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factor可以看成整数向量加上lable，当对factor进行unclass操作后，去掉了levels之后，class（unclass（x））是“integer”
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table（）函数对因子进行了解
unclass（）函数可以去掉因子的水平来看因子的内容，同时还会告诉你曾经的属性是什么
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因子factor用于处理分类数据（数据分为有序的和无序的）
因子优于整数向量，因为因子（整数向量+标签lable）可以对整数进行描述
factor（）进行创建，levels水平 可以在创建factor时加入levels参数来修改基线水平
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matrix创建两行三列的矩阵，对于矩阵用dimnames（)函数进行命名，命名时可以用list列表
list（c（“a”，“b”），c（“c”，“d”，“e”））
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创建包含元素个数大于一的list
l<-list（c（1，2，3），c（4，5，6，7））
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给list中的元素命名
list中包含三个元素abc，他们的内容分别是1，2，3
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列表list 可以包含不同类型的元素
创建list
第一个元素只包含一个元素a
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array数组与矩阵类似但是维度可以大于二
创建数组 x<-array(1:24,dim=c(2,3,4)) array函数有两个参数，内容和维度，维度用dim=c（）来确定，
标出的1是指第三个维度里面的第一个元素，每个元素是两行三列，内容是按元素为单位进行依次 填充
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matrix矩阵（向量加上维度属性）
创建矩阵（2个方法）
① x<-matrix（1：6，nrow=，ncol=）（内容，行数，列数）填充时以列为单位进行填充
dim（x）查看矩阵的维度
attributes（x）查看矩阵属性→维度
② y<-1:6(创建一个向量）
dim（y）<-c（2，3）（给y添加一个维度信息）
拼接矩阵
行拼接rbind（y，y2）
列拼接cbind（y，y2）
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创建向量
x<-vector（“character”，length=）
x1<-1:4
x2<-c（1，2，3，4）
若向量中的元素不是同一类型，计算机会自动转换为同一类型
也可以用强制转换as.numeric() as.logical() as.character()转换后会形成缺失值（NA）
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数据结构的属性
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x<-1(与x=1相同，但是后者可能报错）
class（x） “numeric”
若强调x是整数则 x<-2L
class （x） “integer”
TURE/FALSE（对错全部大写）
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五种数据结构
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rnorm 正态分布
runif 均匀分布
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R时间查看全部
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