开发者学堂课程【R 语言编程基础： R 的常用命令】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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R 的常用命令
1、通过输入 ls()命令列举当前内存中的对象，现在内存中没有任何的对象，比如创建对象：
data <-c(1,2,4,5)
Strings<-’’I like R’’
这样就创建了两个数据对象，现在再输入 ls()就可以看到在 R 内存中的两个对象，
"data" " strings"
如果不需要其中一个对象可以通过删除它释放 R 的内存空间，删除命令是 rm()，比如把 data 删除掉，直接输入rm(data)进行删除，再输入 ls()查询当前 R 内存中有那些对象，data 被删除，只剩 strings 一个对象，
" strings"
2、注意在创建 R 对象时，R 当中的名称是区分大小写的，比如小写的 a 赋值为1，大写的 A 赋值为2，这两个都是不同的变量，再输入 ls()查询，有三个不同的对象在 R 的内存中。
a<-1
A<-2
Ls()
" a " "A" "strings"
再创建一个向量，
V <- c(4, 7,23, 56,32)
3、创建向量后，有很多针对向量进行的操作和处理的函数，首先打开第一个 length，求向量 v 的长度，在创建向量v时，给它赋了五个数值，也就是向量 v 的长度是5。
Length（v）
5
4、针对向量 v 还可以用 mode，mode（v），主要是进行查看数据 v 的类型，刚才创建时赋的是数字，因此它应该显示的是数字的数据类型，"numeric"，前面也介绍向量了数据类型，它存储的数据都是同一种模式，数值型或字符串型，再创建一个向量用 c 进行表示，加字符串 r，c<-c(1,2,3,’’r’’)，当创建这么一个向量时，r 会把里面的数字类型强行转化成字符串类型，也就是1，2，3在 r 中不再被看作成是数字，而是看作与 r 相同字符串的类型，
Mode（c）
"character"
C
"1" "2" "3" "r"
1，2，3强制被转化成字符型，在创建向量之后，如果对向量中某一个元素进行更改时，使用方括号的形式，对其进行查找，进行其他字段的变更，比如更改 c 向量中的第二个元素，把这个元素赋值成另外一个字符串，test，再查看c，第二个元素就变成 test。
c[2]<-‘’test‘’
C
‘’1‘’ ‘’test‘’ ‘’3‘’ ‘’r''
5、最强大的功能展示之一就是函数的向量化，也就是当函数进行处理时，这个函数可以直接对向量中每一个元素进行操作，比如建立向量 x，给它进行赋值。
X<-c(4,8,9, 15,24)
如果对 x 中所有元素求平方根，
Y <-sqrt (x)
2.000000 2.828427 3. 000000 3.872983 4.898979
可以得到所有元素平方根的求值结果，也可以对向量进行基本的加减乘除的运算，比如 x 和 y 的求和，
Z <-X+y
6.00000 10.82843 12. 00000 18.87298 28.89898
这个值就是将 x 中的各个元素和 y 中各个对应位置的元素进行相加，得到各个位置相加的元素之和。
6、在 R 中如果遇到两个向量长度不一样时，向量的加减运算应该如何进行操作？这时 R 会使用一个循环的规则，也就是它会使较短的向量不断重复其中一个。
7、举例，给 x 和 y 赋值为简单的数字，
X<-c(1,1,1, 1, 1,1)
У<-c(2,2,2)
如果两个向量长度不一样，会重复比较短的向量元素，也就是当用z执行获取 x 和 y 相加的结果，也就是它会把 y 进行循环赋值，会形成一个有6个数字的向量，就是2，2，2后面再3个2，获得的结果就是6个3，这就是两个不同长度的向量进行的运算的情况。
z<-x+y
Z
3 3 3 3 3
8、很多时候创建向量时是逐个数字去输入，有很多情况需要生成不同序列的方法，比如创建1-1000所有指数的向量，可以输入x<-1:1000，这样就生成了一个向量，这个向量中有1000个数字，分别是1，2，3到1000，length（x），1000，x。
以下就是生成的序列：
也可以使用 seq 生成实数序列，用 x 存储这个序列，x<-seq，这个函数的格式，比如它的起点从1序列一直到10，希望它的增量为2，也就是生成的序列从1开始，每一次加2获得向量的序列结果，
x<-seq（1，10，2）
X
1 3 5 7 9
9、有关 seq 得到序列还有很多方式，比如使用 from to 等等，其他的序列方式可以参考帮助文件。它生成序列 R 中还有一个 rep，它是采用一种循环或重复的方式，比如还是用 x 接收结果，
x<-rep（5，10）
这个函数的意思是希望生成一个向量，向量的元素是5，而且让它循环10次进行生成，循环生成10个5的向量。
x
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
10、也可以采用 rep（1:3，3），1到3的序列，3次循环这种形式得到结果。
rep（1:3，3）
1 2 3 1 2 3 1 2 3
11、R 中还有很多可以根据不同的概率密度函数生成随机序列的函数，比如 rnorm，这个函数生成10个服从均值为0，标准差为1正态分布的随机向量，
Rnorm（10）
[1] 1.176555391 0.117578673 -0.001891701 -0.621917268 -0.301895078 -0.201588205 2.903450724 0.511170206
[9] 0.460424768 -1.275409861
生成随机向量时也可以对其进行指定，因为它默认是生成平均值为0，标准差为1，比如生成6个正态分布的随机数，希望它的均值是6，标准差是2，这样就生成服从正态分布的随机的数值。
rnorm(6, mean=6,sd=2)
2.857149 5.234534 6.819100 5.283175 2.946540 7. 915748
12、R 针对不同的数据类型操作很灵活，比如创建一个向量，向量是0，-3，4，-1，45，98，-12，创建这么一个 x向量，
x<-c( 0，-3，4，-1，45，98，-12)
把 x 中大于0的向量取出来时，可以使用中括号以及元素的位置对其进行定位，但是 R 中有非常灵活的一种方式，使用中括号，希望 x 大于0，它会把 x 向量中大于0的4，45以及98提取出来。
x>[x>0]
4，45，98
13、比如进行一些更复杂的选择，x[x<=-2｜x>5]，得到-3 45 98 -12，这个列子介绍了或运算符，相对于 R 中也有余，余使用的字符是&，用这个字符自己去对 R 中的向量操作实际体验，在 R 中的具体应用过程中会经常碰到这样的情况，比如这个向量中有7个元素，可能只需要取其中6个元素，相当于把其中一个元素排除掉，比如采取一种循环的方式，先取第一个到第四个元素，再取第六第七个元素，实际上 R 中有一个很简便的方式，不想取 x 中第五个值，也就是45，可以用x[-5]，这样就把第五个值排除掉，只取其他的6位元素。
x[-5]
0 -3 4 -1 98 -12
没有第五个值，第五个元素是45。
14、比如不想取前面三个元素，排除了0，-3和4
x[-(1:3) ]
-1 45 98 -12
