R 数据类型
数据类型指的是用于声明不同类型的变量或函数的一个广泛的系统。
变量的类型决定了变量存储占用的空间，以及如何解释存储的位模式。
R 语言中的最基本数据类型主要有三种：
数字
逻辑
文本
数字常量主要有两种：
| 一般型 | 123 -0.125 |
|---|---|
| 科学计数法 | 1.23e2 -1.25E-1 |
逻辑类型在许多其他编程语言中常称为布尔型(Boolean)，常量值只有 TRUE 和 FALSE。
注意：R 语言区分大小写，true 或 True 不能代表 TRUE。
最直观的数据类型就是文本类型。文本就是其它语言中常出现的字符串(String)，常量用双引号包含。在 R 语言中，文本常量既可以用单引号包含，也可以用双引号包含，例如：
>'nhooo'=="nhooo"[1]TRUE
有关于 R 语言的变量定义，并不像一些强类型语言中的语法规则，需要专门为变量设置名称和数据类型，每当在 R 中使用赋值运算符时，实际上就是定义了一个新的变量：
a=1b<-TRUEb="abc"
按对象类型来分是以下 6 种（后面会详细介绍这几种类型）：
向量
向量(Vector)在 Java、Rust、C# 这些专门编程的的语言的标准库里往往会提供，这是因为向量在数学运算中是不可或缺的工具——我们最常见的向量是二维向量，这种向量在平面坐标系中必然会用到。
向量从数据结构上看就是一个线性表，可以看成一个数组。
R 语言中向量作为一种类型存在可以让向量的操作变得更加容易：
>a=c(3,4)>b=c(5,0)>a+b[1]84>
c() 是一个创造向量的函数。
这里把两个二维向量相加，得到一个新的二维向量 (8, 4)。如果将一个二维向量和三维向量做运算，将失去数学意义，虽然不会停止运行，但会被警告。
我建议大家从习惯上杜绝这种情况的出现。
向量中的每一个元素可以通过下标单独取出：
>a=c(10,20,30,40,50)>a[2][1]20
注意：R 语言中的"下标"不代表偏移量，而代表第几个，也就是说是从 1 开始的！
R 也可以方便的取出向量的一部分：
>a[1:4]#取出第1到4项，包含第1和第4项[1]10203040>a[c(1,3,5)]#取出第1,3,5项[1]103050>a[c(-1,-5)]#去掉第1和第5项[1]203040
这三种部分取出方法是最常用的。
向量支持标量计算：
>c(1.1,1.2,1.3)-0.5[1]0.60.70.8>a=c(1,2)>a^2[1]14
之前讲述的常用的数学运算函数，如 sqrt 、exp 等，同样可以用于对向量作标量运算。
"向量"作为线性表结构，应该具备一些常用的线性表处理函数，R 确实具备这些函数：
向量排序：
>a=c(1,3,5,2,4,6)>sort(a)[1]123456>rev(a)[1]642531>order(a)[1]142536>a[order(a)][1]123456
order() 函数返回的是一个向量排序之后的下标向量。
向量统计
R 中有十分完整的统计学函数：
| 函数名 | 含义 |
|---|---|
| sum | 求和 |
| mean | 求平均值 |
| var | 方差 |
| sd | 标准差 |
| min | 最小值 |
| max | 最大值 |
| range | 取值范围（二维向量，最大值和最小值） |
向量统计示例：
>sum(1:5)[1]15>sd(1:5)[1]1.581139>range(1:5)[1]15
向量生成
向量的生成可以用 c() 函数生成，也可以用 min:max 运算符生成连续的序列。
如果想生成有间隙的等差数列，可以用 seq函数：
>seq(1,9,2)[1]13579
seq 还可以生成从 m 到 n 的等差数列，只需要指定 m, n 以及数列的长度：
>seq(0,1,length.out=3)[1]0.00.51.0
rep 是 repeat（重复）的意思，可以用于产生重复出现的数字序列：
>rep(0,5)[1]00000
向量中常会用到 NA 和 NULL ，这里介绍一下这两个词语与区别：
NA 代表的是"缺失"，NULL 代表的是"不存在"。
NA 缺失就像占位符，代表这里没有一个值，但位置存在。
NULL 代表的就是数据不存在。
示例说明：
>length(c(NA,NA,NULL))[1]2>c(NA,NA,NULL,NA)[1]NANANA
很显然， NULL 在向量中没有任何意义。
逻辑型
逻辑向量主要用于向量的逻辑运算，例如：
>c(1,2,3)>2[1]FALSEFALSETRUE
which 函数是十分常见的逻辑型向量处理函数，可以用于筛选我们需要的数据的下标:
>a=c(1,2,3)>b=a>2>print(b)[1]FALSEFALSETRUE>which(b)[1]3
例如我们需要从一个线性表中筛选大于等于 60 且小于 70 的数据：
>vector=c(10,40,78,64,53,62,69,70)>print(vector[which(vector>=60&vector<70)])[1]646269
类似的函数还有 all 和 any：
>all(c(TRUE,TRUE,TRUE))[1]TRUE>all(c(TRUE,TRUE,FALSE))[1]FALSE>any(c(TRUE,FALSE,FALSE))[1]TRUE>any(c(FALSE,FALSE,FALSE))[1]FALSE
all() 用于检查逻辑向量是否全部为 TRUE，any() 用于检查逻辑向量是否含有 TRUE。
字符串
字符串数据类型本身并不复杂，这里注重介绍字符串的操作函数：
>toupper("Nhooo")#转换为大写[1]"nhooo">tolower("Nhooo")#转换为小写[1]"nhooo">nchar("中文",type="bytes")#统计字节长度[1]4>nchar("中文",type="char")#总计字符数量[1]2>substr("123456789",1,5)#截取字符串，从1到5[1]"12345">substring("1234567890",5)#截取字符串，从5到结束[1]"567890">as.numeric("12")#将字符串转换为数字[1]12>as.character(12.34)#将数字转换为字符串[1]"12.34">strsplit("2019;10;1",";")#分隔符拆分字符串[[1]][1]"2019""10""1">gsub("/","-","2019/10/1")#替换字符串[1]"2019-10-1"在 Windows 计算机上实现，使用的是 GBK 编码标准，所以一个中文字符是两个字节，如果在 UTF-8 编码的计算机上运行，单个中文字符的字节长度应该是 3。
R 支持 perl 语言格式的正则表达式：
>gsub("[[:alpha:]]+","$","Twowords")[1]"$$"更多字符串内容参考：R 语言字符串介绍。
矩阵
R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。
首先看看矩阵的生成：
>vector=c(1,2,3,4,5,6)>matrix(vector,2,3)[,1][,2][,3][1,]135[2,]246
矩阵初始化内容是由一个向量来传递的，其次要表达一个矩阵有几行、有几列。
向量中的值会一列一列的填充到矩阵中。如果想按行填充，需要指定 byrow 属性：
>matrix(vector,2,3,byrow=TRUE)[,1][,2][,3][1,]123[2,]456
矩阵中的每一个值都可以被直接访问：
>m1=matrix(vector,2,3,byrow=TRUE)>m1[1,1]#第1行第1列[1]1>m1[1,3]#第1行第3列[1]3
R 中的矩阵的每一个列和每一行都可以设定名称，这个过程通过字符串向量批量完成：
>colnames(m1)=c("x","y","z")>rownames(m1)=c("a","b")>m1xyza123b456>m1["a",]xyz123矩阵的四则运算与向量基本一致，既可以与标量做运算，也可以与同规模的矩阵做对应位置的运算。
矩阵乘法运算：
>m1=matrix(c(1,2),1,2)>m2=matrix(c(3,4),2,1)>m1%*%m2[,1][1,]11
逆矩阵：
>A=matrix(c(1,3,2,4),2,2)>solve(A)[,1][,2][1,]-2.01.0[2,]1.5-0.5
apply() 函数可以将矩阵的每一行或每一列当作向量来进行操作：
>(A=matrix(c(1,3,2,4),2,2))[,1][,2][1,]12[2,]34>apply(A,1,sum)#第二个参数为1按行操作，用sum()函数[1]37>apply(A,2,sum)#第二个参数为2按列操作[1]46
更多矩阵内容参考：R 矩阵。