###关键词：特殊的R包-devtools；；包的存放路径；向量；提取元素；数值型向量和逻辑型向量简介
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#devtools包是下载Github网站上包的前提R包
install.packages('devtools ')
#加载R包
库（开发工具)
#安装Github上的包所用的安装方式
install_github('lijian13/rinds ')
#查看R包的存放路径。libPaths()
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###R语言生成向量
x - 1#' -'快捷键：按住替换' '-'
z - 1:5# - 1 1 2 3 4 5
a - c(5，4，3，1，2)
#查看两个向量是否一样
相同的(a，z)#生成：1错误
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###提取相应元素：
b - 1:10#生成一到10
b1:4#提取前四个元素- 1 1 2 3 4
b-c(2，3，4)#剔除第几位元素。即剔除第2,3,4位的元素- 1 1 5 6 7 8 9 10
b2 - c(1，4，' abc '，' hallo')# - b2 - c(1，4，' abc '，' hallo ')
###思考：
x - 1:5
y - 6:10
结果- x y#生成什么？
#生成如下
结果# - 1 7 9 11 13 15
x - 1
结果2 x y #又生成什么？
#结果如下
结果2# - 1 7 8 9 10 11
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###数值型向量和逻辑型向量
x - 1
#查看变量的类别
类别(x)# - 1 '数字'
#判断变量是整形还是浮点型
is.integer(x)# - 1 FALSE//'1 '在稀有语言中不是整形是浮点型
#R语言中为了正确生成最终数值，采用浮点型，例如：
3/2# - 1 1.5//python中直接生成一个整数
#什么时候生成整型？？
y - 1:3
类别(y)# - 1 '整数'
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###介绍两个常用函数seq和
#seq：生成一组有规律的向量
seq(from=1，to=5，by=0.5)#-1 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0
seq(from=1，to=5，by=1)# - 1 1 2 3 4 5
seq(from=10，to=1，by=-1)# - 1 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
序列(1，5，长度。out=8)#-1 1.000000 1.571429 2.142857 2.714286 3.285714 3.857143 4.428571 5.000000(输出8个数，首尾不变)
#或者length.out=len
seq(1，5，len=10)#-1 1.000000 1.444441.888889 2.333333 2.777783 3.22222 3.666674 4.11111111 4.5555565.00000(生成10个数)
seq(1，5，along.with=1:2)# - 1 1 5
seq(1，5，along.with=1:3)# - 1 1 3 5
#rep：起重复作用
rep(c(1，3)，times=5)# - 1 1 3 1 3 1 3 1 3 1 3
rep(c(1，3)，each=5)#-1 1 1 1 1 1 1 3 3 3
rep(c(1，3)，len=9)# - 1 1 3 1 3 1 3 1 3 1
#length()函数怎么使用？？如下例
x代表(1:2，时间=4)
长度(十)# - 1 8
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###逻辑型向量――TRUE/FALSE//实际上是数值型向量，是一个披着羊皮的狼
#eg:
逻辑表达式(c(真，假)，len=5)
logit# - TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE
sum(logit)# - 3
#总结逻辑型向量应用：可以采用函数判断数据框或者一组数据中是否有缺失值，做一个sum，返回值就是无缺失值个数
#逻辑表达式
10099# -正确
100=1 #-100=1中的错误： (do_set)赋值公式左手不对
100==1# -假
logit2 - c(10099，100201)
logit2# -对或错
类别（逻辑2)# -'逻辑'
#总结――――有哪些逻辑运算符："";"";"==";"=";"=";"!="
#或与非 - /|;如下例：
c(10090 1090)# -假
c(10090 | 1090)# -真
