创建因子的函数介绍如下：
factor(x, levels = sort(unique(x), na.last = TRUE),
labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x))
levels 用来指定因子可能的水平（缺省值是向量x中互异的值）；labels
用来指定水平的名字；exclude表示从向量x中剔除的水平值；ordered是
一个逻辑型选项用来指定因子的水平是否有次序。回想数值型或字符型
的x。
>factor(1:3)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3
>factor(1:3, levels=1:5)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3 4 5
>factor(1:3, labels=c("A", "B", "C"))
[1] A B C
Levels: A B C
>factor(1:5, exclude=4)
[1] 1 2 3 NA 5
Levels: 1 2 3 5
函数levels用来提取一个因子中可能的水平值：
>f <- factor(c(2, 4), levels=2:5)
>f
[1] 2 4
Levels: 2 3 4 5
>levels(f)
[1] "2" "3" "4" "5"
因子用来存储类别变量(categorical variables)和有序变量，这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数。因子表示分类变量，有序因子表示有序变量。生成因子数据对象的函数是factor(),语法是factor(data, levels, labels, ...)，其中data是数据，levels是因子水平向量，labels是因子的标签向量。
1、创建一个因子。
例1：
>colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')
>col <- factor(colour)
>col1 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('Green', 'Red', 'Yellow')) #labels的内容替换colour相应位置对应levels的内容
>col2 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('1', '2', '3'))
>col_vec <- as.vector(col2) #转换成字符向量
>col_num <- as.numeric(col2) #转换成数字向量
>col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R'))
2、创建一个有序因子。
例1：
>score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')
>score1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A'))
>score1
[1] A B A C B
Levels: C <B <A
3、用cut()函数将一般的数据转换成因子或有序因子。
例1：
>exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98,
65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
>exam1 <- cut(exam, breaks = 3) #切分成3组
>exam1
[1] (82,98] (82,98] (50,66] (82,98] (82,98] (66,82] (82,98] (82,98] (66,82]
[10] (66,82] (66,82] (50,66] (82,98] (66,82] (82,98] (50,66] (66,82] (66,82]
[19] (50,66] (50,66] (50,66] (50,66] (82,98] (66,82] (82,98] (66,82] (66,82]
[28] (82,98] (50,66] (82,98]
Levels: (50,66] (66,82] (82,98]
>exam2 <- cut(exam, breaks = c(0, 59, 69, 79, 89, 100)) #切分成自己设置的组
>exam2
[1] (89,100] (89,100] (0,59] (79,89] (79,89] (69,79] (89,100] (89,100]
[9] (69,79] (69,79] (69,79] (59,69] (89,100] (69,79] (89,100] (59,69]
[17] (69,79] (69,79] (0,59] (0,59] (59,69] (59,69] (79,89] (79,89]
[25] (89,100] (69,79] (69,79] (89,100] (0,59] (79,89]
Levels: (0,59] (59,69] (69,79] (79,89] (89,100]
>attr(exam1, 'levels')
[1] "(50,66]" "(66,82]" "(82,98]"
>attr(exam2, 'levels')
[1] "(0,59]" "(59,69]" "(69,79]" "(79,89]" "(89,100]"
>attr(exam2, 'class')
[1] "factor"
#一个有序因子
>x <- factor(rep(1:5,3))
>ordered(x,labels = c('a1','a2','a3','a4','a5'))
[1] a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5 a1 a2 a3 a4 a5
Levels: a1 <a2 <a3 <a4 <a5
R语言中的颜色1 颜色名称表示法
R语言中的颜色表示方式主要有两种，一种是用颜色的名称表示，例如：blue、red、orange等等，要知道R语言中颜色名称可以使用colors()方法得到。下图只显示50个颜色值：
library(scales)
show_col(colors()[1:50],label=T)
2 颜色值表示法
另一种颜色的表示方法是用数值的方法表示：也就是RGB的方法表示，通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的 可以使用rgb()方法-设置三种颜色的值（0-1）：例如 rgb(1, 0, 0)表示红色， 设置透明颜色时，再添加一个参数：rgb(1, 0, 0, 0.1)。也可以是0-255之间的数值：例如rgb()方法设置颜色（0-255）： rgb(255, 0, 0, max=255) 也表示红色, 透明颜色：rgb(255, 0, 0, 0.1 ,max=255)。还有一种颜色写法是用16进制的字符表示：#FF0000表示红色，没两位依次表示RGB的值；
3 数字表示法
可以用数字1、2、3等表示颜色，这些数字指向R语言中的色板palette颜色，如1代表当前palette的第1种颜色，2代表当前palette的第2种颜色等，默认色板中的颜色如下:
>palette()
[1] "black" "red" "green3" "blue" "cyan" "magenta" "yellow"
[8] "gray"
4 颜色的应用
为柱状图填充颜色,4种颜色都表示红色，分别填充到柱状图的4个柱子中：
看具体用在什么函数中，比如：
用在回归模型中lm(y~x1+x2),~右边为自变量，左边为因变量。
用在箱线图中barpolt(y~x1),表示将x1视作分组变量，分组输出y的箱线图
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。
