向量的建立：
1、数值型向量的建立
①seq()或“：” #若向量（序列）具有较为简单的规律
#注意括号有无的区别
a[-5]表示去掉第五个值，a[-(1:5)]表示去掉第1到第5个值，a[c(1,3,2)]表示查看第1第3第2个值。
前二者与后二者分别等价
length=10表示产生10个字符，自动计算。最后二项因设置太多参数出错，by和length不能同时设置。
②rep() #若向量（序列）具有较为复杂的规律
③c() #若向量（序列）没有什么规律
mode（）用来查看字符的类型，length()可用来查看长度
④scan() #通过键盘逐个输入
第一行1： 8的后面加空格然后回车；7：不空格直接回车
⑤sequence()
⑥letters[]
创建字母顺序的向量
⑦which()函数
which.max(x1)返回的值不是x1的最大值，而是最大值的下标，即最大值是第几个。
⑧rev()函数和sort()函数
rev是把向量的顺序颠倒，sort是从小到大排序
2、字符型向量的建立
字符和字符向量在R中广泛应用，比如图标的标签，字符串在输入时可以使用单引号或双引号。字符向量可以通过函数c()连接。函数paste()可以接受任意个参数，并从它们中顺次取出字符并练成字符串，形成的字符串的个数与参数中最长字符串的长度相同。如果参数中包含数字的话，数字将被强制转化为字符串，在默认情况下，参数中的各字符串是被一个空格分隔的，不过用户可以通过参数sep=""把它更改为其它字符串，包括空字符串。
3、逻辑型向量的建立
注意！、！=、==、|（表示 或 ）、&（表示 且 ）等的使用，另外逻辑向量可以在普通的运算中被使用，此时它们将被转化为数字向量，FALSE当做0，而TRUE当做1.
4、因子型向量的建立
矩阵的创建：
rbind()是一行一行的建立矩阵，cbind()是一列一列的建立矩阵。
matrix()函数
nrow表示行数，ncol表示列数。matrix默认是bycol的，即按照列从上往下排的，当设置byrow=T后，即按行从左往右排。
t()函数，矩阵加减
t()函数作用是将矩阵转置，即行变列，列变行。矩阵的加减需要有相同的行数和列数。
矩阵相乘
当两个矩阵具有的相同行数和列数，a*b表示两矩阵对应位置的值相乘；当两个矩阵符合相乘的要求时，a%*%b则表示a、b两矩阵相乘，而非值相乘。这里会报错是因为a、b两矩阵不符合矩阵相乘的要求
如上一张图所述。此处报错是因为a、b矩阵不是相同行数、列数的矩阵
diag()函数
行数和列数相等的矩阵称为方阵。diag()函数可求方阵的对角线（当是普通矩阵而非方阵时，diag函数所得情况见下图）。当diag()函数所处理的对象是向量，则创建一个对角线矩阵，其他部位是0。当diag()函数处理的是标量，如一个数值，则产生阶数为指定数字的单位矩阵。
矩阵求逆，函数rnorm(),solve()
rnorm(16)表示按照正态分布生成16个数，solve(a)表示求a矩阵的逆函数，solve(a,b)表示解方程组，即求方程组a*x=b的解x。
eigen()函数
数据框data.frame()
数据框也是矩阵形式，但列可以是不同类型的数据。每列是一个变量，每行是一个观测值。
求平均值、和、最大值、最小值、连乘、方差、标准差
R语言是区分大小写的
画散点图 plot() 函数
结果见下图
读取文件：
可以将文件存放在R的工作目录下，或者在代码中添加要读取文件的路径。
比如现在我在工作目录创建了一个 读取文件test.txt 的文件，则可以通过如下的一些函数进行读取：
倘若此文件不在工作目录下，存放位置为D:\R-3.5.1，则调用read.table()函数时要加上文件路径，如下：
第一次会报错是因为文件不在工作目录下，命令中没有添加文件路径故报错。在添加路径时要注意，应该为 // ，是因为 / 在R中表示转义字符。
此外还可以通过剪贴板操作来读取文本或者EXCEL中的数据：
即首先剪切文件中的数据，然后在R中输入相对应命令
此时文件不放在工作目录下，也可读取内容。“clipboard”表示剪切板，header=F表示不读取列头。读与不读的区别可见下图：
此外，还可以将excel文件另存为prn格式(空格分隔)或csv格式(逗号分隔)的文件，再读取。
注意文件此时需要放在工作目录下
循环语句
for语句
while语句
R脚本：
source（）函数执行脚本，脚本的位置要注意。脚本中如果想输出某个变量需要用 print（）函数。
综合例子，用seq（）函数创建学号，其它步骤详见下面的图片
用runif()函数创建均匀分布的值，runif(100,min=80,max=100)表示创建100个均匀分布的值，最大值是100，最小值是80.round（）函数表示四舍五入。rnorm（100，mean=80，sd=7）表示创建100个正态分布的值，平均值为80，标准差为7.
同样的方法构建x3，发现有超过100的值，用which(x3>100)表示超过100的值的下标。
合成数据框并保存到硬盘：
可以通过write.table()函数将数据框保存为文件，存放在指定的位置。
计算各科平均分：
mean（x)表示对数据框x求平均值，colMeans（x）表示对数据框x的各列求平均值，colMeans（x）[c（"x1","x2","x3"）]表示对数据框x的指定的三列求平均值，apply(x,2,mean)表示对数据框x的列求平均值（其中1表示对行处理，2表示对列处理）。
表示求每个人的总分
which.max(apply(x[c("x1","x2","x3“)],1,sum))表示求总分最高的值的下标。x$num表示求数据框x的num这一列，x$num[which.max(apply(x[c("x1","x2","x3")],1,sum))]表示求总分最高的值的学号。
