最近在跑实验用到了一组数据，原数据提供的是 Rdata 的格式，直接用 python 读出来之后只觉得要再处理有些繁琐。因为我个人目前的项目用 python 和 matlab 比较多，所以索性决定用 R 来处理，然后存为 mat 格式。
做这些事情倒也不是很麻烦，只是我对于 R 语言实在陌生，查了很多函数，虽然不算具体地学习，但是在关闭所有的浏览器标签页之前还是想把这些都记下来，以防之后还会用到。
- 创建空矩阵
x <- matrix(0,3,5)
- R 向量如何快速删除元素（Credit to https://blog.csdn.net/waple_0820/article/details/58063317）
a <- c(0,0,0,1,2,0,4)
b = which( a==0 ) # which查找，返回一个向量存有查找到的所有下标
a = a[-b] # 将查找到的所有下标取反实现快速删除。
- 清除 R studio 的工作环境（How to clear R environment）（Credit to https://community.rstudio.com/t/how-to-clear-the-r-environment/14303/3)
rm(list = ls(all.names = TRUE)) # will clear all objects includes hidden objects.
gc() # free up memrory and report the memory usage.
用 R 写一个 mat 文件（Using R to write a .mat file）（Credit to https://stackoverflow.com/questions/25346314/using-r-to-write-a-mat-file-not-giving-the-right-output ）
library(R.matlab)
writeMat("forest_test.mat", forest_test_data=forest_test)
大概这次用到的就这些。似乎还是第一次把我的专业相关的笔记放在这里，于是这里的文章主题变得更加大杂烩了（笑）
