R语言为用于统计分析、绘图的一门语言，在当今的数据分析任务中占据了很重要的位置，之后数据分析类的任务可能会需要用到R，因此打算从零开始学习R语言，记录学习的过程。

本文主要参照w3cschool编程狮网站的教程进行学习整理。

R对象

R的数据类型：Logica(逻辑型)、Numeric(数字型)、Integer(整数型)、Complex(复数型)、Character(字符型)、Raw(原型)。
常用的R对象：矢量、列表、矩阵、数组、因子、数据帧。

矢量©

矢量即向量，使用c创建向量，也可使用切片或者seq运算符产生向量。注意向量中的数据类型是一样的，即如果有字符型其它类型也被转为字符型(如数字型)。如：

使用索引号或者逻辑值访问向量元素，若使用负值则代表删除此值的绝对值位置处的值，如：

向量中的元素使用sort进行排序：

向量间可以进行计算，基础的有+、-、*、/、等，需要是数值型参数才能进行计算。若是某个参与计算的向量较短，则此向量会循环自身的元素个数直到和另一个向量的元素量相同，因此若为(5,11)要到4个元素则变为(5,11,5,11)。如：

列表(list)

R的列表可以包含各种类型的元素，如数字、字符串、向量、矩阵、甚至另一个列表，使用list创建列表，列表中的元素可以被命名。如：

可以通过元素名或者位置号对列表元素进行访问。

将某元素赋值为NULL则代表删除某元素，对新位置或者新名字进行元素赋值则代表增加元素到末尾。

使用merge或者c函数合并列表，使用unlist将列表转为向量：

矩阵(matrix)

矩阵包含相同元素类型，使用矩阵可用于数学计算，但是进行计算的矩阵间需要保持是同样的列数及行数。使用matrix创建矩阵，其具有的参数有data(输入的数据)、ncol(列数)、nrow(行数)、byrow(为逻辑线索，为TRUE时可以输入向量，将向量转为矩阵)、dimnames(输入行列名)。如：

使用元素的行号加列号访问元素，即[行号，列号]，任意一个为空则表明为全行或全列，使用冒号进行切片可以多选，如：

数组(array)

可以储存多个矩阵的类型，使用array创建数组，并使用dim参数设置其中矩阵的行列数及矩阵数。使用dimnames为矩阵及矩阵的行列命名，如：

通过与矩阵类似的方式进行对数组元素的访问，但是需要加上矩阵号，即[行号，列号，矩阵号]，进行矩阵计算也必须要保证参与计算的元素量相同。同时可以使用apply函数对数组内的某些元素进行计算。

因子(factor)

因子在向量的基础上创建，因子对数据分类并且分级(level)，用于给出向量中的唯一值。使用levels修改因子级别。通过gl函数可以生成包含因子的向量，指定元素出现次数及级数和分级依据。另外，数据帧的列是因子，即如数据帧出现多次“girl”，“boy”也是因子。

数据帧(data.frame)

数据帧即为表格类数据，数据帧中，每列要有列名，行名不能重复。使用data.frame创建数据帧，str函数可以查看数据帧结构，summary函数查看数据帧的统计摘要和一些性质。如：

使用列名提取列，使用[行号，列号]提取特定位置的数据：

使用新列名加上新列中的元素即可添加新列，添加新行相对复杂点，一般是将有相同结构的数据帧使用rbind进行合并。

参考：

https://www.w3cschool.cn/r/r_overview.html本文主要参考编程狮网站R语言教程进行整理，侵权立删