type 数据类型
强制整型 1L
typeof(x)
工作目录 project
文件夹绑定默认读区位置和保存位置
用

setwd()改路径
双击选中，用搜索修改
matrix [,]
取左行右列
m[2,3]两个数字为该元素的下标
m[2:3,1:2]#二到三行，一到二列

dataframe#按列排列，
df= data.frame
df[1]#取出一列，返回为data.frame
df$按照列提取,返回为factor(因子)
csv 分隔符为'\t'
row.names=1设置第一列为列名
tab键补全
?read.csv查看帮助文档，了解变化来看example
dim维度，先看行名，再看列名
最大最小值
rownames探针的ID

save(ex3,file='ex3.Rdata')保存加后缀Rdata

rm(list=ls())保存完成后清空环境

不同的元素在一起会有登记
matrix(1:10,)

mytable<-read.table(file="SraRunTable.txt",sep = '\t',header = T)先放在project的路径下，然后读入时命名，行名和列名选择默认

R包
CRAN install.packages()
Bioconductor
Githud
加载包后使用：
description，usage，example

Biomanager::bioclite()

if(!require(BioManager))install.packages('BioManager')如果不能记载这个包，那么安装这个包。if(!require(BioManager))是一个条件(condition)
BioManager))install.packages('BioManager')`

data("ToothGrowth")加载内置数据集

R数据科学，第一张

#为什么制表符显示的是\t
paste("a",1:3,sep='\t')
[1] "a\t1" "a\t2" "a\t3"

多重括号从内向外看
for 循环内
i=i+1
变量的长度/
output <-vector()创建一个空的向量
output[[]]/list[[]]
getwd()#得到工作路径
setwd('')把文件放在那个路径下面
Csv 分隔符为逗号','
table 分隔符为'\t'

save(file,'.Rdata')
load('.Rdata')

《R数据科学》
数据框 $
%in% 取子集

1:ncol(test)
seq_along(test)

不限长度，列号打印
function(){}包装一个函数
as.numeric()逻辑型和因子型可以转化为数据型

列名和行名

colnames()
row.names()

行数和列数

nrow()
ncol()


(test<- iris[1:4,1:4])#打印出来
test<- iris[1:4,1:4]#只指定了函数

apply 数据框和矩阵
lapply 列表
sapply 返回值为matrix，range, quantile 返回为矩阵

?gather #每行转为一列，键对值
探针ID可以转化为geneID，

eSet #下载数据信息
exprs #提取表达矩阵
pData #提取分组信息,检查数据