在这里使用”环境”（environment）是为了说明R的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。
R很适合被用于发展中的新方法所进行的交互式数据分析。由于R是一个动态的环境，所以新发布的版本并不总是与之前发布的版本完全兼容。某些用户欢迎这些变化因为新技术和新方法的所带来的好处；有些则会担心旧的代码不再可用。尽管R试图成为一种真正的编程语言，但是不要认为一个由R编写的程序可以长命百岁
杀杀
记录一些R语言读入数据的方法还有可能遇到的问题~
读入数据时，需要先了解数据文件的类型（也就是看后缀）。一般就能够知道数据的类型和分隔符等信息。
另外，如果能够用excel预览一下数据的话，可以先看看数据是否有行列名。有些数据会有两列的行名，如基因名-基因id-表达值······，特殊的数据需要额外的处理。
还需要注意一下matrix和data.frame的数据结构，matrix中只能有一种数据类型，这意味着如果在读入数据时不进行合适的处理，R会将数值强行读成字符型，造成读数据的错误。
当用excel存储过之后，再用R处理时，会提示你行名重复，其实根本没有重复。因此建议不要用excel保存这种数据，一定要编辑可以使用notepad++或者ultra edit等软件。
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read.xx的函数是R的内置函数，可以直接读取，并且设置一些参数
这些函数读取后都默认为data.frame，如果需要矩阵请使用as.matrix转换。
一定要赋值，不然R语言会把大大的矩阵print出来。
如果是没怎么见过的类型：
这个函数会自动识别你的分隔符，并且把第一行设为列名，但是没办法指定行名，需要读入以后自己设置
跟read.delim类似，可以读各种类型的文件以及非常大的文件：
读取后默认是一种data.table的数据类型，需要通过as.matrix/as.data.frame转换后使用。
像perl语言一样，逐行读取数据具有很大的优势
（万一文件超多行对吧）对于那种几个G的文件，全部读进来可能会导致你的电脑死机，所以我们可以先读几百行进来看看，或者分批读取，这样不会占用电脑太大内存，读取方法和上文的一次性读入有所不同-随便找个文件举例：
接下来继续读入数据，比如说我现在想读4行，因为文件是txt类型，所以分隔设为\t
第一种：把excel中所有sheet的表格读入为data.frame，并分别命名为每个sheet的名称
---请忽略硬核打码
第二种：把excel中所有sheet的表格读入为矩阵，并放进一个list中
R语言批量读文件
批量读excel的xlsx文件原理是和读其它文件一样的。
学到了新的会持续更新哟~
