R语言特征：

type.convert()函数主要用在read.table()函数中，返回向量和因子类型，当输入为double型时会丢失精度。

>type.convert(c('abc','bcd')) # 返回因子类型

[1] abc bcd

Levels: abc bcd

>type.convert(c(as.double(1.),'1.121')) # double型丢失精度

[1] 1. 1.

2. 如果一个文件包含有小数位的数据，通过read.table()函数读取时，会指定为numeric类型。

新建一个文件num.csv包括小数

1,2,1.11

2.1,3,4.5

用read.table读取文件，并查看列的类型。

>num<-read.table(file="num.csv",sep=",") # 读文件

>num

V1 V2 V3

1 1.0 2 1.11

2 2.1 3 4.50

>class(num)

[1] "data.frame"

>class(num$V1) # 查看列的类型为numeric

[1] "numeric"

3. tools包用Rdiff()函数的参数useDiff为FALSE时，与POSIX系统的diff -b命令类似。

新建文件num2.csv

3,2,1.11

2.1,3,4.5

用Rdiff()比较两个文件num.csv和num2.csv。

>Rdiff('num.csv','num2.csv',useDiff = FALSE)

1c1

<1,2,1.11

---

>3,2,1.11

[1] 1

4. 新函数anyNA()，结果与 any(is.na(.))一致，性能更好。

>is.na(c(1, NA))

[1] FALSE TRUE

>any(is.na(c(1, NA)))

[1] TRUE

>anyNA(c(1, NA))

[1] TRUE

5. arrayInd()和which()函数增加useNames参数，用于列名的匹配。我在测试过程，不太理解这个参数的意义。

>which

function (x, arr.ind = FALSE, useNames = TRUE)

6. is.unsorted()函数支持处理原始数据的向量。

>is.unsorted(1:10) # 排序的向量

[1] FALSE

>is.unsorted(sample(1:10)) # 无序的向量

[1] TRUE

7. 用于处理table的as.data.frame()函数和as.data.frame.table()函数，支持向provideDimnames(sep,base)函数传参数。我在测试过程中，也不理解具体是什么更新。

8. uniroot()函数增加新的可选参数extendInt，允许自动扩展取值范围，并增加返回对象参数init.it。

>f1 <- function(x) (121 - x^2)/(x^2+1) # 函数f1

>f2 <- function(x) exp(-x)*(x - 12) # 函数f2

>try(uniroot(f1, c(0,10))) # 在(0,10)的区间求f1函数的根

Error in uniroot(f1, c(0, 10)) :

f() values at end points not of opposite sign

>try(uniroot(f2, c(0, 2))) # 在(0,2)的区间求f2函数的根

Error in uniroot(f2, c(0, 2)) :

f() values at end points not of opposite sign

>str(uniroot(f1, c(0,10),extendInt="yes")) # 通过extendInt参数扩大取值搜索范围

List of 5

$ root : num 11

$ f.root : num -3.63e-06

$ iter : int 12

$ init.it : int 4

$ estim.prec: num 6.1e-05

>str(uniroot(f2, c(0,2), extendInt="yes")) # 通过extendInt参数扩大取值搜索范围

List of 5

$ root : num 12

$ f.root : num 4.18e-11

$ iter : int 23

$ init.it : int 9

$ estim.prec: num 6.1e-05

9. switch(f,)函数，当参数f是因子类型时，会出警告提示，需要转换字符串参数。

>switch(ff[1], A = "I am A", B="Bb..", C=" is C")# ->"A" # 警告提示

[1] "I am A"

Warning message:

In switch(ff[1], A = "I am A", B = "Bb..", C = " is C") :

EXPR is a "factor", treated as integer.

Consider using 'switch(as.character( * ), )' instead.

>switch(as.character(ff[1]), A = "I am A", B="Bb..", C=" is C") # 转型为字符串处理

[1] " is C"

10. 解析器已经更新，使用更少的内存。

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 sequence：等差序列 rep：重复

length：求长度 subset：求子集 seq，from:to， 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，typeof：对象存储模式与类型 names：对象的名字属性

character：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，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

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入 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 row/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，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，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：列出数据集分析

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

---