
aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))]
aim
女
3
max(table(sex))
[1] 3
table(sex)==max(table(sex))
sex
男 女
FALSE TRUE
11、 无尺度网络： 是指在某一复杂的 系统 中，大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的，因此，凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。
12、options(stringsAsFactors = F)
#在调用as.data.frame的时，将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。
13、class()：查看数据结构：vector、matrix、array、dataframe、list。
14、str()：作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。
15、mode() ：查看数据元素类型。
16、typeof() ：查看数据元素类型，基本等同于mode（），比mode()更为详细。
17、example()：假设有一个函数foo，example("foo")，函数foo的使用示例。
18、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。
19、data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。
20、ls()：列出当前工作空间中的对象。
21、rm()：移除（删除）一个或多个对象。
22、history(#)：显示最近使用过的#个命令（默认值为25）。
23、options()：显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。
24、boxplot()：生成盒型图。
25、sum()：计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。
26、median()：计算中位数。
27、cbind()：以列结合变量。cbind(x,y,z)。
28、rbind()：以行结合变量。
29、vector()：以向量形式结合数据。vector(length = 10)。
30、rep()：以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10)
31、seq()：生成一个有序的数列。seq(1,10)。
32、dim()：矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。
33、scan()：从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。
34、write.table()：把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。
35、order()：确定数据的顺序。order(x)。
36、merge()：合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。
37、str()：显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。
38、factor()：定义变量作为因子。factor(x)。
39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。
40、下一页介绍了sapply和lapply。
41、summary()：计算基本信息。
42、table()：计算列联表，统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。
43、plot()：y对x的图形。pch形状，col颜色。
44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1))
mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小，底部、左侧、顶部、右侧。
45、paste()：将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。
46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。
47、%in%：
a-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3)
b-c(1,13,11,1313,434,1)
a%in%b
# 返回内容#
[1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
# 取反操作
!(a%in%b)
48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序
rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩
order()函数返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）
arrange()函数（需加载dplyr包）针对数据框，返回基于某列排序后的数据框，方便多重依据排序。
49、subset()： df - data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )
df - subset(df, select = c(a,c)) #选取列a和c
df - subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c
R软件不只是一种统计工具，它还是一种语言，就语法形式而言跟S语言非常相识。所以类似与数据库一样，在客户端不是就只能调用一些函数，而是可以用数据库提供的SQL语言编写出拥有灵活多变，满足各种需求的功能。R语言也一样，可以在客户端，用S语言编写程序，传送到R软件，R软件计算完成后将结果在传回C#。既然需要来回传送，必然需要中间的桥梁，就像数据库需要驱动程序一样，在C#中调用R软件，需要安装R（D）COM，R（D）COM是一种DCOM组件，可以注册到Windows的组件服务中，供程序调用。如果用C#开发Web程序，由于ASP.NET是用ASPNET这个用户在执行，而这个用户的权限很低，所以如果要调用R（D）COM的服务的化，需要给ASPNET授予权限。所有具体的操作，使用方法，可以参考：/KB/cs/RtoCSharp.aspx
R语言数据结构主要有以下四种：
向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。
以下主要讲向量：
向量就是一串数据，串联在一起，组成一个整体，向量由元素组成。
很长的向量要么从数据框提取一列，或是有规律地生成，如连续的数据：
paste0函数连接两个向量，逗号 , 前后各有一个向量，如字符型和数值型向量。
paste0和paste的区别是：
paste0函数 把两个向量的元素一一对应进行 无缝 连接，而 paste函数 把两个向量的元素一一对应进行 空格 连接。paste函数有默认值为空格，在空格处把空格去掉sep=""引号里把默认的空格去掉，即什么没有，就变成无缝连接，也可以用其它的符号连接sep="/"，sep="_"等。
数值型、字符型、逻辑型：只要有字符型在，用c()生成向量为字符型。只有逻辑型和数值型，用c()生成向量为数值型。
c()函数生成向量时，要求为生成同一种数据类型
注意的地方：
变量名 ：c()为生成向量函数，一般除字母c外，取单个字母或是单词及缩写，组成变量名的字母之间不要有空格，不能以数字为变量名或是以数字开头，变量名不能是中文名，特殊符号等。
- 与c()函数之间没有空格。
- 的快捷键输入：
mac电脑： option 和 - ；
windows电脑： Alt 和 -
= 在任何情况下可替代 - ，但是 = 除了赋值，还有其它用法，比如函数里参数用法。 - 不能在任意情况下代替 = 。
强大的计算是体现在批量计算上，先把一些数据组成一个整体，
还是以向量x为单位进行
其中五个重要函数，一定要掌握。
能用函数代替的东西，坚决不用手和眼睛去数，比如length()统计向量元素个数。
结论：unique(x)与x[!duplicated(x)]函数相同
用identical()可以判断两个函数是否相同（数据结构与数据类型是否完全相同）
重点和难点：
x==y ：x和对应位置的y相等吗？（x和y里的元素，按顺序一一对应比较，讲究位置对应，两者里第一个元素相同就返TRUE，比较完两个向量的第一位置上的元素，接着比较两个向量第二个位置元素...到两个向量最后）。
x和y不一样长：理解“循环补齐”
结论： 如果x与y的向量元素长度不相等，以长度向量说了算，不是由在==前的向量决定。
x%in%y ：x的每个元素在y中存在吗？（x的元素挨个到y里和所有元素比较，在y里有的相同的返回TRUE，不讲究位置，有就是TRUE，没有为FALSE）。比如y向量加了一个元素2，返回还是9个逻辑值，返回的逻辑值是与x一一对应，和y没有关系。
加减乘除，两个向量直接可以进行，等位运算。前提是两个向量必须等长，即元素个数一样。
用paste0或是paste连接两个向量，两个向量的长度（元素个数）不一致，循环补齐。
intersect(x,y)，union(x,y)，setdiff(x,y)，setdiff(y,x)，x与y顺序颠倒（setdiff()与%in%有点儿相似）。
[] ：取子集符号，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃.
例：在13个数中，取出大于7的数，首先把13个数值组成一个向量x，x7返回是逻辑值。
取值子集的对象放在中括号的外面，取子集的逻辑值向量放在中括号里面。
单独运行中括号里的向量，中括号里各种条件的返回结果有共同的规律，是一个与x等长的逻辑值向量。
下标：代表在哪个位置上。
符号 ： []
按照逻辑值： 中括号里是与x等长的逻辑值向量
按照位置： 中括号里是由x的下标组成的向量（支持反选）
思考：从13个彩色（绿，蓝，黄）球中，选出属于蓝色和绿色的：
使用x %in% y还是x ==y，用x %in% y，不是等位循环补齐运算，%in%比较灵活，可以在很多场景中使用，如3选2，50选2，50选20等。
13个球的颜色赋值给向量x，蓝色和绿色赋值给y。
x %in% y
x[x %in% y]
修改向量的元素，修改x里的第四个元素
注意：R于语言里所有的修改，都要赋值，没有赋值就是没有发生过
把随机函数生成的数永远为一组数据：用随机函数生成向量，后运行set.seed(10086)
x[match(y,x)] 和 x[order(x)]
排序，如何调整元素顺序
结论：sort(x)等于x[order(x)]，背诵下来
两个向量没有做关联的操作，可以用order函数排序对应信息
向量匹配排序-match，match函数是连线用的
x[match(y,x)] 的以后用法：以y作为模版，给x调顺序。
match：谁在中括号外面，谁就在后面， x[match(y,x)] ，以y作为模板，用x作为原料去取子集，按照一个顺序取子集，取出来的子集和y一样。
需要背诵的两个用法： x[match(y,x)] 和 x[order(x)]
练习题：在以下x和y表格里如何将y的列名一对一替换为ID
切换Rproj的时候出现弹窗：是否将工作空间保存到 .Rdata ？
答案是：不保存，之前单独保存好脚本和图片，这里出现的提示是否临时保存，不需要保存。
.Rdata ？是什么：
以 . 开头的文件，通常用作配置，系统默认隐藏这类文件
.Rdata 是保存工作空间的默认文件
.History 是保存历史命令的默认文件
如果打开Rstudio特别慢，可能是因为 .Rdata 保存了很大的变量，可以找到 .Rdata 文件将其删除。
在Rproj右下角打开脚本时，编辑器脚本的中文注释出现乱码，解决如下：
以上内容是听 生信技能树 小洁老师的 R语言线上课 ，根据自己的理解记录下来，小洁老师授课非常细心，对不同水平的同学都照顾到，并且补充很多技巧以及注意事项。
之前学习过R语言，那时对向量认识不够深，也没有重视，数据框的列单独拿出来就是一个向量。认真听小洁老师的讲解以及最近跑几个GEO数据集发现学会对向量的熟练操作以及熟练一些重要的函数，在实战过程中会顺利些。
xlim可以用于plot函数作图，它的意思是xlim = c（min, max）。就是说缩放函数的x轴，范围在min与max之间。
如题中xlim = c（0，30） 就是将图像放至0到30间来看函数的图像。
请问，您懂了吗？