这里的%*%表示矩阵乘法的意思，其运算规律如下：
也可理解成m3[a,b]即是m1的第a行和m2的第b列对应元素先分别乘积，再求和，所以：
m3[1,1] =m1[1,1]×m2[1,1]+m1[1,2]×m2[2,1]=1×1+3×2=7
m3[2,1] =m1[2,1]×m2[1,1]+m1[2,2]×m2[2,1]=2×1+4×2=10
m3[2,2] =m1[2,1]×m2[1,2]+m1[2,2]×m2[2,2]=2×3+4×4=22
％＊％表示通常意义下的两个矩阵的乘积。而矩阵乘积只有在第一个矩阵的列数（column）和第二个矩阵的行数（row）相同时才有意义。
x＋y加法
x－y减法
x＊y乘法
x／y除法
x＾y乘幂
x％％y模运算
x％／％y整数除法
x＝＝y判断是否相等
x <= y判断是否小于等于
x >= y 判断是否大于等于
x &&y 标量的逻辑“与”运算
x｜｜y标量的逻辑“或”运算
x &y 向量的逻辑“与”运算(x、y以及运算结果都是向量)
X｜y的逻辑“或”运算（x、y以及运算结果都是向量）
！x逻辑非
扩展资料
R语言表面上没有标量的类型，因为标量可以看作是含有一个元素的向量，但我们看到表中，逻辑运算符对标量和向量有着不同的形式，这虽然看起来很奇怪，但这种区别很有必要。
>x <- c( TRUE, FALSE, TRUE )
>y <- c( TRUE, TRUE, FALSE )
>x &y
[1]TRUEFALSEFALSE
>x[1] &&y[1]
[1]TRUE
>x &&y
[1]TRUE
>if( x[1] &&y[1] ) print( "both TRUE" )
[1]"bothTRUE"
>if( x &y ) print( "both TRUE" )
[1]"bothTRUE"
向量是 R 语言中最基本的数据类型，在 R 中没有单独的标量（例如 1 本质上是 c(1)） 。
R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ， <-的快捷键是 alt + - 。
R的下标是从1开始的，和python等不同（python四从0开始的）
当然我们也可以用逻辑进行筛选，例如
负数下标表示不选这个这些下标，例如：
c() 可以合并向量，例如
向量有个比较有趣的性质，当两个向量进行操作时，如果长度不等， 长度比较短的一个会复制自己直到自己和长的一样长。
a 自动变成了 c(3,4,3,4) 然后与b相加 ， 得到了下面的结果。
遇到不懂得函数，可以用help("函数")查看函数用法。
矩阵，从本质上来说就是多维的向量，我们来看一看 我们如何新建一个矩阵。
可以看到向量元素变为矩阵元素的方式是按列的，从第一列 到第二列，如果我们想按行输入元素，那么需要加入 byrow = TRUE 的参数：
与向量相似，我们可以用下标来筛选矩阵， 例如：
a[行,列]
当我们对两个矩阵相乘，我们得到的结果是 对应元素两两相乘的结果，例如：
而这不是我们想要的矩阵乘法，在 R 中我们在乘法旁边加两个 百分号来做矩阵乘法：
此外，我们可以用 t() 来求矩阵的转置 ， 用 solve() 来求矩阵的逆。
数据框类似矩阵，与矩阵不同的是，数据框可以有不同的数据类型。 一般做数据分析，我们把一个类似 excel 的表格读入 R ，默认的格式 就是数据框 ， 可见数据框是一个非常重要的数据结构。
一般来说我们需要分析的数据，每一行代表一个样本，每一列代表一个 变量。
下面我们用 R 内置的数据集 iris 来看一看数据框的使用。
我们用 data 函数调入了 iris 这个数据集 ， 然后用 head 函数来看一看这个数据 的前几行 ， 可以看到有 sepal 的长度，宽度，petal 的长度和宽度，还有一个变量 Species 来描述样本的类别。
我们可以用 summary 函数来对数据集做大致的了解。
可以直观地看到每个变量的信息，对于几个数值变量，我们可以看到最小值，中位数等等统计信息。而对于 Species 这个分类变量，我们看到的是计数信息。
筛选数据框与矩阵相似,都可以通过数字下标来获取子集，不同地是因为数据框有不同的列名,我们也可以通过列名来获取某一特定列,例如：
我们可以用 names() 函数来获取数据框的列名
并可以通过为其赋值改变列的名字。
列表是一种递归式的向量,我们可以用列表来存储不同类型的数据，比如：
列表有多种索引方式，可以用如下方式获取。
今天我们实验的对象就是一组从原始 R 进化出来的工具链 Tidyverse , 它是由 Hadley Wickham 主导开发的一系列 R 包的集合。 Tidyverse 继承了R语言进行快速统计分析的优势 ， 并实现了一些新的理念 ， 例如 magrittr 包中的管道操作 ， 让线性嵌套的函数组合变得更加清晰易懂；可视化方面中的 ggplot ，使绘图变成搭积木式的图层叠加。
这样的小发明有的改变了分析的运作方式 ， 有的改变了使用者的认知方式 ， 聚在一起形成了一种新的数据分析的生态链 。具体来看 ， Tidyverse 有如下核心组件:
mpg 数据集是刻画不同汽车的排放状况的一个数据集， 总过有 234 个样本 ， 11 个变量 。 这 11 个变量分别是:
manufacture: 制造商
model: 车型
dispel： 汽车排放量
year: 制造年度
cyl: 排气管数量
trans: 排放类型
drv: 驱动方式
cty: 每公里耗油量（城市道路）
hwy: 每公里耗油量（高速路）
fl: 油的种类
class: 车的类型
更多数据相关信息可以通过 help(mpg) 指令获取。
在属性映射中加入 color=class 参数后 ， 我们可以看到每个点的汽车对应的类型被用 不同颜色表现了出来 ， 对于散点图 ， 还有 size(大小) , shape（形状） 等等参数 可以用于确定点的属性。
对于条形图的y轴就是数据框中原本的数值时，必须将geom_bar()函数中stat(统计转换)参数设置为’identity’，即对原始数据集不作任何统计变换，而该参数的默认值为’count’，即观测数量。
