1. 安装R包

install.packages("ggplot2") #注意留意在包的名称外有引号！！！
library(ggplot2) #在加载包的时候，则不需要在包的名称外添加引号~

2. 获取帮助

?mean #查找某个函数
?"+" #对于特殊符号，应该用引号括起来

??mean #查找关键词
??"+"

help("mean")
help("+")

help.search("mean")
help.search("+")

apropos("mean") #模糊搜索，正则表达式

help.start()

example(plot)
demo()#列出所有演示
demo(graphics)

browseVignettes() #List available vignettes in an HTML browser with links to PDF, LaTeX/noweb source, and (tangled) R code (if available).
vignette(package="ggplot2") #查看ggplot2有哪些文档
vignette("Sweave",package="utils") #查看utils包中，Sweave的文档

data() #Loads specified data sets, or list the available data sets

RsiteSearch("mean")

3. R的更新

windows

卸载后去官网重新下载（但原先装的R包会丢失）
Rstudio中重装

install.packages("installr")
library(installr)
updateR()

linux

yum install R

4. 基本数学运算

x+y #加
x-y #减
x*y #乘
x/y #除

x^y #x**y #乘幂
x%%y #取余
x%/%y #整除

exp(1) #指数运算
log(1) #对数
log10(1e3)
log(3^4,base=3) #log3(4)
log1p(3)  #computes log(1+x) accurately also for |x| << 1
expm1(3) #computes exp(x) - 1 accurately also for |x| << 1

sqrt(2^2) #平方根 square root
abs(-3) #绝对值

sin(2) #三角函数
cos(2)
tan(2)

min(1:4) #得到的是最小值
max(1:4) #得到的是最大值
which.min(c(1,2,3,4,5)) #得到的是最小值的下标
which.max(c(1,2,3,4,5)) #得到的是最大值的下标
pmin(c(1,2,3,4),c(4,3,2,1)) #得到 1 2 2 1 ，pmin()求的是对应位置的最小值，即1和4比，2和3比，3和2比，4和1比
pmax(c(1,2,3,4),c(4,3,2,1)) #得到 4 3 3 4

round(2.3) #四舍五入
floor(2.3) #向下取整
ceiling(2.3) #向上取整
trunc(2.3) #向0取整
signif(2.3，digits=1) #保留给定位数的精度

sum(1:4)
prod(1:4)
cumsum(1:4) #累加
cumprod(1:4) #累乘
factorial(4) #阶乘 4！=4*3*2*1
choose(5,0:5) #二项式 c(n,k)

mean()
sd() #标准差
var() #方差

5. 向量和矩阵的线性代数运算

crossprod() #向量内积/点积
%*% #向量外积
solve() #解线性方程和求逆
t() #矩阵转置
qr() #QR分解
chol() #cholesky分解
det() #矩阵行列式值
eigen() #矩阵特征值和特征向量
diag() #提取方阵中的对角元素/根据输入值返回单位矩阵
sweep(matrix(1:6,ncol=1),1,c(1,2,3),"+") #批量运算 matrix矩阵，按行（1）计算（列是2），第一行加1，第2行加2，第3行加3

6. 数据类型

-数值型
-复数型
-日期
-逻辑型
-字符型
-原型

mode(x) #查看x的数据类型

#is语句 判断，返回TRUE/FALSE
is.numeric(x) #日期也是numeric()类型
is.complex(x)
is.logical(x)
is.character(x)
is.raw(x)

#as语句 其实也是有条件的，不是你想转型就能转型的！！！
# > as.numeric("IT DOESN'T WORK!")
# [1] NA 

#logical的T和F，对应的数值是1和0

as.numeric(x)
as.complex(x)
as.logical(x)
as.character(x)
as.raw(x)

数值型

实数（整数、小数、科学计数型）

复数型

日期

逻辑型

有3个（注意，都是大写！！！不要误写成True/False）
-TRUE
-FALSE
-NA(not available)

字符型

原型

7. 数据结构

-向量
-矩阵
-数组
-数据框
-列表
-因子