关系是，从前往后，检查精度越来越细。所以当想看粗类别时，就用mode,看细类别用typeof.
# 此时后两者都能查到最细的程度
mode(1:5) # numeric
storage.mode(1:5) # integer
typeof(1:5) # integer
# 此时只有typeof能查到最细的程度
mode(`+`) # function
storage.mode(`+`) # function
typeof(`+`) # builtin
# 这里稍微解释一下，`+`是一个函数
# 下面两个例子等价
1+2 # 3
`+`(1,2) # 3
class和另外三个不是一个体系
对于有”class”属性的变量，返回的就是这个属性对应的值
对于没有”class”属性的变量，则根据它的类型、维度来确定
# 有"class"属性，只认属性
a <- 1:6
df <-data.frame(a,a+1)
class(df) # data.frame
class(df)<- "abc" # 随便定义一个值
class(df) # abc
#没有属性,根据类型和dim属性
ar <- array(1:4)
attributes(ar) # 数组dim为4
mat <- matrix(1:4)
attributes(mat) # 矩阵dim为4 1 两个值
a <- 1:4 # 没有dim
class(a) # integer
aar <- structure(a,dim=4) # 赋予类似array的dim
class(aar) # array
amat <- structure(a,dim=c(4,1)) # 赋予类似matrix的dim
class(amat) # matrix
class(list(1:4)) # list 不一样类型
1、mode()会输出一个R对象的基本数据类型（模式）
R可以处理的数据类型（types）（也叫模式（modes））包括数值型、字符型、布尔型、复数型（虚数）和原生型（字节）。
2、str()函数会输出一个R对象的结构
基本的数据结构（向量、矩阵、数组、数据框、因子、列表）
3、class()查看某对象的类型
class：是一种抽象类型，或者理解为一种数据结构（数据框，因子，列表）
他主要是用来给泛型函数（参考java中泛型的概念）识别参数用。
patientID <- c(1, 2, 3, 4)
age <- c(25, 34, 28, 52)
diabetes <- c("Type1","Type2","Type1","Type1")
status <- c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes,status)
