chapter2探讨的是R中的运算符号、缺失值和逻辑运算符。
首先，R是专门为向量运算做了优化的一门程序语言，两个向量之间可以直接进行运算，前提是二者长度相当，或一个是另一个的约数，此时短的一个向量会被循环以便匹配长的一个。如果二者长度互质，循环不会完整甚至报错，因此应当尽量避免。
> 1:6 + 1:2
[1] 2 4 4 6 6 8
> 1:6 + 1:5
[1] 2 4 6 8 10 7
Warning message:
In 1:6 + 1:5 :
longer object length is not a multiple of shorter object length
同样，R中内置的常用数学函数也能够接受一个向量参数。
> cos(4:9)
[1] -0.6536436 0.2836622 0.9601703 0.7539023 -0.1455000 -0.9111303
在比较两个数值大小时，常用运算符和其他语言类似，包括== > < != >= <=。但需要注意的是，在比较浮点数大小时可能存在误差，因此如果真的要比较大小，考虑使用all.equal().
> sqrt(3)^2 == 3
[1] FALSE
> all.equal(sqrt(3)^2 , 3)
[1] TRUE
> all.equal(sqrt(3)^2 , 2.9)
[1] "Mean relative difference: 0.03333333" #如果要输出逻辑值，应用isTRUE() 作为wrapper
R中为变量赋值可以使用 = ， <- ，或者assign（‘variable_name’ , value）
R有3个特殊值：Inf（infinite） 、 NaN（not a number） 和 NA（not avilable）。要判断某个值是不是Inf、NaN或NA，不能使用==，而必须使用专门的函数：
x <- c(1,Inf,-Inf,NaN,NA)
> is.na(x) ; is.infinite(x);is.nan(x) ; is.na(x)
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
[1] FALSE TRUE TRUE FALSE FALSE
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE
R中的逻辑运算符号还是！ & |3种。注意，除了各个语言中保留的TRUE和FALSE（0以外所有实数都在逻辑运算中转换为TRUE，0转换为FALSE），NA也可以加入逻辑运算，此时结果需要额外小心。
对于一个逻辑值构成的向量，any()和all()可以接受这个向量，输出逻辑值，判断其中是否至少有一个或全为TRUE：
> x <- rnorm(10)
> y <- x>= 0
> any(y)
[1] TRUE