>a="TT"
>b=c("AA","AT","TT")
>a %in% b
[1] TRUE
2. 判断某一元素这向量中的索引（第几个位置）： index.TT=which(b==”TT”)
>index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号，which是判断函数，b是想知道的元素所在的向量
>index.TT
[1] 3
3. 相当于 python 中的字典， names 函数
>b
[1] "AA" "AT" "TT"
>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype
>names(b)
[1] "geno1" "geno2" "geno3"
>names(b)[1]
[1] "geno1"
>names(b)[1]="test"
>names(b)
[1] "test""geno2" "geno3"
>names(b)=NULL
>b
[1] "AA" "AT"
>b["geno2"]
"AT"
pop_name=c(“CEU”,"YRI")
names(pop_name)=c(1,2)
names(pop_name[1])=1
4. 去除某一元素： b[-index.nu]
#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引，可以先判断索引，再删除。
>b=c("AA","AT","TT")
>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")
>index.TT=which(b=="TT")
>b=b[-index.TT]
>b
geno1 geno2
"AA""AT"
5. 相当于 Python 中的 set() 函数 和 count() 函数： unique() ， table()
>b=c("TT","AT","AT","TT","AA")
>unique(b)#即相当于去除所有的重复，只保留一个
[1] "TT" "AT" "AA"
>table(b)#以元素为name,统计各元素的个数
b
AA AT TT
122
6. 字符串的分割： strsplit()
>test="AA"
>strsplit(test)
错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值
>strsplit(test,split='')
[[1]]
[1] "A" "A"
>test=strsplit(test,split='')[[1]]
>test
[1] "A" "A"
7. 文本文档的写入： write.table()
write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入，row.names=F去掉行的名字写入，否则会把名字写进去
##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix，见8，然后通过rbind或者cbind叠加上去。
方法一：
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=c(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是
AA
TT
CC
….
##而且还有行和列的名字，因为没有设置参数。因为对于c向量来说，写的话默认是竖着写的，每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind
方法二：
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
}
write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果是
AA TT CC
AA TT CC
AA TT CC
##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的，但是要用到append参数。
a=c()
b=c(“AA”,”TT”,”CC”)
for (i in 1:3){
a=rbind(a,b)
write.table(a,file=”test.txt”，quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)
}
8. 建立一个空的 matrix ：
res.matrix <- matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。
9. 如何将 R 运行结果输出到文件
>x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")
>z=t(x)
>ks.test(y,z)
Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
data:y and z
D = 0.207, p-value <2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided
如上面运行结果，我想将p-value <2.2e-16自动保存到一个文件中，如何用R程序实现，谢谢！
sink("output.txt")
print(ks.test(y,z)$p.value)
sink()
http://cos.name/cn/topic/16300
10 降序排列：
>a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)
>a=sort(a,decreasing=T)
>a
[1]5.04.01.21.00.1 -0.1
11. 取前1％的数
>a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)
>a=sort(a,decreasing=T)#先降序
>sig=a[round(length(a)*0.01)]
>sig
[1] 990
12.在shell中直接执行R脚本
R CMD BATCH --argstest.R
13. R中高级作图的方法
http://qizhi502.blog.163.com/blog/static/11497002520120611451736/
14:设置字体类型：
par(family='Times New Roman')
15:控制图形四周的空白大小
par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))
其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离
16控制作图区域的大小layout
layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))
分成竖着三份， 其中三份比列依次为（高度依次为2：2：1）
17保留两位小数
round(0.123,digits=2)
18 在原有图的基础上画图：
par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)
19 只显示y轴
plot(1:10,1:10,axes=F)
axis(2,at.....)
20 调节刻度方向 las
plot(1:10,1:10,las=1)
21 屏幕分割
layout(matrix(1:16,4,4))＃＃＃竖着plot
par(mfrow=c(4,4))##横着plot
22.逻辑表示或者
xor为异或，两值不等为真，两值相等为假。例：xor(0, 1)
23. 从向量中随机取几个数sample
sample(rep(1:1000),10)
23 字符串转换成小数浮点型
as.numeric("0.123")
24. 读取不规范的文本
f=readLines(afile,n=1)＃n表示读几行
f=strsplit(f,'\t')##分割
f[1][[1]]##第一行
f[1][[1]][1]##第一行 第一个字符串
25. write 写入文件
write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次 写入
26. 不需要循环，这直接对matrix没行或者每列进行筛选操作apply（）
apply（data,col2 or row1, max>0）
27.保留2位小数
a=2.300
a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))
28。调出假设检验的p value
t.test(data1,data2)$p.value
R语言和Hadoop让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？\x0d\x0a问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？\x0d\x0a\x0d\x0aa. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。\x0d\x0ab. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。\x0d\x0ac. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！\x0d\x0ad. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化\x0d\x0ad1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？\x0d\x0a\x0d\x0aa. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。\x0d\x0ab. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapReduce的并行计算框架，高效地完成计算任务。\x0d\x0ac. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapReduce并行化。Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。\x0d\x0ad. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。\x0d\x0a虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。\x0d\x0a\x0d\x0a如何让Hadoop结合R语言？\x0d\x0a\x0d\x0a从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。\x0d\x0a\x0d\x0a1）. RHadoop\x0d\x0a\x0d\x0aRHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。\x0d\x0a\x0d\x0a2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。\x0d\x0a\x0d\x0a3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。\x0d\x0a\x0d\x0a4）.Hadoop调用R\x0d\x0a\x0d\x0a上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。\x0d\x0a\x0d\x0a5. R和Hadoop在实际中的案例\x0d\x0a\x0d\x0aR和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapReduce化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。
