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R语言基础知识
1. R的历史
R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的Ross Ihaka和Robert Gentleman 共同创立。由于他们的名字的首字母都是R，因此R。
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因子 (factor) 是一种特殊的向量类型,通常用来记录分类数据。因子有两种类型：有序的以及无序的。无序因子可以认为是用来标记那些有标签有类别但是又没有顺序的数据，比如说男性和女性。序因子可以用来标记那些有先后次序的数据，这些数据可以不是数值型的，但却是有序的。例如大学的助理教授、副教授以及正教授，这就是一种有序的分类。所以可以把有序因子当作是一个整型向量，其中每个整数都有一个标签。例如一个由1、2、3组成的向量，1代表较高的值，2代表一个中等的值，3代表一个较低的值。这三个变量将会有三个标签，分别是高、中、低，在R当中分别用1、2、3来表示。
可以使用factor()函数来创建因子，命令如下：
> sex = factor(c(1,0,1,1,0,1),levels = c(0,1),labels = c("male","female")) # 设置因子型数据sex
> sex # 输出sex的值
[1] female male female female male female
Levels: male female
> class(sex) # 显示sex的数据类型
[1] "factor"
创建一个含有两个level（yes和no）的简单因子，命令如下：
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> x unclass(x) # unclass() 函数能够去掉分类信息，使x变为一个整型向量
[1] 2 2 1 2 1
> attr(,"levels")
[1] "no" "yes"
一个向量可以包含单一类型的多个对象，因此可以有实数向量或整数向量。但是一个标准的向量不能包含不同类型的对象，同一个向量里的所有对象都必须是同一类型的。如果一个向量中包含两种不同类型的对象，那么R会创建最低级公共类型（least common denominator）的向量。此时R不会报错，而是将向量强制转换成（coerce）为二者的最低级公共类型。例如：
> y1 y3
[1] "a""TRUE"
> class(y3)
[1] "character"
若想强制转换对象的类型，()、()、()函数进行强制转换。
> x (x) # 根据约定0转换成FALSE，所有大于0的数都转换成TRUE
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[1] FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
> class(x)
[1] "integer"
> (x)
[1] "0" "1" "2" "3" "4" "5" "6"
> class(x)
[1] "integer"
强制转换也不一定一直成功，如果它失败了就会返回NA值。所有无意义的强制转换就会导致NA值。
> y (y)
[1] NA NA NA
Warning message:
NAs introduced by coercion
> x x
[1] 1 3 5 7 9
矩阵
矩阵（matrix）是R里的一类特殊向量，它们不是一种单一的数据类型，而是有维度（dimension）属性的向量。维度属性是一个整型向量，它的长度为2。其中第一个数字是矩阵的行数，第二个数字是矩阵的列数。
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> m # matrix() 函数来创建一个2行3列的空矩阵
> m
[,1] [,2] [,3]
[1,] NA NA NA
[2,] NA NA NA
> dim(m) # 使用dim()函数返回矩阵的维度属性：在这里为2行3列
[1] 2 3
> attributes(m) # 使用attributes()函数将返回一个列表，其中的第一个元素是dim，dim中包含向量（2，3）
$dim
[1] 2 3
这就是矩阵的所有特性 它是一个具有维度属性的向量。矩阵是按列生成的，你可以把这个过程