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矩阵
向量+维度属性（整数向量：nrow,ncol）
创建矩阵
matrix():先列后行
vector()+dim()
cbind(),rbind()
attributes()
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创建向量
verctor()
c()
强制转换类型：
as.logical()
as.numeric
as.character()
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对象的5种基本类型
字符（character）
数值（numeric:real numbers）
整数（integer）
复数（complex）:1+2i
逻辑（logical:True/False）
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> x<-factor(c("female","female","male","male","female"))
> x
[1] female female male male female
Levels: female male
> y<-factor(c("female","female","male","male","female"),levels = c("male","female"))
> y
[1] female female male male female
Levels: male female
> table(x)
x
female male
3 2
> unclass(x)
[1] 1 1 2 2 1
attr(,"levels")
[1] "female" "male"
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l<-list("a",2,10L,3+4i,TRUE)
l2<-list(a=1,b=2,c=3)
l3<-list(a=1,b=2,c=3)
l4<-list(c(1,2,3),c(4,5,6,7))
x<-matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
dimnames(x)<-list(c("a","b"),c("c","d","e"))
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矩阵(matrix)
-向量+维度属性（整数向量：nrow,ncol）
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对象的5种基本类型
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runif: 从一个均匀分布的整体抽出若干个数，默认 从0到1之间抽取，如果主动设置区间会从相应区间抽取
lapply(x, functon(m) m[1,])，第二三项之间没有逗号
sapply：更简化，长度相同把列表简化为向量或矩阵，不相同依旧转化为列表
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向量：元素必须是同类型的对象（使用c()创建向量时，若为不同类型则被强制转换成同类型） 创建向量的三种方法： vevtor()、c()、直接赋值（如：x<-1:4） 使用as.numeric等函数可强制转换类型，可能引入缺失值 使用names()可给向量各元素添加名称查看全部
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5种基本类型（用class()判断）： 数值、字符、整数（在数值后加L实现）、逻辑、复数查看全部
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只拿到内容，两个中括号嵌套
$只能用于引用名字而不能用于名字里包含的变量
x[[第几个vector]][[第几个元素]]
嵌套做不完全匹配时后面加",exact=FALSE"
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R + Python + SQL + Excel
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drop=FALSE关掉返回向量的选择，class可以为matrix
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| 有或者的意思
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julian：过去多少天
POSIXct/POSIXlt
sriptime(x1, %B月份 $d天, %Y年 %H小时: %M分)
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