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R语言可以进行探索性数据分析，统计推断，回归分析，机器学习，数据产品开发
R对象的基本类型
R语言对象有五种基本类型，分别是字符，数值，整数，复数，逻辑
你可能有疑问，整数也好，复数也好，不都是数值吗？为什么要分成好几种类型呢？可以看这个例子
class函数用来查看某个变量的类型，同样的一个数3.14.如果不加L，就是数值型，加上L就是整数型，这个了解即可
R对象的属性
前面介绍的类型是R对象的某一种属性，除了类型之外，R还有名称，维度（比如矩阵或者数据框的几行几列），长度等等属性。
R的数据结构
向量
向量用于存放一组类型相同的数据，有点像C语言中的数组
向量的创建可以使用vector函数
这样就创建了一个向量，长度是十个字符，内容均为空字符，因为我们在前面创建的时候没有初始化
也有更便捷的创建方式如
这样就生成了一个1到4的向量
这种方式虽然便捷，但是只能创建等差的数据
创建向量还可以使用c函数，比如
这样就创建了这样一个向量
使用c函数创建向量的好处在于可以随意地输入我们想要的内容
可以看见使用c函数和直接1:4创建的向量一个是数值型一个是整数型，不比在意这个差异，这个差异并不会造成什么影响。
我们说向量只能用来存放一组相同类型的数据，因此我们在用c函数创建向量的时候如果给了不同类型的数据，比如
那么R其实并不会直接报错，而是会自动把他们强制转换成相同类型的元素
可以看到这里R就自动把我们输入的三个不同类型的数据都转换成了字符类型。这种转换是隐式的。不需要我们再单独用指令去完成。实际上R语言中也有单独的强制类型转换的函数，就是as.某类型，比如
运行结果如图
这是因为R不知道如何把a，b，c三个字符转换成数值型，因此使用了缺失值NA来填充
R的属性还有名称，因此我们可以给创建的向量中每个元素起一个名字，使用的是names函数，比如
运行结果如图
这代表前三个元素的名字分别为first,second,third
矩阵
矩阵有两个维度，即行和列，矩阵中的元素必须是相同类型的元素
矩阵也可以存放多个元素，实际上可以把矩阵当做一个向量+维度
创建矩阵可以使用函数matrix，matrix函数至少需要两个参数即nrow和ncol，分别代表行数和列数，比如
这样就创建了一个三行两列的元素，由于我们并没有在创建的时候对矩阵内容进行初始化，因此矩阵内容均以缺失值填充，如图
我们当然也可以在创建的同时对矩阵进行赋值，比如
这样就把矩阵内容初始化成了1到6，默认是竖着初始化的
查看矩阵的维度（其实就是行和列）可以使用函数dim，如图
这个函数在查看巨大的矩阵时非常的方便。
我们前面提到过矩阵其实就是向量+维度，根据这个思路，我们只需要给某个向量一个维度信息，就构成了一个矩阵，比如
y是一个向量，dim(y)表示y的维度信息，我们主动给这个维度信息赋值为3和2，表示y有三行两列，运行之后结果如图
一个三行两列的矩阵就创建完成了，内容填充使用的是向量y的内容
合并两个矩阵的方法
合并两个矩阵就要考虑是按行进行合并还是按列进行合并
比如现在要把图中的y和z两个矩阵拼接起来
如果是按行拼接，就是这样
如果是按列拼接，就是这样
前面介绍了可以给向量的每个元素起名字，R当然也可以给矩阵元素的行和列都起名字，使用的函数是dimnames，由于对矩阵的行和列进行命名的时候需要用到列表，因此具体的代码等到后面学完列表再展示
数组
数组与矩阵非常类似，区别在于矩阵的维度只能是2，也即行和列，但是数组的维度可以大于2，也可以等于2，如果创建数组的时候使用的维度是2，那么此时的数组和矩阵没有任何区别。
创建数组需要的是数组的维度以及初始化数组的内容，创建数组使用的是函数array，其中dim参数在传入的时候通常要使用c函数拼接，比如
运行结果如图，我们创建了一个四行六列的数组，这与矩阵没有任何区别
再来看看创建的时候给dim三个维度会发生什么，注意维度的乘积一定要和初始化内容的个数匹配，比如我们初始化的内容给了1到24，后面维度就是2*3*4=24。如
运行结果如图
可以看到结果是两个逗号再加一个数，这个数代表的就是第三个维度，然后我们可以看到有四个矩阵，这表示第三个维度里面一共有四个元素，每个元素都是一个两行三列的矩阵。同时注意到我们赋值给的数据1到24，是先填充第三个维度的第一个元素也就是这个两行三列的矩阵，然后是第三个维度的第二个元素以此类推。
R中最常用的数据结构其实是向量，矩阵，数据框，对于数组应用的并不多，了解即可。
列表
列表与矩阵的区别就是矩阵中所有元素都必须是同一类型，而列表只需要每一列是同一类型即可，不同列之间可以是不同类型的数据，且每一列的元素个数不一定相同
创建列表使用的函数是list，如图
运行结果如图，发现结果有点复杂，有一个东西是两个中括号引起来的，还有一个东西是一个中括号引起来的。其中两个中括号引起来的表示这是列表中的第几个元素，一个中括号的是列表中元素的维度情况。不管列表有多复杂，他的元素个数只与逗号有关
列表中有四个元素，第一个元素的内容只有一个a，第二个元素的内容只有一个1
如果这样创建
列表中就有两个元素，第一个元素的内容是1 2 3，第二个元素的内容是a b c
再比如这样
创建的列表仍然是两个元素，第一个元素的内容是一个两行两列的矩阵，第二个元素的内容是一个向量。
这种由两个中括号表示的虽然也是列表的第几个元素，但是看起来挺抽象的，我们其实可以再创建列表的时候给列表每个元素起个名字，比如
我们把第一个元素起名为a，第二个元素起名为b，运行结果如下
表示元素a是一个两行两列的矩阵，元素b是一个向量。这样可读性就好了很多。
发现没，其实可以把列表理解成一个进阶版的向量，他并不是一个高维的数据结构，而是一个一维的，但是他的每个元素的类型可以是任意维度的，比如向量，矩阵，数据框。
现在来填一下对矩阵的行和列进行命名的坑，对矩阵或者数组的行和列进行命名的函数是dimnames，如图
首先创建了一个列表，这个列表有两个元素，第一个元素是一个向量，内容是a b c，第二个元素也是一个向量，内容是d e，而对一个矩阵的行和列进行命名，也就是需要这么两个向量。运行结果如图
因子
因子是用来处理分类数据的，分类数据分为有序的和无序的。比如年级有大一大二大三，这就是有序的，再比如性别有男有女，他们无法比较大小，这就是无序的。可以把因子理解成整数型向量+标签，比如可以让1代表男性，2代表女性。但是因子肯定要优于整数向量，因为因子的可读性较好，这就好比C语言中的宏，或者枚举类型的好处。如果我们直接写成1,2可能过一段时间就忘记了这个1和2代表什么，但是如果我们写成因子类型，就可以一眼看出描述的是什么意思。因子这种数据结构是在以后做线性或非线性模型中经常要用到的。
因子类型的创建
如图，因子类型的创建使用的是factor函数，运行之后发现结果是一行向量再加一个levels，表示当前的因子包含两个水平，分别是female和male，levels是因子的特有属性。
如果我们在factor函数里面加入第二个参数levels，如图
发现运行结果如图
和不加入levels参数的区别就是levels的位置先后
如果我们想要对当前的因子有一个整体的认识，可以使用table函数
运行结果表示当前因子中有三个male两个female。
我们说levels是因子独有的属性，我们其实也可以对因子进行去属性，借助的函数是unclass函数，如图
运行结果发现现在这个因子的元素变成了1 1 2 1 2，实际上就是1代表male，2代表female
缺失值NA
在R中，缺失值有两种表示形式，一种是NA，一种是NaN，其中NaN属于NA，一般NaN用于表示数字的缺失值，而NA的表示类型更广。如果要判断一个向量中是否存在缺失值，可以使用is.na()函数或者is.nan函数，返回值是TRUE或者FALSE，如图
运行结果如图
我们发现is.nan的结果居然全都是FALSE，这也印证了NA不属于NAN，如果我们对上面的a向量做一些改变，把缺失值写成NaN
此时的运行结果为
这就说明了NaN是属于NA的，而NA不属于NaN。
数据框
数据框通常用来存放表格数据，每一列的元素必须相同，不同列的元素可以不同。实际上数据框就是一种特殊的列表，数据框的每一列都是这个列表的一个元素，且因为数据框的每一列长度相同，所以这个列表的所有元素都是一个个长度相同的向量。这些向量的包含元素的类型不必相等。且这些向量包含元素的个数也就是每一列的长度
换句话说，数据框是一种每个元素都是相同长度向量的列表。
创建数据框使用的是函数data.frame，这个函数的参数就是每一列的内容，我们可以在创建的同时对每一列进行命名，如图
运行结果为
顺便提一下，如果不在创建数据框的同时进行命名，也是没有语法错误的，只不过创建出来的数据框是这样的
非常的难看，因此强烈建议再创建数据框的同时对每一列进行命名。
R的数据结构总结
R的对象类型有五种，分别是字符型，数值型，整数型，复数型，逻辑型
常用的数据结构有向量，矩阵，数组，列表，因子，数据框。其中后面几种数据结构都是基于向量的，比如向量+两个维度就构成了矩阵，加两个以上的维度就构成了数组，不同类型的向量可以构成列表，如果这些含有不同元素类型的向量的长度均相同，就构成了数据框，整数型向量加标签就是因子。
创建各种数据结构使用的函数：
创建向量：1.vector函数 2.使用冒号 3.使用c函数
创建矩阵：matrix函数
创建列表：list函数
创建因子：factor函数
创建数据框：data.frame函数
