ma <- matrix(c(1:4, 6, 9:15), nrow = 3) ###建立矩阵
ma
# 给他一个名字
colnames(ma) <- c("A","B","C","D")
rownames(ma) <- c("x","y","z")
ma
##返回的结果是：
A B C D
x 1 4 10 13
y 2 6 11 14
z 3 9 12 15
## 针对矩阵的一些函数
## 按照行取平均值，超级实用
rowMeans(ma)
## 按照行求和
rowSums(ma)
## 按照列取平均值
colMeans(ma)
## 按照列求和
colSums(ma)
# 性价比最高函数就是t(),使用频率特别高! 行列转置
ma
ma_t <-t(ma)
ma_t
##返回的是：
x y z
A 1 2 3
B 4 6 9
C 10 11 12
D 13 14 15
## which，返回某个值所在的位置，几行，几列
## 再一次见证参数的作用!
which(ma==11,arr.ind = T)
###返回的是
row col
y 2 3
#############
## as表示转换
is.data.frame(ma) ##判断是不是data.frame
ma_df <- as.data.frame(ma)
is.data.frame(ma_df)
# as 有个系列！也很重要，用于转换数据
## 以因子来举例
a <- rep(18:21,3)
a ##18 19 21 18 19 21 18 19 21
# 因子就是分类器
a <- factor(a)
a
# 调整顺序,作图横坐标的顺序就是levels的顺序
aa <- factor(a,levels = c("21","18","20","19"),ordered = F)
aa
##小坑一个，因子转数字需要先转换成字符串###
############################################
### ################################
d <- as.numeric(as.character(a))
