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。
%>%是管道符的意思，把左边的输出（不包括 <- 之前的）当成右边的输入。
都可以shift + alt + 上下 ：快速复制粘贴
alt + 上下 ：移动行
ctrl + alt + 上下 ：多重光标
首先选中要注释掉的行，然后按Ctrl+shift+C ，这样就注释掉了。
sessionInfo()
.libPaths()
一篇关于包的博客
library(installr)
updateR()
COS中文论坛 统计之都旗下的论坛网站(d.cosx.org),它和其主站(cosx.org)一 起，是一个致力于推广与应用统计学知识的网站和社区。
1 help("t.test")
2 ?t.test
3 help.search("t.test")
4 apropos("t.test")
5 RGui>Help>Html help
6 查看R包pdf手册
getwd() 显示工作目录
setwd() 设定工作目录
list.files() 列出目录或文件夹下的文件
demo( ) 显示R的基本程序包
example( ) 显示在线帮助的例子
example(barplot)
可以把若干行命令保存在一个文本文件（比如Eg3.R）中，然 后用source函数来运行整个文件： source("E:/R demo/Chapter1-Eg3.R")
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
-1:1/0 当中/是优先级靠后的操作。相当于c(-1,0,1)/0
names(df) <- c("male", "female", "unknown")
对于矩阵，我们可以使用属性rownames和colnames来访问行名和列名。
我们也可以先定义矩阵x然后再为dimnames(x)赋值：
数值型数据 ：1.2345e30
复数常量就用3.5-2.1i
缺失值：NA（Not Available）
是否含有缺失值：
NaN表示不确定的数
• NaN属于NA的一种
• NA不是NaN
注意下面例子的比较 :
assign("x1", c(1, 2))
sort(x)返回x的元素从小到大排序的结果向量。
x=c(2,10,6,8,4,5)sort(x) [1] 2 4 5 6 8 10 order(x)返回使得x从小到大排列的元素下标向量(x[order(x)]等效于sort(x))。
此外numeric(n)可以产生一个长度为n的零向量（numeric(n)是一个 很好用的外部存储器）
paste函数用来把它的自变量连成一个字符串，中间用空格分开
Re( )计算实部，Im( )计算虚部， Mod( ) 计算复数模，Arg( )计算复数幅角。
v为一个向量，取值在－length(x)到－1之间，表示扣除相应 位置的元素。例如:
可以用x[]的写法：
R的对象有两个基本的属性：类型属性(mode)和长度属性(length)。
长度为零的向量 numeric( ) 或者 numeric(0) character( ) 或者 character(0)
数组(array): 带多个下标的类型相同的元素的集合，
函数matrix()：用于构造二维数组，即矩阵
函数factor( )用来把一个向量编码成为一个因子。
可以自行指定各离散取值水平（levels），不指定时由x的不同值来求得。
• labels可以用来指定各水平的标签，不指定时用各离散取值的对应字符串。
• exclude参数用来指定要转换为缺失值（NA）的元素值集合。
• ordered取真值时表示因子水平（Levels）是有次序的
因子可以用来作为另外的同长度变量的分类变量，使用tapply() 函数可以完成分类统计
nchar()这个函数简单，统计向量中每个元素的字符个数
tolower()和toupper()可以进行大小写字母的转换
chartr()把字符串里的元素，按要求进行转换
拆分字符串用strsplit()函数,strsplit得到的结果是列表，后面的处理要调用列表
其任何一个语句都可以看成是一个表达式。
表达式之间以分号分隔或用换行分隔。
表达式可以续行，只要前一行不是完整表达式，则下一行为上一行的继续。
线性回归模型：
lm()函数的返回值叫做模型拟合结果对象，本质上是一个列表， 有model 、coefficients、residuals等成员。lm()的结果显示十分 简单，为了获得更多的拟合信息，可以使用对lm类对象有特 殊操作的通用函数，这些函数包括：
add1 coef effects kappa predict residuals alias deviance family labels print summary anova drop1 formula plot proj
加号+或 者减号－，表示在模型中加入一项或去掉一项，第一项前面如果是加号可以 省略
在非交互运行（程序）中应使用print()来输出。
• digits参数指定每个数输出的有效数字位数；
• quote 参数指定字符串输出时是否带两边的撇号；
• print.gap参数指定矩阵或数组输出时列之间的间距
也用来输出，但它可以把多个参数连接起来再输出（具有paste() 的功能）。例如：
读取文件：
strsplit()得到的结果是 列表。
grep() 和 grepl()
sub()和gsub()
但严格地说R语言 没有字符串替换的函数，因为R语言不管什么操作对参数都是传值不传址，区别如下：
用substr()和substring() 可以通过位置进行字符串拆分或提取，两者的参数设置基本相同：
strtrim() 函数可以用于将字符串修剪到特定的显示宽度通过位置进 行字符串拆分或提取：
由于日期内部是用double存储的天数，所以是可以相减的。
weekdays ( )取日期对象所处的周几；
months ( )取日期对象的月份；
quarters ( )取日期对象的季度；
其任何一个语句都可以看成是一个表达式。
表达式之间以分号分隔或用换行分隔。
表达式可以续行，只要前一行不是完整表达式，则下一行为上一行的继续。
quantile(x, probs=seq(0,1,0.25), na.rm=FALSE, names=TRUE, type=7, …)
probs给出相应的百分位数，默认值是0，0.25，0.5，0.75，1；na.rm是处 理缺失数据的，na.rm=TRUE时，NA和NaN将从数据中移走，向量取值中 若有NA或NaN，要添加这一参数，否则会出错；names若为TRUE，返回 值当中有names这个属性"type是取值1-9的整数，选择了九种分位数算法 (具体算法见帮助文件)中的一种。
数据的分布主要考察分布函数(p), 密度函数(d), 分位数函数(q)及产生随机数(r)
以正态分布为例：
hist(x, breaks="Sturges", freq=NULL, probability=!freq,… )
break规定了直方图的组距(必须覆盖数据的范围)；freq是逻辑变量，TRUE是频率直方图， FALSE是密度直方图；probability和freq相反，TRUE是密度直方图，FALSE是频率直方图
其形式为 coplot(y ~ x | z)，其中x 和y是数值型向量，z是同长度的因子。 对z的每一水平，绘制相应组的x和y的散点图
R缺省的图形边空常常太大，以至于有时图形窗口较小时边空占了整个图形的很大一部分。
R可以在同一页面开若干个按行、列排列的窗格，在每个窗格中可以作一 幅图。每个图有自己的边空，而所有图的外面可以包一个“外边空”。
一页多图用 mfrow 参数或 mfcol 参数规定，如
函数 mtext 用来在外边空加文字标注。其用法为
在多图环境中还可以用 mfg 参数来直接跳到某一个窗格，比如
可以不使用多图环境而直接在页面中的任意位置产生一个窗格来绘图，参数为 fig ，如：
先用as.factor()转化成因子。因为levels()函数里面必须是因子。
dat$Genre没有转化成因子形式，as.factor(dat$Genre)就可以了
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这是因为R读取文件的时候，是一整段character，所以它只会返回1，适当给他分一下段。
