Numbers in R a generally treated as numeric objects (i.e. double pricision real numbers), if you explicitly want an integer, you need to specify the L suffix.
Since everything in R is an object, so it can have attributes:
- names, dimnames
- dimensions(e.g. matrices, arrays)
- class
- length
- other user-defined attributes/metadata
#向量#
用于存储数值型、字符型或逻辑型数据的一维数组，注意，单个向量中的数据必须是同一个类型，不能混合。用函数c()可创建向量:
如上，对于有规律的，如b，可以采用更简单的写法。
向量可以使用下标法索引(索引从1开始，不是从0开始)：
最简单的向量只有一个元素，称为标量(注意：实际上没有标量这个类型，只是类比，本质是单元素向量): a <- 0，通常用于表示常量。
#矩阵#
一个二维数组，维数大于2建议直接使用数组，每个元素都有相同的类型。用函数matrix()可创建矩阵：
上面两个区别在于初始化时是否设置行列的名字，另外，这里用到了list()函数，它是一个特殊的向量，可以包含不同类型的元素。
使用dim()函数可以将向量转换为矩阵：
#数组#
与矩阵类似，数组里每个元素类型也必须一样，区别在于维数可以大于2。用函数array()可以创建数组：
初始化2 * 3 * 4维数组中，c(2,3,4)说明每个维度下标的最大值，上面首先给出第3维，然后每一维用矩阵列出，因此，索引数据也很方便，这里取[2,2,3]，很容易得出16。
#数据框#
矩阵和数组的列的元素类型必须一致，而数据框[Data Frames]的列的元素类型不必一致，类似数据库的表，每一列的类型通常都不一样，这种数据类型在实际建模时更常用。用函数data.frame()可以创建数据框:
考虑如下学生成绩表格:
| Name | Chinese | Math | English |
|---|---|---|---|
| Jim | 90 | 91 | 92 |
| Lin | 87 | 88 | 89 |
用数据框来表示如下:
现在想要获取chinese成绩栏一列，可如下:
第二种有点特殊，使用了记号”$”。
可以看到，输入列名字很长，可以使用如下方法简化，这里用到了with()：
这样就相当于在scroe这个名称空间下进行操作，因此，输入chinese会自动被搜索到。
另外，在这个数据框中，名字可以标识一条数据，因此，在新建数据框时，增加一个标识符会更好，这样带打印输出或图形显示中会更直观:
可以看到，打印输出地数据框不使用1和2表示每一行，而是使用name来标识。
#因子#
Factors are used to represent categorical data. Factors can be unordered or ordered. One can think of a factor as an integer vector where each integer has a label.
R语言中，变量有三种类型:
名义型
Sexual(Man, Woman), 属于哪一类都可以，两个变量存放是顺序无关的。有序型
Score(Low, Middle, High)，成绩高低，这里是一个范围，并没有指出高多少，但是，从低到高是有一个顺序的。连续型
如年龄、身高等，值都是连续变化的。
R语言中，类别(名义型)和有序类别(有序型)又称为因子，它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。
可以看到，factor默认无序，输入”Woman”, “Man”, “Man”, “Man”后，默认按字母排序为Man、Woman，因此序号为1，2，后面查看sexual_f时对应输出就是2,1,1,1。
有时候，应用字母排序不符合实际需求，因此，需要增加参数说明按输入的顺序排序：
这里需要同时增加两个限定条件:
#列表#
列表与向量不一样，列表里的元素可以不一致，可以为向量、矩阵、数据框等的组合。用函数list()可以创建列表，列表的元素需要使用双重括号来获取，也可以给每一个元素起名字：
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