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01 R語言所處理的工作層

解釋一下：最下面的一層為數據源，往上是數據倉庫層，往上是數據探索層，包括統計分析，統計查詢，還有就是報告。

再往上的三層，分别是數據挖掘，數據展現和數據決策。

由上圖可知，R語言是可以用于數據挖掘，數據展現，而後領導根據展現的數據來決策，R語言在數據展現的方面，擁有很強大的功能。

02 R語言的數據結構

包括如下的幾項：包括向量，矩陣，數組，數據框，列表和因子

1. 向量：創建向量的方法一共有三種，分别如下：

第一種，使用c的這個方法：

解釋一下，就是創建x1向量，x2向量，然後分别使用length和mode函數，獲得向量的長度和向量的類型，上面顯示的向量的類型是numeric，即為數字類型。

然後，分别使用rbind(x1,x2)和cbind(x1,x2)兩個方法分别對兩個向量進行行組合和列組合。

那麼向量是否可以為别的類型呢？答案很顯然是可以的，如下所示，向量中隻要含有字符串，那麼這個向量就是字符類型的。

第二種創建向量的方法，及向量的截取：

由上面的代碼可知，不寫c的情況下，可以直接使用來完成向量的創建，而且在常見的同時，根據加減乘來決定所創建向量的具體的形式。

向量中元素的選取和别的語言中的數組的方法是相同的，不同的是，他可以加上一個負号進行選取，而後選取的結果就是去掉這個元素之後的其他的元素。

這種方法不單單适用于單個元素，依舊适用于多個元素，多個元素的時候使用來完成。

第三種創建向量的方式：

這種創建方式，長的和第一種方法有點相同，其效果和第二個方法的效果又有點相似，其中by其表示等差，length表示的是個數，根據個數來判斷方差到底是多少？

這三種創建向量方法的總結對比，似乎會得到一個結論：

第一種，适合于創建有限個少量的元素的向量

第二種，适合于創建大量元素，但是這些元素之間關系不是那麼強烈的向量

第三種，适合創建擁有等差性質的向量

下面的時候，還有一個創建向量的方法。

最後還有一個向量，是R語言之中内置的常向量，用來表示a,b,c,d...z等26個字母

2. 使用特定的函數，對向量進行操作

這裡包括了which函數，其中which.max和which.min分别用來取向量中的最大值和最小值的下标，注意是下标，不是對應的值，還可以用來去特定範圍和特定值的下标，而後便是rev函數和sort函數，分别用來進行反轉和排序。

3. 矩陣

不同于創建向量的方法，矩陣的創建方法隻有一種，且是在向量的基礎上，對向量進行按列和按行進行排序得到的結果。

由上面可知，前面有關三個創建向量的方法是有誤的，c方法很顯然也可以用來創建大量的元素的向量，用matrix方法對向量進行組合的時候，默認是安裝列來進行書序的組合，比如第一個，矩陣，按照列，第一個列是1,2,3，第二列才是4,5,6所以就是明顯的按列進行，如果改為用byrow=T，則改為按行來排列。

4. 數組

5. 數據框

數據框的構建也隻有一種方法，他的也是有向量組合而成，由此可以見得，向量是R語言最根本對的數據結構，如果沒有向量，一切都是不行的。

同時不同于矩陣，他的每一個列可以和其他的列是不同的類型。

6. factor

下圖所示，iris是R語言内置的數據框，如果使用facotor就可以選擇其中的一列

如上圖所指示，就是去的列的值了，字面的上的意思就是取得影響因子。

7. 列表

所謂列表，可以看成是有序個元素的集合，他存進去的順序很顯然是和取出來的書序是相等的。

03 R語言計算相關的函數

1. 普通運算

由上圖所示，mean是求平均值，sum是求和，max( ）是求最大值，，min 是求最小值

2. 矩陣運算

包括加減乘除，求特征值和特征向量等等

其加法減法的表示沒有啥特殊的，同時需要注意的是，t是表示轉置，他的功效很大，還可以吧轉化為矩陣，如下圖所示：

就完成了到行矩陣的轉換，同時也完成了行矩陣到列矩陣的轉換

矩陣的乘法，就是%*% ,純粹的*隻是矩陣的元素相乘。diag函數，可以根據矩陣獲得列表對象線上的元素，當然還可以根據對角線上的元素，來創建一個矩陣，同時可以用來構建單位陣。

如下計算，rnorm是去的随機數，solve函數是用求得矩陣a的逆矩陣，即為矩陣的除法

如下圖所示，solve函數依舊可以用來解方程組：

如下圖所示，eigen函數就是用來取得一個矩陣的特征向量和特征值，同時可以使用$來取出

04 R的語句

1. for語句：

不同于别的語法，for循環之中，沒有必要初始化值，a或者b有一個初始化的值

2. while 循環語句：

不同于上面的，a需要有初始的值，也還要控制i的加減

05 一些其他的特殊的函數

注意在，文本中，如果想加載這個文件打印，就需要在文本的代碼之中，使用print函數。

End.

來源：博客園

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