1.向量的命名
（为向量中的每个元素命名）
ji<-c(11,22,33,44)
names(ji)<-c("A","B","C","D")
2.向量的访问
（1）使用元素的位置引用
ji<-c(11,22,33,44,55,66)
ji(1) #提取第一个元素的值
ji(1:3) #提取1~3元素的值
ji[c(2,4,5)] #提取2、4、5位元素的值，引用若干个得转换成向量
ji(66) #提取第66位元素，但是没有，输出NA
ji(-1) #加了个-表示除了一号元素之外的其他所有数据（妙极妙极）
（2）使用逻辑向量
vc<-c(11,22,33,44,55,66)
vc[c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE,TRUE,FALSE)]#输出11，22，55（TRUE的值）
vc[c(TRUE,FALSE)]#按照循环自动补齐T,F,T,F,T,F输出11，33，55
vc[c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE)]#TFFTTF循环完为止
（3）向量的名字访问
vc<-c(11,22,33,44,55,66)
names(vc)<-("A'',"B","C","D","E","F")#为每个元素命名为ABCDEF
vc["A"]#这种方法用于访问一个元素的情况
vc[c("A","B","D")]#输出11，22，44，他会在每个数字上面标注ABCD
（4）使用which函数进行筛选
vc<-c(11,22,33,44,55,66)
> which(vc==11)
#输出这个[1] 1
which(vc==11$vc==33)#与的关系
which(vc==11|vc==33)#或的关系
which(vc>11$vc<=44)#找出＞11并且小于等于44的元素的位置
输出2 3 4
which.max(vc)#返回最大元素所在位置6，min也是一个道理
（5）使用subset函数进行索引
vc<-(11,22,33,44,55,66)
subset(vc,c(TRUE,FALSE,TRUE))
#输出11 33 55逻辑向量通过重复自动补齐
subset（vc,vc>11&vc<55）
#输出22 33 44
