一、基本資料結構
建立向量和矩陣函式c()、length()、mode()、rbind()、cbind()
mode(x) 檢視這個是什麼型別的；length() 檢視這個向量的長度；
rbind(x1,x2) 兩個向量合成乙個矩陣
cbind(x1,x2) 兩個向量豎著合成乙個矩陣
常用統計函式;
mean()、sum()、min()、max()、var()、sd()、prod()
mean(x) 平均值
sum() 求和
min() 求最小值
max(） 最大值
var() 求方差 (反應資料離散的情況)
sd() 標準差
prod() 連乘
注意：
物件的型別：
數值型 numeric 例如：100、200
字元型 character 例如："china"
邏輯型 logical 例如：true、false
因子型 factor 表示不同類別
複數型 complex 例如2+3i
在賦值的時候後面加l 就是變成整數型別
class() 檢視資料型別
c1 & c2 是它們的交集運算 (「與」)，c1 | c2 是並集運算 (「或」)，!c1 是 c1 的非運算
向量寫法：
等差數列賦值函式：
seq()函式 seq(from=,to=,by=,length.out=)
引數「by」表示等差，引數「length.out」表示等差數列元素的個數
重複函式rep
rep(x,times=,each=,length.out=)
times引數表示x的重複次數，引數「each」表示每個元素重複的次數，length.out表示擷取前多少個元素
1.判斷是否為數值型向量
is.numeric(x)
其他向量轉換為數值型向量： as.numeric()
同樣判斷是否為字元、邏輯的函式： is.character()、is.logical()
轉化為字元、邏輯的函式： as.character()、as.logical()
2.增加乙個元素為6.
x[6]
3.接上，刪除向量中的缺失值。
x[is.na(x)=f] b
函式 is.na() 判斷是否為缺失值。 「x[is.na(x)=f]」表示索引出x中不是缺失值的元素。「length(x[is.na(x)])」返回x中缺失值的個數。
4.刪除最後乙個元素
x 很簡單，不解釋了，應該可以看懂的
5.更改某個元素，如第三個元素改為8
x[3]
字串向量：
letters常數
which()函式 輸出位置
rev()函式、sort()函式 倒敘；正序
matrix()函式 向量變換為矩陣
t（）「矩陣轉置」、矩陣加減
矩陣相乘、函式diag() 求對角線
矩陣求逆、函式rnorm() "正態分佈隨機數"、 solve() 「求逆矩陣」
求矩陣的特徵值與特徵向量
函式eigen()
陣列：
dim(x)
矩陣是陣列的乙個特殊情況
資料框：data.frame(x1,x2) x1與x2長度必須相等
plot（x） 畫圖
外表r檔案讀取 ：
> (x=read.table("abc.txt"))
>read.csv() 可以讀取csv的檔案
也可以直接將文字或exceld的資料通過剪下板讀取
header=f代表不讀取頭
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