本篇文章为大家展示了怎样理解R语言，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录称为库（library）。函数.libPaths()能够显示库所在的位置， 函数library()则可以显示库中有哪些包。
R自带了一系列默认包（包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats以及methods），它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。其他包可通过下载来进行安装。安装好以后，它们必须被载入到会话中才能使用。命令search()可以告诉你哪些包已加载并可使用。
第一次安装一个包，使用命令install.packages()即可，不加参数执行install.packages()将显示一个CRAN镜像站点的列表，选择其中一个镜像站点之后，将看到所有可用包的列表，选择其中的一个包即可进行下载和安装。如果知道自己想安装的包的名称，可以直接将包名作为参数提供给这个函数。
一个包仅需安装一次。但和其他软件类似，包经常被其作者更新。使用命update.packages()可以更新已经安装的包。要查看已安装包的描述，可以使用installed.packages()命令，这将列出安装的包，以及它们的版本号、依赖关系等信息。
进入官方网站进行下载
https://cran.r-project.org/
数值（numeric）
字符（character）
逻辑值（logical）
复数型（complex）
x[9]<-9;x # 当向量x不够长时，指定第9个元素为9
seq(length=,from=, to=)
length:指定生成个数
from:是指开始生成的点
to:截止点
如果不指定，则默认条件下：
seq(N1,N2,BY=)
n1：开始位置
n2：截止位置
by=指定间隔
#<,>,<=,>= 大于，小于，大于等于，小于等于
# %/% 整除
# %% 求余数
#abs绝对值，sqrt平方根
#简单统计函数：sum求和，min最小值，
max最大值，mean平均值，
sort();
输出排序后的结果；
order()；
输出排序后的各个向量位置
矩阵的存储默认是按列进行存储的
创建一个c(1:12)的三行四列的矩阵
y<-t(x)
若是针对的是一个向量
y<-(1:10)
转置后得到的是行向量
用class( )函数获得的类型分别是数值型和字符型
若要得到列向量则
4. 创建对角矩阵和单位阵
5.代数意义下的矩阵乘法"%*%"
yy<- matrix(1:6, 3, 2); zz <- matrix(1:6, 2, 3)
yy%*% zz; zz %*% yy
6. 矩阵行和列的维数
xx<- matrix(1:20, 4, 5)
dim(xx)#行和列的维数
nrow(xx);ncol(xx) #行数和列数
7.矩阵合并
aa<- matrix(1:6, 3, 2); bb <- matrix(7:12, 3, 2)
cbind(aa,bb) #按列合并
rbind(aa,bb) #按行合
8.矩阵apply()运算函数：
语法是apply(data, dim,function),dim取1表示对行运用函数，取2表示对列运用函数。
xx<- matrix(1:20, 4, 5)
colMeans(xx)#列均值
colSums(xx)#列和
rowMeans(xx)#行均值
rowSums(xx)#行和
i
由于不同的列可以包含不同模式（数值型、字符型等）的数据，数据框的概念较矩阵来说更为一般。数据框将是在R中常处理的 数据结构。
数据框可通过函数data.frame()创建，其中的列向量col1, col2, col3,…可为任何类型（如字符型、数值型或逻辑型）。每一列的 名称可由函数names指定。
每一列数据的模式必须唯一，不过却可以将多个模式的不同列放到一起组成数据框。
选取数据框中元素的方式有若干种。可以使用前述（如矩阵中的）下标记号，亦可直接指定列名。如：
第三个例子中的记号$是新出现的 。它被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。例 如，如果你想生成糖尿病类型变量diabetes和病情变量status的列联表，使用以下代码即可
在每个变量名前都键入一次patientdata$可能会让人生厌，所以不妨走一些捷径。可以联 合使用函数attach()和detach()或单独使用函数with()来简化代码。
attach()、detach()和with() 函数attach()可将数据框添加到R的搜索路径中。R在遇到一个变量名以后，将检查搜索路 径中的数据框，以定位到这个变量。
函数detach()将数据框从搜索路径中移除。
当名称相同的对象不止一个时，这种方法的局限性就很明显了。
类别（名义型）变量和有序类别（有序型）变量在R中称为因子（factor）。因子在R中非常重要，因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。函数factor()以一个整数向量的形式存储类别值，整数的取值范围是[1… k ]（其中k 是名义型变量中唯一值的个数），同时一个由字符串（原始值）组成的内部向量将映射到这些整数上。
语句diabetes <- factor(diabetes)将此向量存储为(1, 2,1, 1)，并在内部将其关联为 1=Type1和2=Type2（具体赋值根据字母顺序而定）。针对向量diabetes进行的任何分析都会将 其作为名义型变量对待，并自动选择适合这一测量尺度的统计方法。 要表示有序型变量，需要为函数factor()指定参数ordered=TRUE。给定向量:
语句status <- factor(status, ordered=TRUE)会将向量编码为(3, 2, 1, 3)，并在内部将这 些值关联为1=Excellent、2=Improved以及3=Poor。
对于字符型向量，因子的水平默认依字母顺序创建。这对于因子status是有意义的，因为 “Excellent”、“Improved”、“Poor”的排序方式恰好与逻辑顺序相一致。如果“Poor”被编码为 “Ailing”，会有问题，因为顺序将为“Ailing”、“Excellent”、“Improved”。如果理想中的顺序是 “Poor”、“Improved”、“Excellent”，则会出现类似的问题。按默认的字母顺序排序的因子很少能够让人满意。 你可以通过指定levels选项来覆盖默认排序。
例如：
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