使用R有一段时间，如今开始系统性归纳此前所学，亦当深化记忆。
R studio
R studio是R的一种编译环境，较为user friendly。
其代码输入的主要区域为console与source。个人感觉最好在source中以脚步的形式编写代码，即使只有一两行，可以养成编写代码的习惯。在脚本中编写代码可以“ctrl + Enter”的形式运行当前光标所在一行的代码，或者选择多行后一起运行。
R 的小技巧
- 在console中可通过键盘的“↑”返回上一行的代码
-
dev.off()可以弃除当前所有画图。 -
rm(list = ls())可以移除当前环境中所有变量，其中rm()=remove() - R studio中各种小扫把，可以去除相应区域的对象。
- ‘？function’可以查询该function的信息。可以将help中的例子复制至script中尝试调用。
Examples # rm() 的例子
tmp <- 1:4
## work with tmp and cleanup
rm(tmp)
## Not run:
## remove (almost) everything in the working environment.
## You will get no warning, so don't do this unless you are really sure.
rm(list = ls())
## End(Not run)
R包的安装
.libPaths()可查看当前包安装的路径
> .libPaths()
[1] "**/R-3.5.2/library"
R library的安装可以通过 install.packages("library") 实现。
安装后，每次重启R后要载入library时，有两种方法：
library()
require()
两者区别在于：
library和require都可以载入包，但二者存在区别。
在一个函数中，如果一个包不存在，执行到library将会停止执行，require则会继续执行。
R包的解除
有时候载入多个包可能会让同名函数发生冲突，这个时候可以通过解除环境中的某个包来避免函数冲突
## 解除`dplyr`
detach("package:dplyr")
R的环境变量
## 获取环境变量
Sys.getenv()
## 设定环境变量
Sys.setenv(KEY='value')
获取当前变量
ls() 默认下可以获取当前已创建的变量名
a <- 1:3
b <- c('a','b','c')
ls()
## [1] "a" "b"
获取特定变量
objects() 默认下可以获取当前环境特定变量名
a1 <- 1:5
a2 <- 2:6
a3 <- 8:9
objects(pattern = '^a')
## [1] "a" "a1" "a2" "a3"
注意的是无论是ls() 还是objects() 返回的只是变量名，如果需要获取变量具体的值需要使用get()或mget()
暂完。
