1.清屏
Ctrl + L

2.退出
q()

3.设置工作空间
getwd()
setwd('D:\\Program Files\\RStudio\\workspace')

4.显档当前工作目录下的文件列表
list.files()
choose.dir()
dir("D:\\Program Files\\RStudio\\workspace", full.names=T, all.files=T, recursive=T)

5.安装包
install.packages("gstat")
remove.packages("gstat")  # 删除
update.packages()  # 更 新 所 有 已 经 安 装 的 包
availabe.packages()  # 可 用 的 更 新央
download.packages(pkgs,...)  #  下 载 指 定 的 包
packageStatus()  # 返回可更新信息

6.加载包
library(gstat)
detach("package:gstat") # library 的 逆 向 操 作
library() #查看所有可用的包
search() #查看当前调入内存的包

7.查找帮助
?gstat
help('gstat')
apropos('gstat')

8.环境变量（options）
options()
options("digits")  # 默 认 打 印 字 符 长 度
options(digits=3)  # 设置打印字符长度

9.运行系统命令
system("ls x*")
files <- system("ls x*",intern=T)  # 保存输出结果为R对象,加入参数intern=T

10.内存管理
Rgui --min-vsize=10M --max-vsize=100M --min-nsize=500k --max-nsize=1M  # 启 动 时 候 管 理 内 存

# 启动后修改最大内存与查询内存信息
help(memory.size)
memory.size(max = FALSE)
memory.limit(size = NA)
memory.limit()
memory.profile()

11.显示内存中的变量
ls()
ls.str()
str(x)

12.清除内存中的变量
rm(list=ls())
rm('a')

13.测试运行时间
# 将 函 数 包 含 在system.time() 内， 返回运行时间
system.time(for(i in 1:100) mad(runif(1000)))

15.原子类型
    R的对象类型包括 
    数 值 型 （numeric） ， 
    复 数 型 （complex） ，
    逻 辑 型 （logical） ，
    字 符 型 （character） 
    原 味 型 （raw）
    NA

16.向量
    向量必须保证它的所有元素是一 样的模式。向量对象的类型的包括： 实数、复数、逻辑、字符串。 它们是原子（atomic）， 即元素类型一样。

17.因子
    一个因子不仅包括分类变量本身还包括变量不同的可能水平（即使它们在数据中不出现）。因子函数factor用下面的选项创建一个因子 ：
    factor(x, levels = sort(unique(x), na.last = TRUE),labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x))

18.列表(list)
    R的列表（list）是一个以对象的有序集合构成的对象 。 列表中包含的对象又称为它的分量（components）。每个分量的长度和类型可以不同。
    Lst <- list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9))
    获取分量
    Lst$name 和Lst[[1]] 返 回 结 果 都 是"Fred",
    Lst$wife 和Lst[[2]] 返 回 的 则 是"Mary",
    Lst$child.ages[1] 和Lst[[4]][1] 返 回 一 样 的 数 字4

    这里特别要注意一下Lst[[1]]和Lst[1]的差别 。[[...]]是用来选择单个元素的操作符，而[...]是一个更为一般的下标操作符。因此前者得到的是列表Lst中的第一个对象，并且含有分量名字的命名列表（named list）中的分量名字会被排除在 外的失。后者得到的则是列表Lst中仅仅由第一个元素构成的子列表。如果是命名列表，分量名字会传给子列表的。

19.数据框（data.frame）
    数据框（data.frame）也是列表夬是一个属于“data.frame”类的列表。不过，对于可能属于数据框的列表对象有一些限制条件。
    分量必须是向量（数值、字符、逻辑），因子，数值矩阵，列表或者其他数据框；每列的行数必须相等。
    数据框常常会被看作是一个由不同模式和属性的列构成的矩阵。它能以矩阵形式出现，行列可以通过矩阵的索引习惯访问。

20.矩阵
    矩阵（matrix）是一个双下标（2维）的数组央但是，它非常的重要，以至于需要单独讨论。
    包括许多只对矩阵操作的操作符和函数。
    命名与数组array()一样。
    矩阵的下标顺序是先第一列，然后第二列，等等。
    d<-matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nc=3)

21.数组(array)及维度命名
    数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合，如数值型夬是矩阵的推广。R有一些简单的工具创建和处理数组，特别是矩阵。
    向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R中使用。假定，z是一个含1500个元素的向量。那么dim(z)<-c(3,5,100)，对dim属性的赋值使得z向量成一个3维的3*5*100的数组。

    #命名的顺序总是行,列,第三维,...,每一维还可以有一个总名字,也可以没有
Rabbits <-array(
    c( 0, 0, 6, 5,
    3, 0, 3, 6,
    6, 2, 0, 4,
    5, 6, 1, 0,
    2, 5, 0, 0),
    dim = c(2, 2, 5),
    dimnames = list(
        Delay = c("None", "1.5h"),
        Response = c("Cured", "Died"),
        Penicillin.Level = c("1/8", "1/4", "1/2", "1", "4")))

22.字符串及相关操作
    针对字符串的函数有 print, paste, cat, nchar, strsplit, regexpr, grep, gsub, sub等。
    > seq="GGGGCGAAACCGAGACTCTCAAATGACTTTTCTGA"
    > seq=strsplit(seq,"")
    chartr(old, new, x)：字符串替换
    tolower(x)，toupper(x)：大小写变换
    paste, cat：合并字符串
    nchar：有多少字母
    substr(x, start, stop)：取子串
    strsplit：按分隔符切分字符串
    gsub, sub：子串替换
    regexpr, grep：查找子串

23.分数
    MASS fraction函数可以将小数转换为近似的分数
    > fractions(0.291667)

24.日期和时间
    当前日期和时间夬返回Date和DateTimeClasses对象。
        > date()
        > Sys.time()
        > Sys.Date()
        > s='08:10:00'
        > z=strptime(s,'%H:%M:%S')
        > class(z)

    字符串转换为日期时间的函数有format和as.character
    format将Date POSIXlt POSIXct转换为指定格式的字符串。  例如 > w=format.POSIXlt(z,format="%Y-%m-%d")
    as.character转换为字符串。  例如 > w=as.character(z)

    strptime将字符串转换为“POSIXlt”,例如 > w=strptime("09:10:00",'%H:%M:%S')
    strftime是format.POSIXlt的一个wrapper

    # 将 DateTimecleses 转 换 为 Date。 例如 > as.Date(w)

    #时间差异
    as.double(difftime(w,z,units="sec"))


16.字符串表达式与求值
# 返 回 表 达 式 列 表(list), 但 是 不 求 值
parse(text="0==1")
expression(0 == 1)
# 求 字 符 串 代 表 的 表 达 式 的 值
eval(parse(text="0==1"))
# deparse() 返回函数代码字符串. substitute() 将变量替换为其值.



17.读取外部数据
data(meuse)  #rda
read.table(file=file.choose(), header=T) #text
read.csv('D:/R/test2.csv', header=T, row.names=1) #csv
data<-read.table(
    file="clipboard",sep="\t",header=F,
    colClasses = "numeric",na.strings = "-")  #从剪切板取数据
data<-t(matrix(scan("fileName",sep=','), 5, 364)) # 读取大数据，读 入364行，每行有5个数


18.给变量赋值
data.entry(X)将打开一个图形编辑器并且可以通过点击适当的单元格修改数值

height<-c(1.75, 1.80, 1.65, 1.90, 1.74, 1.91)
seq():顺序产生数，默认by为1
letters():顺序产生字母，默认by为1

19.查看对象类型
mode(x)       # 显示数据类型
typeof(x)
length(x)

22.获取和改变对象属性
attributes(y)
str(y)
table(x)
dim(y)            #查看或改变对象的维度，这里将向量变为数组。
dimnames(y)
dimnames(y)$x
class(y)                 # 确定y的class

attr(z, "dim") <- c(10,10) # 允许R把z当作一个10×10 的矩阵。

20.类型转换
as(x,"character")
as.character(x)
as.numeric(s)

rbind()：将向量按行结合为矩阵，cbind()则相反。
round()：起到四舍五入的作用，默认转化为整数。
mean()：平均值。
sum()：求和。
min()：最小值
max()：最大值
prod()：将数据集中数连乘。
var()：方差。
sd()：标准差。
which()：得到的是向量的下标
rev():
sort():
t()：使矩阵转置
矩阵相乘是a%*%b，
a*b是相对应位置上的数相乘。
diag()：对矩阵求对角向量；对向量求对角矩阵；参数为常数时求单位向量矩阵。
solve(a)：求矩阵的逆矩阵; solve(a,b)：求ax=b方程组的解。

rnorm()：生成正态分布数。
rpois()：泊松分布
rexp()：指数分布
rgamma()：Gamma分布
runif()：均匀分布
rbinom()：二项分布
rgeom()：几何分布

------------------------------------------------------
> library(sp)
> library(maptools)
> library(raster)


> maxd3 = readAsciiGrid("max.d3.txt")
> rasterlayer.maxd3 = raster(maxd3)
> maxd1 = readAsciiGrid("max.d1.txt")
> rasterlayer.maxd1 = raster(maxd1)
> rasterlayer.max.d3.d1 = rasterlayer.maxd3 - rasterlayer.maxd1
> rasterlayer.maxRange = rasterlayer.maxd1>0
> maxRange = rasterToPolygons(rasterlayer.maxRange, dissolve=TRUE)

> plot(maxRange)
> cols = grey.colors(20, 0.1, 0.9, 2.2)
> image(maxd3, col=cols, useRaster=TRUE)