2、矩阵是一个二维数组，每个元素都拥有相同的模式，可通过函数matrix()创建矩阵。

3、数组是一个可以在两个以上维度存储数据的数据对象。例如，如果创建尺寸(2,3,4)的数组，那么就是创建4个矩形矩阵每个2行3列。数组只能存储数据类型。

4、矩阵和数组一样都只能包含一种数据类型，当有多种模式的数据时，使用数据框就更为方便。数据框可以用函数data.frame () 创建。

5、$  被用来选取一个给定数据框中的某个特定变量。

6、attach()绑定数据集，detach()解除数据集。

7、with：attach，detach最好在单独的数据框内使用，在多个同名对象最好不要使用，函数with()，可以再具有多个同名对象的数据框内使用，但是必须加入花括号{}，这样就无须担心名称冲突了，但是它也有局限性，赋值仅在此函数的括号内生效。

8、列表是一些对象的有序集合。

9,、数据导入 read.table()，其中header = T，代表第一行为变量名称，不作为数据，header = F相反。sep代表数据分隔符，txt为"\t",csv为","。

10、table函数，用 table() 函数统计因子各水平的出现次数（称为频数或频率）。

>sex = c("女","女","女","男","男")

>table(sex)

>sex

  男 女

  2 3

求众数

>aim = table(sex)[table(sex)==max(table(sex))]

>aim

  女

   3

> max(table(sex))

[1] 3

> table(sex)==max(table(sex))

  sex

  男    女

  FALSE TRUE

11、 无尺度网络： 是指在某一复杂的 系统 中，大部分节点只有少数几个连结，而某些节点却拥有与其他节点的大量连结。这些具有大量连结的节点称为“集散节点”，所拥有的连结可能高达数百、数千甚至数百万。这一特性说明该网络是无尺度的，因此，凡具有这一特性的网络都是无尺度网络。

12、options(stringsAsFactors = F)

#在调用as.data.frame的时，将stringsAsFactors设置为FALSE可以避免character类型自动转化为factor类型。

13、class()：查看数据结构：vector、matrix、array、dataframe、list。

14、str()：作用用英语来表示是：check classification of viriables,一般用于检查数据框当中有哪些数据。

15、mode() ：查看数据元素类型。

16、typeof() ：查看数据元素类型，基本等同于mode（），比mode()更为详细。

17、example()：假设有一个函数foo，example("foo")，函数foo的使用示例。

18、apropos()：列出名称中含有foo的所有可用函数。apropos("foo",mode="function")。

19、data()：列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集。

20、ls()：列出当前工作空间中的对象。

21、rm()：移除（删除）一个或多个对象。

22、history(#)：显示最近使用过的#个命令（默认值为25）。

23、options()：显示或设置当前选项。有一个收藏文件有介绍options的功能。

24、boxplot()：生成盒型图。

25、sum()：计算和。sum(x,na.rm = TRUE)。

26、median()：计算中位数。

27、cbind()：以列结合变量。cbind(x,y,z)。

28、rbind()：以行结合变量。

29、vector()：以向量形式结合数据。vector(length = 10)。

30、rep()：以矩阵形式结合数据。rep(c(1,,2,3),each = 10)

31、seq()：生成一个有序的数列。seq(1,10)。

32、dim()：矩阵或者cbind输出的维数。dim(Mydata)。

33、scan()：从ascii文件中读取数据。scan(file = "test.txt")。

34、write.table()：把一个变量写入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。

35、order()：确定数据的顺序。order(x)。

36、merge()：合并两个数据框。merge(x,y,by = "ID")。

37、str()：显示一个对象的内部结构。str(Mydata)。

38、factor()：定义变量作为因子。factor(x)。

39、tapply()：tapply(X = Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。

40、下一页介绍了sapply和lapply。

41、summary()：计算基本信息。

42、table()：计算列联表，统计因子各水平的出现次数(频数或频率)。table(x,y)。

43、plot()：y对x的图形。pch形状，col颜色。

44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1))

mfrow生成一个具有4个面板的图形窗口。mar选项指定每个图形周围空白的大小，底部、左侧、顶部、右侧。

45、paste()：将变量连接成字符串。paste("a","b",sep = "")。

46、log()： log = "x",log = "y",log = "xy",生成对数轴。

47、%in%：

a<-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3)

b<-c(1,13,11,1313,434,1)

a%in%b

# 返回内容# 

[1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

# 取反操作

!(a%in%b)

48、sort()函数是对向量进行从小到大的排序

rank()函数返回的是对向量中每个数值对应的秩

order()函数返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）

arrange()函数（需加载dplyr包）针对数据框，返回基于某列排序后的数据框，方便多重依据排序。

49、subset()： df <- data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )

df <- subset(df, select = c(a,c)) #选取列a和c

df <- subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c

vector：向量

numeric：数值型向量

logical：逻辑型向量

character；字符型向量

list：列表

data.frame：数据框

c：连接为向量或列表

length：求长度

subset：求子集

seq，from:to，sequence：等差序列

rep：重复

NA：缺失值

NULL：空对象

sort，order，unique，rev：排序

unlist：展平列表

attr，attributes：对象属性

mode，class，typeof：对象存储模式与类型

names：对象的名字属性

字符型向量 nchar：字符数

substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串

paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串，还可以将对象自动转换为字符串再相连，另外还能处理向量。

strsplit：连接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配

grep，sub，gsub：模式匹配与替换

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数

factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子

table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数

dev.new() 新建画板

plot()绘制点线图,条形图,散点图.

barplot( ) 绘制条形图

dotchart( ) 绘制点图

pie( )绘制饼图.

pair( )绘制散点图阵

boxplot( )绘制箱线图

hist( )绘制直方图

scatterplot3D( )绘制3D散点图.

par()可以添加很多参数来修改图形

title( )　添加标题

axis( )　调整刻度

rug( )　添加轴密度

grid( )　添加网格线

abline( )　添加直线

lines( )　添加曲线

text( )　添加标签

legend(）　添加图例

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif

1、round() #四舍五入

例：x <- c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整数位

round(x, 2) #保留两位小数

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)

例：略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例：xx <- c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max，min，pmax，pmin：最大最小值

range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数

abs，sqrt：绝对值，平方根

log, exp, log10, log2：对数与指数函数

sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积

polyroot：多项式求根

poly：正交多项式

spline，splinefun：样条差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数

deriv：简单表达式的符号微分或算法微分

array：建立数组

matrix：生成矩阵

data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵

lower.tri：矩阵的下三角部分

mat.or.vec：生成矩阵或向量

t：矩阵转置

cbind：把列合并为矩阵

rbind：把行合并为矩阵

diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵

aperm：数组转置

nrow, ncol：计算数组的行数和列数

dim：对象的维向量

dimnames：对象的维名

rownames，colnames：行名或列名

%*%：矩阵乘法

crossprod：矩阵交叉乘积（内积）

outer：数组外积

kronecker：数组的Kronecker积

apply：对数组的某些维应用函数

tapply：对“不规则”数组应用函数

sweep：计算数组的概括统计量

aggregate：计算数据子集的概括统计量

scale：矩阵标准化

matplot：对矩阵各列绘图

cor：相关阵或协差阵

Contrast：对照矩阵

row：矩阵的行下标集

col：求列下标集

solve：解线性方程组或求逆

eigen：矩阵的特征值分解

svd：矩阵的奇异值分解

backsolve：解上三角或下三角方程组

chol：Choleski分解

qr：矩阵的QR分解

chol2inv：由Choleski分解求逆

><，>，<=，>=，==，!=：比较运算符 !，&，&&，|，||，xor()：

逻辑运算符 logical：

生成逻辑向量 all，

any：逻辑向量都为真或存在真

ifelse()：二者择一 match，

%in%：查找

unique：找出互不相同的元素

which：找到真值下标集合

duplicated：找到重复元素

optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根

if，else，

ifelse，

switch：

分支 for，while，repeat，break，next：

循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

function：函数定义

source：调用文件 ’

call：函数调用 .

C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。

Recall：递归调用

browser，debug，trace，traceback：程序调试

options：指定系统参数

missing：判断虚参是否有对应实参

nargs：参数个数 stop：终止函数执行

on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算

system.time：表达式计算计时

invisible：使变量不显示

menu：选择菜单（字符列表菜单）

其它与函数有关的还有：

delay，

delete.response，

deparse，

do.call，

dput，

environment ，

formals，

format.info，

interactive，

is.finite，

is.function，

is.language，

is.recursive ，

match.arg，

match.call，

match.fun，

model.extract，

name，

parse 函数能将字符串转换为表达式expression

deparse 将表达式expression转换为字符串

eval 函数能对表达式求解

substitute，

sys.parent ，

warning，

machine

cat，print：显示对象

sink：输出转向到指定文件

dump，save，dput，write：输出对象

scan，read.table，readlines, load，dget：读入

ls，objects：显示对象列表

rm, remove：删除对象

q，quit：退出系统

.First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。

options：系统选项

?，help，help.start，apropos：帮助功能

data：列出数据集

head()查看数据的头几行

tail()查看数据的最后几行

每一种分布有四个函数：

d―density（密度函数），p―分布函数，q―分位数函数，r―随机数函数。

比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：

norm：正态，

t：t分布，

f：F分布，

chisq：卡方（包括非中心）

unif：均匀，

exp：指数，

weibull：威布尔，

gamma：伽玛，

beta：贝塔

lnorm：对数正态，

logis：逻辑分布，

cauchy：柯西，

binom：二项分布，

geom：几何分布，

hyper：超几何，

nbinom：负二项，

pois：泊松

signrank：符号秩，

wilcox：秩和，

tukey：学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，

sort，order，rank与排序有关，

其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算

biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图

cancor：典则相关

princomp：主成分分析

hclust：谱系聚类

kmeans：k-均值聚类

cmdscale：经典多维标度

其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：时间序列对象

diff：计算差分

time：时间序列的采样时间

window：时间窗

lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析

quo()等价于quote()

enquo()等价于substitute(）