is.vector(A)：判断A是否为向量；
as.vector(A)：如A是矩阵（数组），as.vector就是将矩阵转化为向量。
R中的vector分为两类，atomic和list，二者的区别在于,前者元素类型必须相同，后者可以不同。前者的代表是向量和矩阵，后者的代表是list和数据框。
is.vector
由于它们都是vector,所以用is.vector检验无法区分向量和列表。当然，也无法用as.vector将列表转换成向量。
同样是vector，矩阵和数据框用is.vector检验就返回的是FALSE，这说明is.vector也不是检验vector的，它的真正原理在于，检查是否最多只有一个属性：name。即查看其属性，如果没有属性或者只有一个name属性，才返回TRUE。
扩展资料
R语言强大的功能：
1、R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档
R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码。
2、组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码
几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用R语言的flexdashboard包， 只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。
3、几行甚至一行R代码就可以支持网络应用的运行
另外一个很酷的功能是，通过rsconnect包，R语言还可以仅用一两行代码就支持网络应用的运行。这些应用既可以通过自己的服务器来支持，也可以用shinyapps.io这种云服务器。
4、通过使用R语言的dplyr/dbplyr，几乎各种数据库都可以连接
使用dbplyr包，用R语言连接各种数据库，无论是本地的还是远程的，都非常方便。这个功能使R语言用户可以不用担心底层的数据库，而独立地从主流数据库中抽取数据。R语言的bigrquery包还可以直接利用BigQuery和其他大规模数据存储。
R语言数据结构主要有以下四种：
向量：一串相同类型的数据，不限于数字，字符，逻辑都可以，单独拿出来的一列。什么是看做一个整体，一个向量里有若干个数据，它们组成一个整体之后，可以拥有一个共同的名字。
以下主要讲向量：
向量就是一串数据，串联在一起，组成一个整体，向量由元素组成。
很长的向量要么从数据框提取一列，或是有规律地生成，如连续的数据：
paste0函数连接两个向量，逗号 , 前后各有一个向量，如字符型和数值型向量。
paste0和paste的区别是：
paste0函数 把两个向量的元素一一对应进行 无缝 连接，而 paste函数 把两个向量的元素一一对应进行 空格 连接。paste函数有默认值为空格，在空格处把空格去掉sep=""引号里把默认的空格去掉，即什么没有，就变成无缝连接，也可以用其它的符号连接sep="/"，sep="_"等。
数值型、字符型、逻辑型：只要有字符型在，用c()生成向量为字符型。只有逻辑型和数值型，用c()生成向量为数值型。
c()函数生成向量时，要求为生成同一种数据类型
注意的地方：
变量名 ：c()为生成向量函数，一般除字母c外，取单个字母或是单词及缩写，组成变量名的字母之间不要有空格，不能以数字为变量名或是以数字开头，变量名不能是中文名，特殊符号等。
<- 与c()函数之间没有空格。
<- 的快捷键输入：
mac电脑： option 和 - ；
windows电脑： Alt 和 -
= 在任何情况下可替代 <- ，但是 = 除了赋值，还有其它用法，比如函数里参数用法。 <- 不能在任意情况下代替 = 。
强大的计算是体现在批量计算上，先把一些数据组成一个整体，
还是以向量x为单位进行
其中五个重要函数，一定要掌握。
能用函数代替的东西，坚决不用手和眼睛去数，比如length()统计向量元素个数。
结论：unique(x)与x[!duplicated(x)]函数相同
用identical()可以判断两个函数是否相同（数据结构与数据类型是否完全相同）
重点和难点：
x==y ：x和对应位置的y相等吗？（x和y里的元素，按顺序一一对应比较，讲究位置对应，两者里第一个元素相同就返TRUE，比较完两个向量的第一位置上的元素，接着比较两个向量第二个位置元素...到两个向量最后）。
x和y不一样长：理解“循环补齐”
结论： 如果x与y的向量元素长度不相等，以长度向量说了算，不是由在==前的向量决定。
x%in%y ：x的每个元素在y中存在吗？（x的元素挨个到y里和所有元素比较，在y里有的相同的返回TRUE，不讲究位置，有就是TRUE，没有为FALSE）。比如y向量加了一个元素2，返回还是9个逻辑值，返回的逻辑值是与x一一对应，和y没有关系。
加减乘除，两个向量直接可以进行，等位运算。前提是两个向量必须等长，即元素个数一样。
用paste0或是paste连接两个向量，两个向量的长度（元素个数）不一致，循环补齐。
intersect(x,y)，union(x,y)，setdiff(x,y)，setdiff(y,x)，x与y顺序颠倒（setdiff()与%in%有点儿相似）。
[] ：取子集符号，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃.
例：在13个数中，取出大于7的数，首先把13个数值组成一个向量x，x>7返回是逻辑值。
取值子集的对象放在中括号的外面，取子集的逻辑值向量放在中括号里面。
单独运行中括号里的向量，中括号里各种条件的返回结果有共同的规律，是一个与x等长的逻辑值向量。
下标：代表在哪个位置上。
符号 ： []
按照逻辑值： 中括号里是与x等长的逻辑值向量
按照位置： 中括号里是由x的下标组成的向量（支持反选）
思考：从13个彩色（绿，蓝，黄）球中，选出属于蓝色和绿色的：
使用x %in% y还是x ==y，用x %in% y，不是等位循环补齐运算，%in%比较灵活，可以在很多场景中使用，如3选2，50选2，50选20等。
13个球的颜色赋值给向量x，蓝色和绿色赋值给y。
x %in% y
x[x %in% y]
修改向量的元素，修改x里的第四个元素
注意：R于语言里所有的修改，都要赋值，没有赋值就是没有发生过
把随机函数生成的数永远为一组数据：用随机函数生成向量，后运行set.seed(10086)
x[match(y,x)] 和 x[order(x)]
排序，如何调整元素顺序
结论：sort(x)等于x[order(x)]，背诵下来
两个向量没有做关联的操作，可以用order函数排序对应信息
向量匹配排序-match，match函数是连线用的
x[match(y,x)] 的以后用法：以y作为模版，给x调顺序。
match：谁在中括号外面，谁就在后面， x[match(y,x)] ，以y作为模板，用x作为原料去取子集，按照一个顺序取子集，取出来的子集和y一样。
需要背诵的两个用法： x[match(y,x)] 和 x[order(x)]
练习题：在以下x和y表格里如何将y的列名一对一替换为ID
切换Rproj的时候出现弹窗：是否将工作空间保存到 .Rdata ？
答案是：不保存，之前单独保存好脚本和图片，这里出现的提示是否临时保存，不需要保存。
.Rdata ？是什么：
以 . 开头的文件，通常用作配置，系统默认隐藏这类文件
.Rdata 是保存工作空间的默认文件
.History 是保存历史命令的默认文件
如果打开Rstudio特别慢，可能是因为 .Rdata 保存了很大的变量，可以找到 .Rdata 文件将其删除。
在Rproj右下角打开脚本时，编辑器脚本的中文注释出现乱码，解决如下：
以上内容是听 生信技能树 小洁老师的 R语言线上课 ，根据自己的理解记录下来，小洁老师授课非常细心，对不同水平的同学都照顾到，并且补充很多技巧以及注意事项。
之前学习过R语言，那时对向量认识不够深，也没有重视，数据框的列单独拿出来就是一个向量。认真听小洁老师的讲解以及最近跑几个GEO数据集发现学会对向量的熟练操作以及熟练一些重要的函数，在实战过程中会顺利些。
