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factor可以看成整數向量加上lable，當對factor進行unclass操作后，去掉了levels之后，class（unclass（x））是“integer”
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table（）函數對因子進行了解
unclass（）函數可以去掉因子的水平來看因子的內容，同時還會告訴你曾經的屬性是什么
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因子factor用于處理分類數據（數據分為有序的和無序的）
因子優于整數向量，因為因子（整數向量+標簽lable）可以對整數進行描述
factor（）進行創建，levels水平? 可以在創建factor時加入levels參數來修改基線水平
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matrix創建兩行三列的矩陣，對于矩陣用dimnames（)函數進行命名，命名時可以用list列表 ? ?
list（c（“a”，“b”），c（“c”，“d”，“e”））
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創建包含元素個數大于一的list
l<-list（c（1，2，3），c（4，5，6，7））
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給list中的元素命名
list中包含三個元素abc，他們的內容分別是1，2，3
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列表list 可以包含不同類型的元素
創建list
第一個元素只包含一個元素a
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array數組與矩陣類似但是維度可以大于二
創建數組 x<-array(1:24,dim=c(2,3,4)) ? array函數有兩個參數，內容和維度，維度用dim=c（）來確定，
標出的1是指第三個維度里面的第一個元素，每個元素是兩行三列，內容是按元素為單位進行依次 填充
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matrix矩陣（向量加上維度屬性）
創建矩陣（2個方法）
①? x<-matrix（1：6，nrow=，ncol=）（內容，行數，列數）填充時以列為單位進行填充
dim（x）查看矩陣的維度
attributes（x）查看矩陣屬性→維度
② ? y<-1:6(創建一個向量）
dim（y）<-c（2，3）（給y添加一個維度信息）
拼接矩陣
行拼接rbind（y，y2）
列拼接cbind（y，y2）
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創建向量
x<-vector（“character”，length=）
x1<-1:4
x2<-c（1，2，3，4）
若向量中的元素不是同一類型，計算機會自動轉換為同一類型
也可以用強制轉換as.numeric() ?? as.logical() ? ? as.character()轉換后會形成缺失值（NA）
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數據結構的屬性
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x<-1(與x=1相同，但是后者可能報錯）
class（x） ? “numeric”
若強調x是整數則 x<-2L
class （x） ? “integer”
TURE/FALSE（對錯全部大寫）
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五種數據結構
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rnorm 正態分布
runif 均勻分布
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R時間查看全部
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