1--c()

c表示”连接“（concatenate）。
在R中向量是连续存储的，因此不能插入或删除元素。

2--seq()

seq()的特殊用法，可以用在for循环里for（i in seq()）

> x <- c(2,3,4,5,7,3)
> seq(x)
[1] 1 2 3 4 5 6
> seq(6)
[1] 1 2 3 4 5 6

3--cumsum()

函数cumsum（）它能计算向量的累计和（cumulative sums）

> a <- c(4,2,-3,8)
> cumsum(a)
[1]  4  6  3 11

4--cumprod()

相似的，cumprod（）能计算向量的累积积（cumulative product）

> a <- c(4,2,-3,8)
> cumprod(a)
[1]    4    8  -24 -192

5--NA与NULL

NA是未知的，对其进行mean等计算依然是未知的。

> b <- c(1,NA, NULL)
> mean(b)
[1] NA
> mode(b)
[1] "numeric"
> mode(b[2])
[1] "numeric"
> mode(b[3])
[1] "numeric"

NA与NULL的长度

> length(NA)
[1] 1
> length(NULL)
[1] 0

6--subset()

可以用subset来剔除NA值，这个函数不用自己设定na.rm = TRUE

> a <- c(1,2,NA)
> subset(a, a > 1)
[1] 2

7--diff()与setdiff()

diff函数对向量做滞后运算
set(a, b)得到a中有b中没有的元素

> a <- c(4,3,6,8)
> diff(a)
[1] -1  3  2
> b <- c(4,5,6,7)
> setdiff(a,b)
[1] 3 8

8--sign()

sign（）根据其参数向量中的数值是正值、零、负值将其分别转化为1，0，-1。

> a <- c(3,-4,5,0)
> sign(a)
[1]  1 -1  1  0

9--TRUE 与FALSE

逻辑值TRUE和FALSE可以缩写为T和F（两者必须都是大写），在算术表达式中他们会转化为0和1。

> mean(c(TRUE,FALSE))
[1] 0.5
> mean(TRUE,FALSE)#则不对
Error in mean.default(TRUE, FALSE) : 'trim'必需是长度必需为一的数值
> T+F
[1] 1

10--identical()

identical函数判断的是两个对象是否完全一样。

> a <- 1:2
> b <- c(1,2)
> identical(a, b)
[1] FALSE