“ 如果说编程是盖一栋大楼，那么说，变量就是这栋大楼的各种建筑材料。想盖好大楼，我们就应该理解每种材料的特性以及使用方法。”
也许你过去接触过编程的理论，也许你没有，但是这都无关紧要，因为我会通过R的系列教程，让你的编程技能从无到有，可以处理日常的基本的矩阵文件或者表格文件，完成统计分析。
如果你过去接触过R语言，但是只限于使用别人的代码来运行，出错了就不知如何是好，那么这一系列教程将是你通向正确的光芒，指引你修改和优化别人的代码。
我将从编程的角度来讲解R语言的书写，而不是单纯的讲解如何掉包以及如何使用R来运行已有的代码。同样的，每篇文章结束以后都会有小小的练习，让你的R水平快速进步，直到能自己书写数据处理分析过程。
我的全流程是打算这样安排，首先是变量部分，大约花费10-15篇文章进行介绍，让你了解到R形形色色的变量类型以及如何使用他们，然后通过3-5节的内容进行讲解编程的控制流程，之后就是读取和写入数据1-2节，最后是函数编写，3-5节。
到这里为止，基础教程就讲完了，你就可以去看ggplot2的教程或者dplyr以及reshape2等教程了。然后后面打算出一点进阶的知识，关于R的高性能编程，内存管理，面向对象和异常捕获的知识，有兴趣的可以参考看看。
！！！目前位置是教程2 变量类型1 - 向量！！！
1 什么是向量
说起来什么叫向量，我们还是先说一下什么叫变量。变量，望文生义，它就是可变的量，你把值传给它，它就是多少，并且可以进行修改，所以就叫变量。跟变量相对的概念叫做常量，这里暂且不提，后面会有专门的教程进行讲解。
对于任何一门编程语言，变量都是最基本的构成，可以没有函数和类，但是一定会有变量，我个人对于变量的理解就是，变量是一种容器，装着你需要使用的东西。这句话后面你慢慢体会，就会理解了.
在R语言中，最最基础的一种容器就是向量了，你所见的高阶数据结构(矩阵 数据帧以及array等等)，要么是向量的变体，要么是向量的组合而成。下面来介绍一下什么是向量。
向量，是由一组同一数据类型的元素所构成的一种一维结构，如果不传入同一类型数据，R会替你转化为同类型数据。
!!!!!在Rstudio中，按下ctrl+enter键可以单行执行代码!!!!!!
2 向量的创建
每一种数据类型都有它的创建方法，R的向量也不例外。作为一种动态语言，定义变量之前是不需要声明的，我们可以定义。并且R定义变量具有多种方式，在此为了不让大家迷惑，只使用最简单也是最常用的一种向量定义方式c()。
# 创建向量
v1 <- c(1,2,3,4)
v2 <- c('a','g',3)
v3 <- c(TRUE,FALSE,TRUE)
# 查看向量 直接输入向量名字即可
v1
上面的例子中我们定义了三组向量，他们分别是v1,v2,v3，其中v1内部存的都是数字，v2存了数字和向量，而v3存了所谓的布尔值，即T和F。
看到这里你不会产生疑问吗？我们刚刚说过向量只能是同一种数据类型，但是v2为什么有字符串和数值而且还不会报错呢？让我们使用class()函数打印一下类型看看。
> class(v2)
[1] "character"
我们可以看到,v2已经是一个字符串类型了，R给我们把元素类型从数值转化为了字符型，而我们未来使用它运算的时候还会转化回来。怎么样，R是不是很聪明呢？
3 向量的索引
这一部分我们要讲解关于向量的索引，上面的部分我们已经学会了如何创建一个向量了，但是我们需要使用其中的一个值或者多个值，我们该怎么办呢？
我们将从向量，矩阵或者数据框中取特定位置的值的操作称为索引，那么我们应该如何在向量中进行索引操作呢？在R中，我们有三种最常用的索引操作，我称他们分别是直接索引，布尔索引以及范围索引。
直接索引：在向量中，元素的位置是从1开始的，也就是说，我们可以使用位置取到每个元素的值，这就是直接索引。
> # 直接索引
> v1[3]
[1] 3
> v2[1]
[1] "a"
> v3[2]
[1] FALSE
我们可以看到，使用[]可以进行向量的索引操作，查找向量中的每一个元素，这种方法非常简单，大家尝试一下就懂了。
布尔索引：在R语言中，我们还可以使用一种非常特殊的索引方法，即使用布尔值进行索引，布尔值为T的位置被取到，布尔值为F的位置则被排除，案例如下
# 布尔值索引
> v1[c(T,F,T,F)]
[1] 1 3
> v2[c(F,F,F,T)]
[1] "ao"
我们可以看到T的位置被保留了，F的位置被删除了，然后返回了一个新的向量。我们还可以发现，我们的索引本身也是一个向量，所以我们可以把索引存在向量里，然后去取值。
# 把索引装进向量里
index_v <- c(T,F,T,F)
v1[index_v]
[1] 1 3
范围索引：第三种索引方式是使用范围进行索引，即我们可以在一个范围内去取向量的元素。
# 多值索引
v1[c(1,4)]
[1] 1 4
v2[c(2,3,4)]
[1] "g" "3" "ao"
上面是使用多个位置进行索引，下面讲解一下使用范围索引
# 范围索引
v1[1:3]
[1] 1 2 3
v2[2:4]
[1] "g" "3" "ao"
v3[1:4]
[1] TRUE FALSE TRUE FALSE
是不是非常简单呢？
4 向量的增删改
知道了如何对向量进行索引操作，那么进行增删改也就不再是什么问题了。首先是进行修改操作，
# 修改v1的第一个元素为999
v1[1]<-999
# 修改v1的3，4位置元素为888 666
v1[c(3,4)] <- c(888,666)
v1
[1] 999 2 888 666
这就是向量的修改操作了，只要你索引到了，然后传入对应长度的向量，就可以完成修改了。
下面讲解向量的增加操作，首先是比较简单的末尾增加
# 增加元素
v1[5] <- 7
v1[10] <- 11
v1
如果在向量末尾添加新元素则直接像修改操作一样即可，但是如果向量长度为5，在位置10添加元素，则会对6 7 8 9 位置填充缺失值NA，然后在10这个位置添加新元素。
下面是在向量的第一个位置进行添加元素，
# 头插入元素
v1 <- c(666,v1)
v1
这就是在头部添加元素的方法了。
使用上面的方法也可以合并多个向量到一个向量中，再此不进行演示，后面留作练习。
最后讲一下向量的删除操作，在R中，使用-index来进行删除
# 删除第一个元素
v1 <- v1[-1]
v1
# 删除最后一个元素
v1 <- v1[length(v1)]
v1
# 删除多个元素
v1 <- v1[c(-1,-2,-4)]
v1
上面的操作就是对向量中元素进行删除的操作了。
最后别忘了运行一下这句代码，后面会讲解
rm(list = ls())
最后，留一点小小的练习，练习的答案将会在下一期R系列推文中展示，
# 创建5元素向量三个 一个数值型 一个字符串型 一个布尔型
# 使用布尔向量对数值向量进行索引
# 自己构建索引查找字符向量的1 3 5位置的元素
# 合并字符向量和数值向量 名为mer1
# 删除mer1向量的第一个元素
# 在mer1末尾插入元素lalala
# 删除所有的元素
rm(list = ls())
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