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本笔记参照该视频，笔记顺序做了些调整【个人感觉逻辑顺畅】，并删掉一些不重要的内容
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1.R中的数据类型、数据结构

数据类型：
数值型：数值可以用于直接结算，加减乘除
字符串型（character）：可以进行连接、转换、提取等
逻辑型（logical）：或真或假
日期型等

普通的数据结构：

8、 日期？

特殊数据结构：
perl中的哈希，python中的字典，c语言中的指针等。

R对象：
object, 他是指可以赋值给变量的任何事物，包括常量，数据结构，函数，甚至图形。
对象都拥有某种模式，描述了此对象是如何存储的，以及某个类。

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2.向量

向量其实是用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组。
用函数c来创建向量。c代表concatenate连接，也可以理解为收集collect，或者合并combine。
如：

x<-c(1,2,3,4,5)  
y<-c(“one”,“two”,“three”)  
z<-c(TRUE,T,F)  

注意：一个向量中所有数值的数据类型都必须是同一类型。

等差数列seq（）：
seq(from=1,to=100,by=2)：生成1到100的公差为2的序列。
seq(from=1,to=100,length.out=10)：生成1到100之间的10个数。

rep（）：
x<-c(1,2,3,4,5)
rep(x,5)：将x变量的值重复5次。
可以用each来控制一个元素的重复次数

x<-c(1,2,3,4,5)
y<-c(6,7,8,9,10)
向量相加：x*2+y
输出向量x中值大于3的数值： x[x>3]
控制向量x中每个数的重复次数：rep(x,c(2,4,6,1,3))

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3.向量索引

（1）正负整数索引 （和c语言的数组一样的格式，只是r语言下标从1开始）

x <- c(1:100)
x[1]：返回x向量中的第1个值。
x[-19]：输出除了第19个元素之外的所有元素。
x[c(4:18)]：输出第4到18个元素。
x[c(1,23,45)]：输出第1、23、45个元素。
注意：不能同时有正负索引。

（2）逻辑向量索引

y <- c(1:10)
y[c(T,F,T,T,F,F,T,T,T,F)]：输出逻辑值为真的元素 。注意：数组大小为10时，如果有11个逻辑值，那么多出的部分会显示NA 。
y[c(T)]：所有元素为真，输出所有元素。
y[c(T,F)]：按照T,F循环判断输出。结果为（1 3 5 7 9）
y[y>5 & y<9]：输出向量y中大于5小于9的元素。（结果为6 7 8）

%in%：表示元素是否在向量中。
如：
z <- c(“one”,“two”,“three”,“four”,“five”)
“one” %in% z：返回TRUE。
z %in% c(“one”,“two”)：判断z中元素是否在向量(“one”,“two”)中。（返回TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE）

（3）名称索引

可以使用names函数为【向量的每个元素】添加名称。
如：
y <- c(1:10)

输出的y有两行，一行是元素名称，称为属性；一行是元素值，称为value。
可以通过每个元素的name访问它的值。 如：y[“two”]：输出对应的值2。

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4.向量修改

y   <-   y[-c(1:3)]：删除向量中第1到3的元素。

y[-c(1:3)] 代表 输出除了第1~3个元素之外的所有元素

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5.向量运算

（1）两向量长度相等

"*"为乘法运算
"**"为幂运算
"%%"求余运算
"%/%"为整除运算

（2）两向量长度不相等

长向量的长度必须是短向量长度的整倍数，否则，报错。运算时短向量被循环使用。

（3）向量的逻辑运算

==：一一判断两个向量的元素是否相等。

（4）向量运算函数

数学函数：
x <- c(1:6)
y <- c(-2.13,3.1415)

abs(x)：返回向量x的绝对值。  
sqrt(x)：取平方根。  
log(x,base=2)：取对数，base为底数。不加底数，默认为自然对数。  常见的以10为底的对数直接写log10(x)。  
exp(x)：计算以自然常数e为底的指数。 
 
ceiling(y)：不小于y的最小整数。  
floor(y)：不大于y的最小整数。  

trunc(y)：返回整数部分。  
round(y,digits=2)：四舍五入，digits表示要保留的小数位数。默认取整。  
signif(y,digits=2)：四舍五入，保留有效数字，digits表示保留的有效数字位数。  
sin(x):求正弦。  
cos(x)：求余弦。

统计函数：
vec <- 1:100
sum(vec)：求和。
max(vec)：求最大值。
min(vec)：求最小值。
range(vec)：返回最小值和最大值。
mean(vec)：返回平均值。
var(vec)：返回向量方差。
sd(vec)：返回向量的标准差。
prod(vec)：返回向量连乘的积。
median(vec)：计算中位数。
quantile(vec)：计算分位数。

有时候不仅关注向量中的值，还关注向量中的位置，也就是索引值。
这时候可以时候which系列的函数，其返回的不是具体值，而是索引值【也就是在向量的位置】
t <- c(1,4,2,5,7,9,6)
which.max(t)：返回最大值的索引值。
which.min(t)：返回最小值的索引值。
which(t==7)：返回t向量中值为7的元素的索引值。