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
R语言数据结构主要有以下四种：
向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。
以下主要讲向量：
向量就是一串数据，串联在一起，组成一个整体，向量由元素组成。
很长的向量要么从数据框提取一列，或是有规律地生成，如连续的数据：
paste0函数连接两个向量，逗号 , 前后各有一个向量，如字符型和数值型向量。
paste0和paste的区别是：
paste0函数 把两个向量的元素一一对应进行 无缝 连接，而 paste函数 把两个向量的元素一一对应进行 空格 连接。paste函数有默认值为空格，在空格处把空格去掉sep=""引号里把默认的空格去掉，即什么没有，就变成无缝连接，也可以用其它的符号连接sep="/"，sep="_"等。
数值型、字符型、逻辑型：只要有字符型在，用c()生成向量为字符型。只有逻辑型和数值型，用c()生成向量为数值型。
c()函数生成向量时，要求为生成同一种数据类型
注意的地方：
变量名 ：c()为生成向量函数，一般除字母c外，取单个字母或是单词及缩写，组成变量名的字母之间不要有空格，不能以数字为变量名或是以数字开头，变量名不能是中文名，特殊符号等。
<- 与c()函数之间没有空格。
<- 的快捷键输入：
mac电脑： option 和 - ；
windows电脑： Alt 和 -
= 在任何情况下可替代 <- ，但是 = 除了赋值，还有其它用法，比如函数里参数用法。 <- 不能在任意情况下代替 = 。
强大的计算是体现在批量计算上，先把一些数据组成一个整体，
还是以向量x为单位进行
其中五个重要函数，一定要掌握。
能用函数代替的东西，坚决不用手和眼睛去数，比如length()统计向量元素个数。
结论：unique(x)与x[!duplicated(x)]函数相同
用identical()可以判断两个函数是否相同（数据结构与数据类型是否完全相同）
重点和难点：
x==y ：x和对应位置的y相等吗？（x和y里的元素，按顺序一一对应比较，讲究位置对应，两者里第一个元素相同就返TRUE，比较完两个向量的第一位置上的元素，接着比较两个向量第二个位置元素...到两个向量最后）。
x和y不一样长：理解“循环补齐”
结论： 如果x与y的向量元素长度不相等，以长度向量说了算，不是由在==前的向量决定。
x%in%y ：x的每个元素在y中存在吗？（x的元素挨个到y里和所有元素比较，在y里有的相同的返回TRUE，不讲究位置，有就是TRUE，没有为FALSE）。比如y向量加了一个元素2，返回还是9个逻辑值，返回的逻辑值是与x一一对应，和y没有关系。
加减乘除，两个向量直接可以进行，等位运算。前提是两个向量必须等长，即元素个数一样。
用paste0或是paste连接两个向量，两个向量的长度（元素个数）不一致，循环补齐。
intersect(x,y)，union(x,y)，setdiff(x,y)，setdiff(y,x)，x与y顺序颠倒（setdiff()与%in%有点儿相似）。
[] ：取子集符号，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃.
例：在13个数中，取出大于7的数，首先把13个数值组成一个向量x，x>7返回是逻辑值。
取值子集的对象放在中括号的外面，取子集的逻辑值向量放在中括号里面。
单独运行中括号里的向量，中括号里各种条件的返回结果有共同的规律，是一个与x等长的逻辑值向量。
下标：代表在哪个位置上。
符号 ： []
按照逻辑值： 中括号里是与x等长的逻辑值向量
按照位置： 中括号里是由x的下标组成的向量（支持反选）
思考：从13个彩色（绿，蓝，黄）球中，选出属于蓝色和绿色的：
使用x %in% y还是x ==y，用x %in% y，不是等位循环补齐运算，%in%比较灵活，可以在很多场景中使用，如3选2，50选2，50选20等。
13个球的颜色赋值给向量x，蓝色和绿色赋值给y。
x %in% y
x[x %in% y]
修改向量的元素，修改x里的第四个元素
注意：R于语言里所有的修改，都要赋值，没有赋值就是没有发生过
把随机函数生成的数永远为一组数据：用随机函数生成向量，后运行set.seed(10086)
x[match(y,x)] 和 x[order(x)]
排序，如何调整元素顺序
结论：sort(x)等于x[order(x)]，背诵下来
两个向量没有做关联的操作，可以用order函数排序对应信息
向量匹配排序-match，match函数是连线用的
x[match(y,x)] 的以后用法：以y作为模版，给x调顺序。
match：谁在中括号外面，谁就在后面， x[match(y,x)] ，以y作为模板，用x作为原料去取子集，按照一个顺序取子集，取出来的子集和y一样。
需要背诵的两个用法： x[match(y,x)] 和 x[order(x)]
练习题：在以下x和y表格里如何将y的列名一对一替换为ID
切换Rproj的时候出现弹窗：是否将工作空间保存到 .Rdata ？
答案是：不保存，之前单独保存好脚本和图片，这里出现的提示是否临时保存，不需要保存。
.Rdata ？是什么：
以 . 开头的文件，通常用作配置，系统默认隐藏这类文件
.Rdata 是保存工作空间的默认文件
.History 是保存历史命令的默认文件
如果打开Rstudio特别慢，可能是因为 .Rdata 保存了很大的变量，可以找到 .Rdata 文件将其删除。
在Rproj右下角打开脚本时，编辑器脚本的中文注释出现乱码，解决如下：
以上内容是听 生信技能树 小洁老师的 R语言线上课 ，根据自己的理解记录下来，小洁老师授课非常细心，对不同水平的同学都照顾到，并且补充很多技巧以及注意事项。
之前学习过R语言，那时对向量认识不够深，也没有重视，数据框的列单独拿出来就是一个向量。认真听小洁老师的讲解以及最近跑几个GEO数据集发现学会对向量的熟练操作以及熟练一些重要的函数，在实战过程中会顺利些。
前一段工作太忙了，终于又有时间来继续学习了
列表就是一些对象（或成分，component）的有序集合。列表允许整合若干（可能无关）对象到单个对象名下。也就是说，某个列表中，可能是托干个向量、矩阵、数据框，甚至是其他列表的组合。函数list（）可创建列表。
下面创建一个列表
上述例子创建了一个列表，其中有四个成分：一个字符串、一个数值型向量、一个矩阵以及一个字符型向量。可以任意组合任意多的对象，并将它们保存为一个列表。
注意：可以通过双重括号知名代表某个成分的数字或者名称来访问列表中的元素。
列表允许以一种简单的方式组织和重新调用不相干的信息。其次，许多R函数的运行结果都是以列表的形式返回的。
一些小tips：
1、对象名称中的句点 . 没有特殊意义，但$ 和其他语言中句点有相似的意义，即指定一个数据框或列表中的某些部分。例如，A$x是指数据框A中的变量x。
2、R不提供多行注释或者是块注释功能。
3、将一个值赋予某个向量、矩阵、数组或者列表中一个不存在的元素时，R将自动扩展这个数据结构以容纳新值。
4、R中没有标量。标量以单元素向量的形式出现。
5、R中的下标不从0开始，而是从1开始。
6、变量无法被生命。他们在首次被赋值时生成。
