终于忙完毕业设计了，非常开心的是获得了毕业设计的一等奖（Top 1%），给自己的大学划上了完美的句号。
在我的上一篇中提到了向量和矩阵，我这里便不加赘述，它们分别是储存同类类型数据的一维结构和二维结构。其他具体的应用可以参考上一篇。这次我们来看一下R语言中的其他数据结构，数组和数据框。
我们现在看一下数组，按照递推关系，大家也不难猜到，当我们多稳的数据的时候（一维，二维均可），我们需要采用数组结构，需要注意的是，此时储存的数据结构也必须是相同的。为了方便我们方便表示数组的维度，我们这时候需要引进一个概念——维度向量（dimension vector）。按照标准的定义，就是此向量是一个由正整数所构成的向量，若其长度为n，那么该数组就为n维数组。这个是向量中每一个元素，代表了我们数组各维的长度。在R语言中一般采用dim表示。
那么我们如何创造数组呢？我们利用array函数来创造，一般格式为array(data,dim,dimnames)。我先来解释一下这几个的含义再举例子。这里面的data指的是数组中的元素，dim是维度向量，在这里指的是各个维度的长度，假如在代码中省略该参数，这就说明该数组是一维的。而dimnames是顾名思义，是对dim进行命名，当然也是可以省略的。此时，我来列举一个例子：
从我们的示例中也可以看出，向量中的值被赋予给数组的时候，我们遵循的是“主列原则”。先把一个的一列中的每行排好，再以此类推。
那么如果我们储存的数据为不同种类型的呢，此时该怎么办？在这种情况下，数据框便显得尤为重要了。
数据框是可以将不同种类型的数据放在一起的数据结构。我们一般应用数据框来储存“关系表”，也即存在不同种类型数据又相互联系的数据。在此之中，每列存放的数据类型必须相同，而每列的行数必须相同。
我们使用data.frame函数来创造数据框，即data.frame(c1,c2,c3,...)。其中的“ci”代表列向量，即储存在数据框中各列的数据，这些列向量可以为任何种类的向量，不过自身必须相同。每一列的名字可以由names函数来去命名。我们来举一个例子：
我们此时便完成了一个小型数据框的创建，一般来说，我们创建小型的数据框这样子就OK了，一般大型的数据框是可以从文件中直接导入的，这个我们放在以后的篇章去说。我们先继续来看小型数据框的类型。那么如何在数据框中去选定元素呢？可以使用如矩阵中的下标记号，亦可直接指定列名。我们继续用上面的例子进行示范。
利用下标符号，如果是提出某一个元素：
如果是提出范围元素：
利用制定列名：
值得说明的是，$符号经常用于数据框中，表示提取某一列的元素，举例如下：
同时结合table函数，我们还可以得到相应两列之间的关系，举例如下：
但是这样的方法多少有点麻烦，因为每次都得把标题打上去，所以我们此时采用一个简单的方法，即用attach函数。我们来看一下现在怎么用。
这个attach函数意思是讲数据框添加到R的搜索路径中，以定位这个数据框。与之相对的，有detach函数，这个是把数据框从R的搜索路径中移除。这两个被称作是成对函数。对于这个事情，我们来举例说明：
首先假如没有用attach函数，我们有
用了attach函数，我们有
大家可以看到，当我将我创建的数据框加入到路径之中的时候，我再使用别的函数，则就可以不必再打函数名称和$了。而detach函数则是直接移除数据框。
但是大家此时需要注意一点，就是这个smart函数，当我们attach它了以后，就不可以随便更改，这样会冲突。
另外一种方法是用with函数取节省标题，同时也可以避免冲突问题。这个with函数，就是让数据框独立于作用环境之外。我举例说明：
此时我利用了R自带的数据框mtcars。大家可以看到，这时候再去寻找是找不到的。不过这个“找不到”，仅仅局限于在大括号内的函数。这便是with的局限性。
最后说一句，为了区分数据集中的不同个体和标识度的清晰，在创建数据框时，我们可以采用rowname函数。这时候变可以突出哪项最重要了。
大家先看下没有用到rowname函数的时候，制作的数据框：
如果使用了，则可成为：
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