R语言与其说是编程语言不如说是处理数据，分析数据的一种可视化工具，或者说是R是一种统计分析和计算的环境！
R语言优势：相对来SAS不需要复杂编程，不需要去编写统计算法，编写算法简直是在浪费生命！
1.数据类型
* 数值型【numeric】
*字符型【character】
*逻辑型【logical】
*复数型【complex】
*原型【raw】ps:以二进制形式保存
*默认值【missing value】
数据对象：
1.向量
在之前先说一个seq()函数
x<-seq(1, 10, by=1)
或
x<-seq(1, 10, 1)
//生成一个递增序列【数组】 基数是1 ，末数是10，等差为1
注意事项：下标不是从0开始，而是从1开始。
1.1 向量赋值：
x<-c(1,2,3,4,5) # 用c()函数赋值【c 是create 首字母】参数有很多个。
注意事项：
1.向量所赋的值必须是相同的数据类型。
2.对于字符向量，函数 paste（）【粘贴的意思】，可以把单个的字符连成一个字符串，长度不相同时，较短的向量会被重复使用
3，可以利用assign（）函数对向量赋值
w<-c(1,2,3,4,5)= assign("w",c(1,2,3,4,5))
1.2 向量运算
遵循数学运算法则
ps:%/%表示整数除法【取整】 %%【取余】
向量运算·会对该向量的每一元素进行相同的运算，出现在同一个表达式的向量，最好是同一长度，如果长度不一，则，较短的向量表达式将被重复使用，表达式的值将和最长的向量等长的向量
1.3 向量的常见函数
length（x）//检测向量x得元素个数
mode（x）//向量x的数据类型
range（x）//向量x范围
which.mix(x)// 向量x中的最小元素下标
sort（x）//对向量x正序列排序
rev(x)// 向量反方向排列
prod（x）向量x中元素得积
match（x）匹配
*******append（）//添加函数
x<-c(1.6.7.8.9.10)
append(x, 2:5,1)
结果：1，2，3，4，5，6，7，8，9，10
1.3 向量索引
索引类似C语言中的一维数组中的下标，不同的是这里从1开始索引
2.矩阵 【二维数组】
2.1.生成矩阵的函数matrix（）
matrix （data，nrow=行数 ,ncol=列数，byrow=F/T,dimnames= " 行和列的名称 ")
byrow项控制排列元素是否按行进行，默认byrow=F
2.2.矩阵转置 t() 函数
存在矩阵A 转置矩阵t（A）
2.3矩阵运算
遵循矩阵运算法则
2.4矩阵常用的函数
crossprod（A）//取矩阵的对角元素，从左上到右下
Slove（A）矩阵求逆
eigen (A) 求矩阵的特征值和特征向量得运算
det（A）求矩阵的行列式
