rank（）返回的是对向量中每个数值对应的秩
order（）返回的值表示位置，依次对应的是向量的最小值、次小值、第三小值......最大值
rank() sort() order() 和 reorder()
data<=c(2,3,6,1)
reorder()函数在ggplot2中见过：
x = reorder(Var1, -Freq) Var1是分类变量，Freq是数值型变量
help(recorder) 的结果：
Reorder Levels of a Factor
Description
reorder is a generic function. The "default" method treats its first argument as a categorical variable, and reorders its levels based on the values of a second variable, usually numeric.
Usage
reorder(x, ...)
Default S3 method:
reorder(x, X, FUN = mean, ...,
order = is.ordered(x))
R语言字符串处理常用函数R语言中常用的字符串处理函数：
（1）得到字符串长度：nchar()
# 生成示范字符串
（2）剪切字符串：strsplit()
# 对字符串进行剪切
（3） 得到子字符串：substr()
# 得到子字符串
（4） 判断字符串中是否有某个字串:grepl()
# 判断字符串中是否有某个字串
（5） 字符串替换：gsub()
（6）字符串定位
在Hmisc包里，有一个函数可以很方便的对文本的的目标字符串进行定位，substring.location()
用的最多的，是求均值的mean()函数，当然这里也要提到，像sum()这种求和函数，
还有sd(x) 标准差函数，var(x) 方差函数。min()求最小值，max()求最大值。
我们来具体试试，这里使用一个向量：
test<-c(2,4,5,23,199,25,78,90,12)
求最大值
>max(test)
[1] 19
求最小值
>min(test)
求和
>sum(test)
[1] 43
求标准差，求方差
>sd(test)
[1] 65.01154
>var(test)
[1] 4226.
在来试试最重要的均值
>mean(test)
[1] 48.66667
另外中位数计算。使用median()函数
>median(test)
[1] 23
如果给定一种概率分布，通常会有四类计算问题：
计算其概率密度density （d）计算其概率分布probability（p）计算其百分位数quantile （q）随机数模拟random （r）上面四类计算对应的英文首字母，就是R语言类率分布函数的开头字母。
比如说，正态分布是norm的化，那密度函数就是dnorm(),分布函数就是pnorm(),
更有用的是用相应分布生成随机数，比如rnorm(),就会生成服从正态分布的随机数。
比如我们生成100个服从正态分布的随机数
rnorm(100)
[1] -9.064408e-01 1.026560e+00 -1.097470e+00 1.055395e+00 9.377175e-01
[6] -2.080103e-01 -3.092396e-01 -8.739942e-01 -1.242774e+00 1.102486e+00
[11] 1.082092e+00 -1.695528e+00 -5.930809e-01 -2.100800e-01 8.253859e-01
[16] -1.112551e+00 -3.960474e-01 -9.354820e-01 7.291608e-01 -3.773510e-01
[21] -3.438082e-01 -7.378688e-02 -9.047609e-01 -1.036344e+00 9.485103e-01
[26] -3.437985e-01 -2.145275e-02 1.350098e+00 -1.283633e+00 3.767240e-01
[31] 1.169566e+00 -4.325399e-01 -9.215626e-02 3.839357e-01 3.045491e-01
......
我们再用相应的频率分布直方图来看一下，这些生成的随机数：
hist(rnorm(100))
R就画出了这些随机数的频率分布图
