通常，在使用任何编程语言进行编程时，需要使用各种变量来存储各种信息。变量只是保留值的存储位置。这意味着，当你创建一个变量，你必须在内存中保留一些空间来存储它们。
可能行存储各种数据类型的信息，如字符，宽字符，整数，浮点，双浮点，布尔等。基于变量的数据类型，操作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存中。
其他编程语言（如C和Java）相反，变量不会声明为某种数据类型。变量分配有R对象，R对象的数据类型变为变量的数据类型。尽管有很多类型的R对象。

R对象经常使用的是：
矢量，列表，矩阵，数组，因子，数据帧。

这些对象中最简单的是向量对象，并且这些原子向量有六种数据类型，也称为六类向量。其他R对象建立在原子向量之上。
六类向量：

数据类型.PNG

在R编程中，非常基本的数据类型是称为向量的R对象，其保存如上所示的不同 类的元素。注意，在R中，类的数量不仅限上述六种类型。例如，我们可以使用许多原子向量创建一个数组，其类将成为数组。

Vectors 向量
当你想用多个元素创建向量时，应

create a vector

apple <- c('red','green','yellow')
print(apple)

get the class of the vector

print(class(apple))

--------print--------

[1] "red" "green" "yellow"
[1] "character"该使用 c() 函数，这意味着将元素组合成一个向量。
Lists 列表
列表是一个R对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。

Create a list

list1 <- list(c(2,5,3),21.3,sin)

print the list

print(list1)

--------print--------

[[1]]
[1] 2 5 3

[[2]]
[1] 21.3

[[3]]
function (x) .Primitive("sin")

Matrices 矩阵
矩阵是二维矩阵数据集。它可以使用矩阵函数的向量输入创建。

create a matrix

M = matrix(c('a','a','b','c','b','a'),nrow = 2 , ncol = 3 , byrow = TRUE)
print(M)

--------print--------

 [,1] [,2] [,3]

[1,] "a" "a" "b"
[2,] "c" "b" "a"
nrow = 行数 ， ncol = 列数

Arrays 数组
虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。数组函数使用一个dim属性创建所需的维数。在下面的例子中，我们创建了一个包含两个元素的数组，每个元素为3*3个矩阵。

create an array

a <- array(c('green','yellow'),dim = c(3,3,2))
print(a)

--------print--------

, , 1

 [,1]     [,2]     [,3]    

[1,] "green" "yellow" "green"
[2,] "yellow" "green" "yellow"
[3,] "green" "yellow" "green"

, , 2

 [,1]     [,2]     [,3]    

[1,] "yellow" "green" "yellow"
[2,] "green" "yellow" "green"
[3,] "yellow" "green" "yellow"

dim = c（3,3,2） #3行3列2个矩阵

Factors 因子
因子是使用向量创建的R对象，它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。它们在统计建模中非常有用。
使用factor()函数创建因子。nlevels函数给出级别计数。

create a vector

apple_colors <- c('green','green','yellow','red','red','red','green')

create a factor object

factor_apple <- factor(apple_colors)

print the factor

print(factor_apple)
print(nlevels(factor_apple))

--------print--------

print(factor_apple)
[1] green green yellow red red red green
Levels: green red yellow
print(nlevels(factor_apple))
[1] 3

Data Frames 数据帧
数据帧是表格数据对象。与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。第一列可以是数字，第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。它是等长度的向量的列表。
使用data.frame()函数创建数据帧

create the data frame

BMI <- data.frame(
gender = c("Male","Male","Female"),
height = c(152,171.5,165),
weight = c(81,93,78),
Age = c(42,38,26)
)
print(BMI)

--------print--------

gender height weight Age
1 Male 152.0 81 42
2 Male 171.5 93 38
3 Female 165.0 78 26