更多内容请参考《R语言编程艺术》
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向量类型是R语言的核心。深入理解向量对R中数据结构及其操作，函数的开发和应用有着重要意义。
1 几个概念：向量，向量化，标量，元素，组件，标签，原子向量，递归向量
以下叙述参考书籍加自己理解，有叙述不妥的留言
向量vector和标量
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。
标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
> x <- c(3,23,5)
> x
[1] 3 23 5
> length(x)
[1] 3
上面x是三元向量，并且赋值给了x。[1]表示这行得第一项是输出结果的第一项。
x由3个元素组成，分别是3,23,5
长度就是其包含的元素的个数。注意区别后面的列表的长度。
向量有哪些基本类型
两大类，原子向量和列表（又叫递归向量）
原子向量有6种类型：逻辑型，整型，双精度型，字符型，复数型和原始型。整型和双精度型统称为数值型向量。
为什么叫原子型(atomic):向量的元素已经是最小的，不可再分的。
列表型，又叫递归型，因为是列表中可以继续包括列表。列表中的“元素”就是列表的各组件，其名称叫标签（tag）。
2向量的循环补齐
两个向量使用运算符，如果两个向量长度不同，R会自动循环补齐（recycle），也就是它会自动重复较短的向量，直到与另外一个向量匹配。举例如下
> c(1,2,3)+c(4,5,6,7,8,9)
[1] 5 7 9 8 10 12
> c(1,2,3,1,2,3)+c(4,5,6,7,8,9)
[1] 5 7 9 8 10 12
> 1+1:8
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9
> c(1,1,1,1,1,1,1,1)+c(1,2,3,4,5,6,7,8)
[1] 2 3 4 5 6 7 8 9
有没有感觉像生物学中的复制，只是模版决定了待合成的链的长度，并不决定其组成序列，影响其组成的是自身。但是当要进行两者运算的时候，必须一一匹配，就像碱基互补配对，不能错配。
继续看下面这个例子
> x <- matrix(1:6,nrow = 3)
> x
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
> length(x)
[1] 6
> x[5]
[1] 5
x是矩阵。有6个元素。x[5]是第五个元素，值是5，明显看出，矩阵就是向量，按列填充（可以更改填充方向）。
> x+100
[,1] [,2]
[1,] 101 104
[2,] 102 105
[3,] 103 106
100被重复6次（矩阵的长度）。相当于纵向拉长，但最终仍然生成矩阵。
> x+c(100,200,300,400,500,600)
[,1] [,2]
[1,] 101 404
[2,] 202 505
[3,] 303 606
上面这个更清晰看出按列进行填充。
3向量化及向量化函数
3.1向量输入，向量或矩阵输出
向量输入，向量输出
向量化就是对向量的每一个元素应用函数，如果一个函数使用了向量化的运算符，那么它也被向量化了，代码运行速度会提升。
上面的+，还有*，/等都是向量化运算符。再举一个>
> c(5,2,4)<c(2,8,0)
[1] FALSE TRUE FALSE
> c(5,2,8)>7
[1] FALSE FALSE TRUE
返回的都是逻辑型向量。记得原则是短的自动循环补充，然后一一配对，返回一一配对的向量化结果（也可能直接输出矩阵结果）。
向量输入，矩阵输出sapply函数
举例：
> z12 <- function(x) return(c(x,x^2))
> z12(4)
[1] 4 16
> z12(1:8)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 1 4 9 16 25 36 49 64
输出结果都是向量化的。但看起来并不是我们想要的呈现方式。所以可以转变为矩阵
> matrix(z12(1:8),ncol = 2)
[,1] [,2]
[1,] 1 1
[2,] 2 4
[3,] 3 9
[4,] 4 16
[5,] 5 25
[6,] 6 36
[7,] 7 49
[8,] 8 64
除了上面，如果函数本身的返回值就是向量，可用sapply函数进行简化，调用sapply（x,f)可对x的每一个元素使用函数f()，并将结果转化为矩阵。注意
> sapply(1:8, z12)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,] 1 2 3 4 5 6 7 8
[2,] 1 4 9 16 25 36 49 64
直接输出8*2矩阵。
注意sapply是simplify apply的缩写，简化结果，但不是简单。它也可以用于列表操作，使得结果输出不再是列表，而是向量。类似本处结果的逆操作。最终目的是让结果看起来更自然更简洁。
3.2向量筛选
筛选filtering就是提取向量中符合一定条件的元素。
3.2.1生成筛选索引
目的，筛选x中平方值大于8的元素（不是元素位置，是元素本身）
x <- c(5,2,-3,8)
> x <- c(5,2,-3,8)
> x[x*x>8]
[1] 5 -3 8
向量化操作。x是4元向量，x*x也是4元向量，>是向量运算符，所以8实际是进行了循环补齐，实际是进行了如下比较
x*x>c(8,8,8,8)
返回值是布尔值向量
[1] TRUE FALSE TRUE TRUE
所以实际是用布尔值向量筛选x中的符合条件的元素，也就是执行的是
x[c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE)]
运用上述方式可以筛选另一个向量，也可以筛选自身。
再看下面这个例子
> x <- c(5,2,-3,8)
> x[x>3] <- 100
[1] 100 2 -3 100
> x[x>3] <- 'up'
> x
[1] "up" "2" "-3" "up"
第一个是x中大于3的元素赋值为100，结果仍然是数值型向量
第二个是x中大于3的赋值为‘up’，结果全部变为字符型向量
3.2.2使用subset（好处是自动去除NA值）
> subset(x,x*x>10)
[1] 5 8
3.2.3which：返回元素所处位置
> x <- c(5,2,-3,8)
> which(x*x>10)
[1] 1 4
返回的满足条件的元素所在的位置。这个对找出满足条件的元素首次出现的未知很重要，结合break。
另外match,%in%也可以进行筛选。但这两个不是向量化函数。???
3.3向量化的ifelse函数
ifelse(b,u,v)
b是布尔值向量，u和v是向量。返回向量。
> x <- c(5,2,-4,3,0)
> ifelse(x%%2==0,5,12)
[1] 12 5 5 12 5
> ifelse(x>=3,'up', ifelse(x<=-3,'down','no'))
[1] "up" "no" "down" "up" "no"
可见，返回值都是向量。其中进行的是x中的每一个元素一次进行ifelse中的逻辑判断，返回相应的值，自动进行了循环补齐。所以ifelse是向量化的。
4 常见数据结构和向量的关系及常见操作
4.1矩阵
前已述及，矩阵也是向量，特殊的向量，包含量阿哥附加的属性：行和列。所以，矩阵也有模式，例如数值型或字符型。但向量不能看做有一列或一行的矩阵。
我对矩阵的比喻是‘神龙摆尾’。从左上角开始到右下角结束，有向无环。
对矩阵可以进行各种线性代数运算，矩阵索引，矩阵筛选
矩阵因为是特殊的向量所以可以用向量的方式索引（意义不大）或根据行列进行索引。
> z <- matrix(1:24,nrow = 6)
> z
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1 7 13 19
[2,] 2 8 14 20
[3,] 3 9 15 21
[4,] 4 10 16 22
[5,] 5 11 17 23
[6,] 6 12 18 24
> z[15]
[1] 15
> which(z>17)
[1] 18 19 20 21 22 23 24
> z[2,]
[1] 2 8 14 20
> z[,-c(3:4)]
[,1] [,2]
[1,] 1 7
[2,] 2 8
[3,] 3 9
[4,] 4 10
[5,] 5 11
[6,] 6 12
> z[2,2]
[1] 8
> z[,2:4]
[,1] [,2] [,3]
[1,] 7 13 19
[2,] 8 14 20
[3,] 9 15 21
[4,] 10 16 22
[5,] 11 17 23
[6,] 12 18 24
> z[,c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE)]
[,1] [,2]
[1,] 1 19
[2,] 2 20
[3,] 3 21
[4,] 4 22
[5,] 5 23
[6,] 6 24
上述最后一个很重要，很多运算基于此。比如我们想找出第二列大于10的行。
注意上述返回的结果，有的是向量有的是矩阵。
> z[z[,2]>10,]
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 5 11 17 23
[2,] 6 12 18 24
实际进行的是：
z中第二列的每一个元素与10进行比较，所以z[,2]是向量，而10需要自动补齐，实际运行的是
> z[,2]>10
[1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
这就把返回值为TRUE的行提取出来了。
4.2对矩阵的行和列调用函数
apply函数（在矩阵的各行和格列上调用制定的函数）
apply(m,dimcode,f,fargs)
m为矩阵
dimcode为维度编号，1代表对每一行应用函数，2代表对列应用函数
f是应用在行或列上的函数（内部函数，自定义函数都可以）
fargs是f的可选参数集
4.3 增加或删除矩阵的行或列
矩阵一旦产生，其行列固定，但可以对其重新赋值。
类似操作可以改变矩阵大小,比如rbind``cbind
> cbind(100,z)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 100 1 7 13 19
[2,] 100 2 8 14 20
[3,] 100 3 9 15 21
[4,] 100 4 10 16 22
[5,] 100 5 11 17 23
[6,] 100 6 12 18 24
> rbind(100,z)
[,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 100 100 100 100
[2,] 1 7 13 19
[3,] 2 8 14 20
[4,] 3 9 15 21
[5,] 4 10 16 22
[6,] 5 11 17 23
[7,] 6 12 18 24
可见，进行了自动补齐。
5 列表和数据框（都不是向量）
5.1 列表
列表创建及基本结构
向量的元素要求同种类型，而列表list与向量不同，可以组合多个不同类型的对象。所以列表不是向量。但从技术上来说，列表就是向量，属于递归型向量(recursive vector)。
看例子
> j <- list(name="Joe",salary=55000,union=T)
> j
$name
[1] "Joe"
$salary
[1] 55000
$union
[1] TRUE
> length(j)
[1] 3
> str(j)
List of 3
$ name : chr "Joe"
$ salary: num 55000
$ union : logi TRUE
上面这个list有3个组件（又叫列表的元素。其中的joe是元素的内容）其标签(tag)分别是name,salary,union。并且三个变量的类型不一样，分别是字符型，数字型，逻辑值。
注意，列表的长度是3，是组件（元素）的个数。
这个地方要理解，因为，这对lapply的应用很重要。
列表索引
三种方式访问列表lst中的组件c，返回值是c的数据类型。
lst$c
lst[["c"]]
lst[[i]]
> j$salary
[1] 55000
> j$sa
[1] 55000
> j[[2]]
[1] 55000
> j[["salary"]]
[1] 55000
列表上应用apply系列函数lapply``sapply
lapply=list apply，对每个组件执行给定的函数，并返回另一个列表。
> lapply(list(1:3,1:9), median)
[[1]]
[1] 2
[[2]]
[1] 5
> sapply(list(1:3,1:9), median)
[1] 2 5
可见，sapply输出的是向量。还记得上面3.1部分吗
如果函数本身的返回值就不是标量，而是向量。则sapply可以自动把向量形式的结果转化为矩阵输出
如下
> sapply(1:8,function(x) return(c(x^2, sqrt(x))))
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
[1,] 1 4.000000 9.000000 16 25.000000 36.00000 49.000000 64.000000
[2,] 1 1.414214 1.732051 2 2.236068 2.44949 2.645751 2.828427
5.2数据框
直观上看，数据框更类似矩阵，有行和列两个维度，但是数据框与矩阵的不同是，数据框的每一列可以是不同的模式mode。比如一列数字，一列字符串，一列布尔值。
所以，数据框可以类比为二维矩阵，当然这里的类比是异质性的，因为每个组件的数据类型不同。
技术层面看，数据框是每个组件长度相等的列表。
数据框是实际应用中最为常见。
> d <- data.frame(kids=c("Jack","Jill"),
+ ages=c(12,10),
+ stringsAsFactors = FALSE)
> d
kids ages
1 Jack 12
2 Jill 10
数据框的访问，提取，增加，删除和矩阵非常类似，不再详述。
还有合并
apply族函数在数据框中的用法
apply
lapply
sapply
apply
如果数据框的每一列的数据类型相同，则可以对该数据框使用apply函数。或针对数据框中的某些列应用。
lapply和sapply
因为数据框技术上就是列表，所以lapply和sapply可以应用于数据框。
数据框是列表的特例，数据框的列构成列表的组件，所以lapply函数会作用于数据框的每一列，返回返回一个列表。但未知错乱，意义不大。
> lapply(d,sort)
$kids
[1] "Jack" "Jill"
$ages
[1] 10 12
> as.data.frame(lapply(d,sort))
kids ages
1 Jack 10
2 Jill 12
> apply(d[,-1],2,mean)
ages score
11.0 92.5
> lapply(d[,-1],mean)
$ages
[1] 11
$score
[1] 92.5
> sapply(d[,-1],mean)
ages score
11.0 92.5
6 因子factor
因子是R中许多强大运算和可视化的基础，暴多很多针对表格数据的运算。其来源是统计学中的名义变量（nominal variables），或称之为分类变量（categorical variables）。这种变量的本质不是数字，而是对应分类。
因子可以看做附加了更多信息的向量。
> x <- c(5,12,13,12)
> xf <- factor(x)
> xf
[1] 5 12 13 12
Levels: 5 12 13
> str(xf)
Factor w/ 3 levels "5","12","13": 1 2 3 2
> unclass(xf)
[1] 1 2 3 2
attr(,"levels")
[1] "5" "12" "13"
> x <- c(5,12,13,12)
> xf <- factor(x)
> xf
[1] 5 12 13 12
Levels: 5 12 13
> length(x)
[1] 4
> str(xf)
Factor w/ 3 levels "5","12","13": 1 2 3 2
> unclass(xf)
[1] 1 2 3 2
attr(,"levels")
[1] "5" "12" "13"
其中值得注意的几个地方
1 xf包含四个数值，共3个水平（levels，就是xf中不同的数值）
2 length返回的是数据的长度，而不是水平的个数
3 unclass要引起注意。其中返回的1232代表的是第1,2,3,2个水平，在这里这些数字已经重新编码为水平，而不是数值2，是水平2.
因子的常用函数tapply split by
tapply
tapply(x,f,g)其中，x是向量，f是因子（比如性别，党派），g是函数
要求f中每个因子需要与x有想通的长度。
tapply()执行的操作是，暂时将x分组，每组对应一个因子水平（多个因子对应一组因子组合），得到x的子向量，然后对这些子向量应用函数g()
> ages <- c(25,26,55,37,21,42)
> affils <- c('R','D','D','R','U','D')
> tapply(ages, affils, mean)
D R U
41 31 21
第二个例子
> d <- data.frame(list(gender=c("M","M","F","M","F","F"),
+ age=c(47,59,21,32,33,24),
+ income=c(55000,88000,32450,76500,12300,45650)))
> d
gender age income
1 M 47 55000
2 M 59 88000
3 F 21 32450
4 M 32 76500
5 F 33 12300
6 F 24 45650
> tapply(d$income,d$gender,mean)
F M
30133.33 73166.67
现在假如同时对age和gender感兴趣，想知道其每组平均收入。假如我们以25岁为条件，那么需要把年龄转化为因子，比如大于25的为1，小于25的为0，或其他，用前面的ifelse函数进行赋值
排列组合，性别2个因子，年龄2个因子，所以会将收入分为4组，每组代表性别和年龄的一种组合，然后对每个组合应用函数。
> d$over25 <- ifelse(d$age>25,'over','under')
> tapply(d$income, list(d$gender,d$over25), mean)
over under
F 12300.00 39050
M 73166.67 NA
split 只是形成分组
注意，这点和tapply不同，tapply是将向量分割为组，然后针对每个组应用制定函数。split的基本形式是
split(x,f)，注意返回的是列表。
还有一点注意的是split中x可以是数据框，而tapply不可以。
> split(d$income,d$over25)
$over
[1] 55000 88000 76500 12300
$under
[1] 32450 45650
> as.data.frame(split(d$income,d$over25))
over under
1 55000 32450
2 88000 45650
3 76500 32450
4 12300 45650
split可以很方便的找出各个因子的索引
> split(1:length(d$over25),d$over25)
$over
[1] 1 2 4 5
$under
[1] 3 6
split与lapply联合使用非常方便。
by函数
假如现在有这么一个需求，想对不同的性别编码组分别做年龄对收入的回归分析。
tapply好像很适合，因为分组，应用函数。但是，tapply的第一个参数必须是向量，不能是矩阵或数据框，而回归分析必须至少两列的数据或数据框，其中第一列是被预测的变量，第二列或多列是预测变量。所以tapply函数不能满足任务。
> by(d,d$gender,function(m) lm(d$income~d$age))
d$gender: F
Call:
lm(formula = d$income ~ d$age)
Coefficients:
(Intercept) d$age
8493 1199
---------------------------------------------------------------------
d$gender: M
Call:
lm(formula = d$income ~ d$age)
Coefficients:
(Intercept) d$age
8493 1199
by()的调用和tapply()非常相似，第一个参数是数据，第二个是分组因子，第三个是函数。
tapply是根据因子水平简历索引的分组，by会查找数据框不同分组的行号，从而产生2个子数据框，分别对应2个性别水平。lm函数被调用2次，作了2次回归分析。
