p10

查看首/尾6行数据：

head()

tail()

取消引用包：detach("package:name of package")

p13

生成数字序列

seq(from= ,to= , by= , length.out=)

by：间隔
length.out：返回的向量长度(生成的数字个数)

rep(x, times=,length.out=,each=)

each:每个元素重复的次数

p14

整除：%/%
求余：%%
开方：x开n次根号=x^1/n
返回最小值的下标：which.min(x)
返回最小值的下标：which.min(x)
返回最大值和最小值：range(x)
prod(x)：连乘
mad(x)：绝对中位差
IQR(x)：四分位差

p18

字符串处理函数：

ls(pat="z")：显示名称中有z的对象
paste()/paste0()
grep(pattern，x，ignore.case=F):在x中抓取含有pattern的字符串，返回字符串所在的下标。
grepl()：同上，返回值为逻辑值T\F
regexpr(pattern，x)：同上，返回值为x中各元素中含有pattern的位置，没有则为-1.
substr(x，start，stop)：提取start到stop之间的字符串
nchar(x)：返回字符串长度。

p22

处理因子数据：

tapply(x，index，fun=，simplify=T)：根据index中的因子对数据x进行fun处理。

> x <- rep(1:3,each=3)
> x
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3

> df <- mtcars$mpg[1:9]
> df
[1] 21.0 21.0 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8

> index <- factor(x,labels = c('A','B','C'))
> index
[1] A A A B B B C C C
Levels: A B C

> tapply(df,index,mean)
   A    B    C 
21.6 19.4 20.5

as.ordered(x): 将x 转化为具有顺序的因子向量

p24

创建数组：array(data=，dim=，dimnames=)
创建矩阵:matrix(x,nc=3,nr=3)

> matrix_x <- matrix(x,nc=3,nr=3)
> matrix_x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    1    2    3
[3,]    1    2    3

转置：t(matrix_x)
合并：cbind()，rbind()
求行列式：det(matrix_x)
线性方程组求解：solve(B,z)，B为系数矩阵，z为方程的值。

> B <- matrix(rbind(c(1,3,6),c(2,4,8),c(1,2,5)),nr=3);B
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    3    6
[2,]    2    4    8
[3,]    1    2    5
> z <- c(4,6,7);z
[1] 4 6 7

> solve(B,z)
[1]  1 -7  4