array(vector, dimensions, dimnames)，其中vector包含array中的元素，dimensions是一个向量指定array各个维度的大小，dimnames是一个list指定各个维度对应的名称。
在R语言里面，有很多读取数据的方法。R能读文本文件，csv格式文件，通过RODBC包读取数据库数据等等。下面我介绍几种最基本的读取数据的方法！工具/原料
RStudio
方法
不管是读取数据还是写入，R都是在工作路径中完成的。所以首先我们要知道我们的R所在的工作路径是在哪里。使用getwd()函数来获取我们的工作路径。
下面查看工作路径里面有哪些文件，使用dir()函数
如果你所想导入的数据并不在你当前的工作路径中，有两种方法可以解决。第一种就是把数据文件放到工作路径中，第二种方法就是更改工作路径。更改工作路径使用setwd()函数。比如你想要把工作路径设置成桌面
现在我读取我工作路径中，名字为hw1_data.csv的文件。使用read.csv()函数
也可以使用read.table()函数来读取csv格式的文件。由于csv文件的分隔符是“，”所以我们在用read.table()函数的时候，sep参数，我们要设定为sep=“，”
发现read.table()读出来的数据，列名并不是我们文件中的列名，而是V1，V2。。。我们需要加上header这个参数来修改这个问题
另外在read.table()函数族中还有很多参数，对我们读取数据都有帮助，大家可以去了解下。使用？read.table()进行了解
参考文章地址（https://zhuanlan.zhihu.com/p/120422644） 逗号分隔文件 （.csv文件）、 制表符分隔文件 （.tsv文件）和 空格分隔文件 （.txt文件） （一）.csv文件的读取 mydata <- read.csv(file=" ", header=T, sep=",", quote="\", dec=".", fill=T, comment.char=" ") comment.char用于设置需要跳过的内容，比如需要跳过的行前面有“#”，那么设置comment.char=“#”,当然你也可以设置从中间开始读，注意，这个函数是read.csv里面的哦！ file: 以csv结尾的文件名,由文件所在路径及其文件名构成 header：是否把第一行作为表头 sep：分隔方式，csv文件分隔读入参数设置为"." tsv文件分隔读入参数设置为"\t" txt文件分隔为空格，不需要设置sep参数 也可以通过mydata <- read.table("D:/mydata.csv", header=T, sep=",", row.names="id")读取 （二）.tsv文件的读取 mydata <- read.table("D:/mydata.tsv", header=T, sep="\t", row.names="id") 除了分隔方式跟上面一样 （三）.txt文件的读取 mydata <- read.table("c:/mydata.txt", header=TRUE, row.names="id") 除了分隔方式跟上面一样 （四）以.gz结尾的压缩文件的读取 1.在R中可以使用gzfile()的方式读取压缩文件 2.使用data.table包里的fread()函数 安装并加载data.table包 install.packages("data.table") library(data.table) 使用fread()函数读取文件，这里参数和之前的一致，唯一的不同就是fread()可以直接读取压缩文件 mydata <- fread(‘c:/mydata.txt.gz’, header=T, row.names=’id’) （五）读取.xlsx后缀文件，也就是excel文件 1. 安装并加载openxlsx包 install.packages("openxlsx") library(openxlsx) 2.进行数据的导入 mydata <- read.xlsx( "mydata.xlsx"，rowNames=T) 其他参数可以通过? read.xlsx在R中根据需要进行添加的。
