因子可以理解为整数向量加标签 ，   例如男性用1 表示，女性用2表示。

因子是用来处理分类数据的， 分类数据分为：

有序数据和无序数据

数组与矩阵类似，矩阵维度只能等于2 ，数组的维度可以大于2 

声明数组：

x1 <- array(1:24,dim=c(2,3,4))

表明这个数组包含4 个2行3列的矩阵，数据值为1至24

矩阵拼接：

按照行拼接  rbind(x1 ,x2)

按照列拼接   cbind(x1,x2)

dim()查看矩阵的维度  例如： x1<- matrix(1:6,nrow=3,ncol=2)

表示这个矩阵有三行两列

1          4

2          5

3          6

dim(x1)    

3   2

矩阵填充是按照列的方式填充的

向量的每一个元素都是可以有名称

声明 x1向量 ：   x1<c(1,2,3,4)  

给向量的每一个元素命名：

names(x1) <-c("a","b","c","d")

x4<-c("1","2","3")

as.numeric(x4)  向量类型转换为数值类型

注释符号：  #

class（）  查看对象类型

例如： 

x<- 1 

class(x)  将输出：“numeric”

表明x是数值型变量（可以是整数也可以是小数）

c函数

This is a generic function which combines its arguments. The default method combines its arguments to form a vector. All arguments are coerced to a common type which is the type of the returned value, and all attributes except names are removed.

c(1,7:9)
c(1:5, 10.5, "next")
## uses with a single argument to drop attributes
x <- 1:4
names(x) <- letters[1:4]
x
c(x)          # has names
as.vector(x)  # no names
dim(x) <- c(2,2)
x
c(x)
as.vector(x)
## append to a list:
ll <- list(A = 1, c = "C")
## do *not* use
c(ll, d = 1:3) # which is == c(ll, as.list(c(d = 1:3)))
## but rather
c(ll, d = list(1:3))  # c() combining two lists
c(list(A = c(B = 1)), recursive = TRUE)
c(options(), recursive = TRUE)
c(list(A = c(B = 1, C = 2), B = c(E = 7)), recursive = TRUE)

数据框子集

> x <- data.frame(v1=1:5, v2=6:10, v3=11:15)
> x
  v1 v2 v3
1  1  6 11
2  2  7 12
3  3  8 13
4  4  9 14
5  5 10 15
> x$v3[c(2,4)] <-NA #把v3列第2行和第4行元素设置成缺失值
> x
  v1 v2 v3
1  1  6 11
2  2  7 NA
3  3  8 13
4  4  9 NA
5  5 10 15
> x[,2] #按列号提取元素
[1]  6  7  8  9 10
> x[,"v2"] #按名称提取元素
[1]  6  7  8  9 10
> x[(x$v1<4 & x$v2>=8),] #提取满足第1列小于4，第2列大于等于8的所有行的元素
  v1 v2 v3
3  3  8 13
> x[x$v1>2,]
  v1 v2 v3
3  3  8 13
4  4  9 NA
5  5 10 15
> x[which(x$v1>2),]
  v1 v2 v3
3  3  8 13
4  4  9 NA
5  5 10 15
> which(x$v1>2)
[1] 3 4 5
> x$v1>2
[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

which函数：Give the TRUE indices of a logical object, allowing for array indices.

> subset(x, x$v1>2) #构建子集
  v1 v2 v3
3  3  8 13
4  4  9 NA
5  5 10 15

矩阵子集

> x <- matrix(1:6, nrow=2, ncol=3)
> x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    5
[2,]    2    4    6
> x[1,2]
[1] 3
> x[2,3]
[1] 6
> x[1,] #提取第1行元素
[1] 1 3 5
> x[,1] #提取第1列元素
[1] 1 2
> x[2, c(1,3)] #提取第2行第1列和第3列的元素
[1] 2 6
> class(x[1,2])
[1] "integer"
> x[1, 2, drop=FALSE] #drop参数设置返回矩阵(FALSE)还是向量(TRUE)
     [,1]
[1,]    3

提取元素基本方法：

    []：提取一个或多个类型相同的元素（向量元素下标从1开始，不是0）

    [[]]：从列表或数据框中提取元素

    $：按名字从列表或数据框中提取元素

> x <- 1:10
> x[1]
[1] 1
> x[5]
[1] 5
> x[1:5] #类似Python切片
[1] 1 2 3 4 5
> x[6:10]
[1]  6  7  8  9 10
> x[x>5]
[1]  6  7  8  9 10
> x>5
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
> x[x>5 & x<7]  #按条件提取元素
[1] 6
> x[x<3 | x>7]
[1]  1  2  8  9 10
> y <- 1:4
> y
[1] 1 2 3 4
> names(y) <- c("a", "b", "c", "d") #给每个元素命名
> y
a b c d 
1 2 3 4 
> y[2]
b 
2 
> y["b"] #用名字提取元素
b 
2

R数据结构：