1.简单会话

> x<-c(1,2,4)

> x

[1] 1 2 4

R语言的标准赋值运算符是<-。也可以用=，不过不建议用它，有些情况会失灵。其中c表示连接(concatenate)

> q<-c(x,x,8)

> q

[1] 1 2 4 1 2 4 8

取q中的某个元素,R下标是从1开始的。

> q[2]

[1] 2

利用现有函数求均值，方差

mean(q)

sd(q)#“#”为注释符号

2.函数入门：

创建一个计算计数个数的函数

> oddcount<-function(x){

k<-0

for(n in x){

if(n%%2 ==1) k<-k+1

}

return(k)

}

调用函数oddcount(c(1,2,3,-1,5))

> oddcount(c(1,2,3,-1,5))

[1] 4

3.R语言中的数据结构

• 向量

R语言中，把标量或单个数字，作为一个一元向量。很多操作，函数都是针对向量的。

x<-c(5,1,13,2)
> x
[1]  5  1 13  2

 

length(x)#返回向量x的长度
[1] 4

mode(x)#返回向量的类型
[1] "numeric"

R的一个向量的所有元素都应该属于同一类数据类型，否则R会进行强制转换

> v<-c(4,67,"abc")
> v
[1] "4"   "67"  "abc"

R允许如下创造空向量，也允许你向任意的下标赋值。

> a<-vector()
> a
logical(0)
> a[3]=1
> a
[1] NA NA  1
> a[10]=32
> a
[1] NA NA  1 NA NA NA NA NA NA 32

• 字符串

> wq<-c("dasda","dasda","q","12")#生成字符串向量
> wq
[1] "dasda" "dasda" "q"     "12" 

> mode(wq)
[1] "character"

> u<-paste(\'a\',\'b\',\'c\')#连接字符串
> u
[1] "a b c"

> v<-strsplit(u,"")#拆分字符串
> v
[[1]]
[1] "a" " " "b" " " "c"

>

• 矩阵

rbind，把两个行向量结合为一个矩阵，（另一个函数式cbind(),把若干个列结合成一个矩阵）。

>  m<-rbind(c(1,4),c(2,2))#rbind=row band(按行绑定）
>
> m
     [,1] [,2]
[1,]    1    4
[2,]    2    2

矩阵乘法符号  %*%

> m%*%c(1,1)
     [,1]
[1,]    5
[2,]    4

提取矩阵的行，列：

> m[,2]#提取矩阵的列
[1] 4 2
> m[1,]#提取矩阵的行
[1] 1 4

• 列表

与向量不同，列表中各项内容可以属于不同的数据类型。用$访问列表中的元素

> x<-list(u=2,v="ac")
> x
$u
[1] 2

$v
[1] "ac"

> x$u#提取列表中的数据
[1] 2

• 数据框

       一个典型的数据集包含多种不同类型的数据，例如一个员工数据集里有字符串(员工姓名），数字（工资)等。这时候不能用矩阵，因为他混合了多种数据类型，应该用数据框。数据框实际上就列表。

> d<-data.frame(list(kids=c(\'ross\',\'joey\'),ages=c(12,13)))#定义数据框
> d
  kids ages
1 ross   12
2 joey   13
> d$ages
[1] 12 13

• 类

　　　　R语言是一门面向对象的编程语言，对象是类的实例。数据存储在对象中，在R中，全部都是对象，从简单的数字到函数，或者复杂的数据结构。每一个对象都会属于一个类（class).

　　　　R有许多提前定义好的类和与之相关的函数。我们可以以此为基础创造新的类。

　　　　类需要用在泛型函数中。例如plot()就是一个泛型函数，它和根据参数对象来画出适合的图像（概念有点类似于c++的重载,多态性（polymorphism))

4获取帮助

• help(plot)#在线获得plot函数的帮助
• example(plot)#获得plot()函数的例子
• help.search(\'normal\')#如果不知道搜索什么函数，可以搜索关键字

5一些细节：

• R语言区分大小写

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