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
摘自： https://www.cnblogs.com/yupeter007/p/5325575.html
矩阵的存储默认是按列进行存储的
matrix (data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow =FALSE, dimnames = NULL)
创建一个c(1:12)的三行四列的矩阵，
colnames<-c("c1","c2","c3","c4")
rownames<-c("r1","r2","r3")
x<-matrix(1:12,nrow=3,ncol=4,byrow=TRUE,dimnames=list(rownames,colnames))
x
c1 c2 c3 c4
r1 1 2 3 4
r2 5 6 7 8
r3 9 10 11 12
y<-t(x)
若是针对的是一个向量
y<-(1:10)
装置后得到的是行向量
[1] "matrix"
若要的到列向量则
matrix(rnorm(100),nrow=10)
matrix(2,ncol=n,nrow=m)
4.1创建对角矩阵
diag(x,ncol=n,nrow=m)
若x为矩阵 则diag（x）将会提取矩阵x的对角，则返回的是向量值
返回的是以矩阵对角的对角矩阵
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 0 0
[2,] 0 1 0
[3,] 0 0 1
n<-ncol
m<-nrow
为矩阵的行和列命名
rownames(x)<-c()
colnames(x)<c()
A为m×n矩阵，c>0，在R中求cA可用符号：“*”，例如：
A为m×n矩阵，B为n×k矩阵，在R中求AB可用符号：“％*％”，例如：
对矩阵求逆
方法一：直接用solve（x）
方法二：加载包MASS
library(MASS)
ginv(matrix)
向量的内积
x<-c(1:5)
y<-c(3:7)
向量的外积
向量、矩阵的外积(叉积)
设x和y是n维向量，则x%o%y表示x与y作外积.
, , 2, 1
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]28 14 20
[2,]4 10 16 22
[3,]6 12 18 24
, , 1, 2
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]3 12 21 30
[2,]6 15 24 33
[3,]9 18 27 36
, , 2, 2
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]4 16 28 40
[2,]8 20 32 44
[3,] 12 24 36 48
outer()是更为强大的外积运算函数，outer(x,y)计算向量x与y的外积，它等价于x %o%y
函数。outer()的一般调用格式为
outer(x，y，fun=”*”)
det(x),求矩阵x的行列式值
qr(x)$rank求x矩阵的秩
解线性方程组和求矩阵的逆矩阵
R语言定义多维数组
数组有一个特征属性叫做维数向量（dim属性），维数向量是一个元素取正整数值的向量 ，其长度是数组的维数，比如维数向量有两个元素时数组为二维数组（矩阵）。维数向量的 每一个元素指定了该下标的上界，下标的下界总为1。
一组值只有定义了维数向量（dim属性）后才能被看作是数组。比如：
z <- 1:1500
dim(z) <- c(3, 5, 100)
这时z已经成为了一个维数向量为c(3,5,100)的三维数组。也可以把向量定义为一维数组 ，例如：
dim(z) <- 1500
数组元素的排列次序缺省情况下是采用FORTRAN的数组元素次序（按列次序），即第一下 标变化最快，最后下标变化最慢，对于矩阵（二维数组）则是按列存放。例如，假设数组a的 元素为1:24，维数向量为c(2,3,4)，则各元素次序为a[1,1,1], a[2,1,1], a[1,2,1], a[2,2,1], a[1,3,1], …, a[2,3,4]。
用函数array()或matrix()可以更直观地定义数组。array()函数的完全使用为array(x, dim=length(x), dimnames=NULL)，其中x是第一自变量，应该是一个向量，表示数组的元素 值组成的向量。dim参数可省，省略时作为一维数组（但不同于向量）。dimnames属性可以省 略，不省略时是一个长度与维数相同的列表（list，见后面），列表的每个成员为一维的名 字。例如上面的z可以这样定义：
z <- array(1:1500, dim=c(3,5,100))
函数matrix()用来定义最常用的一种数组：二维数组，即矩阵。其完全格式为 matrix(data = NA, nrow = 1, ncol = 1, byrow = FALSE, dimnames = NULL)
矩阵运算
矩阵是二维数组，但因为其应用广泛所以对它定义了一些特殊的运算和操作。
函数t(A)返回矩阵A的转置。nrow(A)为矩阵A的行数，ncol(A)为矩阵A的列数。
矩阵之间进行普通的加减乘除四则运算仍遵从一般的数组四则运算规则，即数组的对应元 素之间进行运算，所以注意A*B不是矩阵乘法而是矩阵对应元素相乘。
要进行矩阵乘法，使用运算符%%，A%%B表示矩阵A乘以矩阵B（当然要求A的列数等于B的 行数）。例如：
A <- matrix(1:12, nrow=4, ncol=3, byrow=T)
B <- matrix(c(1,0), nrow=3, ncol=2, byrow=T)
A
[,1] [,2] [,3] [1,] 1 2 3 [2,] 4 5 6 [3,] 7 8 9 [4,] 10 11 12
B [,1] [,2] [1,] 1 0 [2,] 1 0 [3,] 1 0
A %*% B
[,1] [,2] [1,] 6 0 [2,] 15 0 [3,] 24 0 [4,] 33 0
另外，向量用在矩阵乘法中可以作为行向量看待也可以作为列向量看待，这要看哪一种观 点能够进行矩阵乘法运算。例如，设x是一个长度为n的向量，A是一个 R语言定义多维数组和数组的运算矩阵，则“x %% A %% x”表示二次型 R语言定义多维数组和数组的运算。但是，有时向量在矩阵乘法中的地位并不 清楚，比如“x %% x”就既可能表示内积 R语言定义多维数组和数组的运算也可能表示 R语言定义多维数组和数组的运算阵 R语言定义多维数组和数组的运算。因为前者较常用，所以S选择表示前者， 但内积最好还是用crossprod(x)来计算。要表示 R语言定义多维数组和数组的运算，可以用“cbind(x) %% x”或“x %*% rbind(x) ”。
函数crossprod(X, Y)表示一般的交叉乘积（内积） R语言定义多维数组和数组的运算，即X的每一列与Y的每一列的内积组成的矩 阵。如果X和Y都是向量则是一般的内积。只写一个参数X的crossprod(X)计算X自身的内积 R语言定义多维数组和数组的运算。
其它矩阵运算还有solve(A,b)解线性方程组 R语言定义多维数组和数组的运算，solve(A)求方阵A的逆矩阵，svd()计算奇 异值分解，qr()计算QR分解，eigen()计算特征向量和特征值
