向量（vector）是R语言最基本的数据类型。向量中的元素必须为同一属性，常见的向量类型有数值型向量、字符型向量和逻辑型向量。
由于内容有点多，将分三个博客来讲解，这篇博客主要讲向量的创建、向量的属性、向量元素的访问以及向量元素的修改。
1. 创建向量
在R中，使用c()函数创建向量是最常用的方式。比如，下面的代码设定数值向量ages的内容为6个小孩的年龄4，7，6，5，6和7：
> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7) ## 数值型向量这里的c(......)函数会把它所有的参数首尾相连而形成一个向量，其中函数可以传入任意数量参数。
函数名称“c”是单词"combine"的首字母，有“结合”的意思，很形象。
函数的参数也可以是向量，比如：
> new_ages <- c(12, ages, 17)上面代码会在ages向量的前后分别添加12和17，形成一个新向量new_ages。
若要查看向量内容，可直接输入向量/变量名称：
> ages
[1] 4 7 6 5 6 7
> new_ages
[1] 12 4 7 6 5 6 7 17用c()函数也可创建字符型向量和逻辑型向量，比如：
> colors <- c('red', 'black', 'blue', 'yellow') ## 字符型向量
> colors
[1] "red" "black" "blue" "yellow"
> booleans <- c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE) ## 逻辑型向量
> booleans
[1] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE2. 向量的属性
拿到一个向量，你可能会问一些问题，比如：它是啥类型，向量长度多大等等。对于数值型向量，比如，你想知道它的平均值、最大值以及最小值等。
2.1 向量的类型
在R中，可以用class()函数来查看向量的类型，比如：
> class(ages)
[1] "numeric"
> class(colors)
[1] "character"
> class(booleans)
[1] "logical"从上面结果可以看出，ages，colors和booleans分别属于数值型、字符型和逻辑型向量。
2.2 向量的大小
向量的大小是指向量中元素的个数，可以用length()函数来查看：
> length(ages)
[1] 6
> length(colors)
[1] 4
> length(booleans)
[1] 5上面结果说明ages，colors和booleans向量分别有6，4和5个元素。
2.3 其它
对于数值型向量，可通过一些函数来了解向量中的数值情况，比如：
> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7)
> mean(ages) ## 平均值
[1] 5.833333
> max(ages) ## 最大值
[1] 7
> min(ages) ## 最小值
[1] 4更多有关操作向量的函数将在后续博客介绍。
3. 访问向量中的元素
有时你可能只需要使用向量中的某些元素，这时要用到索引。在R中，[]来指定索引，索引从位置1开始。下面来看一些例子：
- 获取向量
ages的第四个元素
> ages[4]
[1] 5- 获取向量
ages的第二、第三和第六个元素
> index <- c(2, 3, 6)
> ages[index]
[1] 7 6 7或者一步到位：
> ages[c(2, 3, 6)]
[1] 7 6 7- 访问除第四个元素之外的其它元素
> ages[-4] ## 访问除第四个元素外的其它元素
[1] 4 7 6 6 7- 访问大于5的元素
> ages[ages > 5] ##通过逻辑运算访问所需元素
[1] 7 6 6 7注意：元素访问操作不会改变原向量的内容。
4. 修改向量中的元素
我们可以通过赋值运算来改变向量中的内容，比如：
> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7)
> ages
[1] 4 7 6 5 6 7
> ages[2] <- 10 ## 将向量的第二个元素改为10
> ages
[1] 4 10 6 5 6 7
> ages[ages<=6] <- 3 ## 将向量元素小于等于6的值都改为3
> ages
[1] 3 10 3 3 3 7
> ages <- ages[1:4] ## 将向量截断为只包含前面四个元素
> ages
[1] 3 10 3 3
> ages <- NULL ## 删除向量中的所有元素
> ages
NULL5. 有名称的向量
上述向量中的元素都没有名称，其实在R中可以给向量中的每个元素命名。
5.1 创建有名称向量
可用c()函数直接创建有名称向量，比如：
> new_ages <- c(kim=7, rob=6, tony=12) ## 向量元素的名称分别为'kim', 'rob', 'tony'，值分别为7,6,12
> new_ages
kim rob tony
7 6 12对于无名称向量，利用names()函数可用给向量的每个元素命名，比如：
> ages <- c(4, 7, 6, 5, 6, 7) ## 无名称向量
> names(ages) <- c('bob', 'tom', 'lucy', 'andy', 'sandy', 'joe') ## 向量元素命名
> ages
bob tom lucy andy sandy joe
4 7 6 5 6 7
> names(ages) ## 输出向量名称
[1] "bob" "tom" "lucy" "andy" "sandy" "joe"5.2 元素访问
对于有名称向量，通过指标和名称都可以访问元素，分四种情况：
-
ages[i]：返回向量元素的值和名称
-
ages[[i]]：只返回向量元素的值
-
ages[元素名称]：返回向量元素的值和名称
-
ages[[元素名称]]：只返回向量元素的值
> ages[2]
tom
7
> ages[[2]]
[1] 7
> ages['tom']
tom
7
> ages[['tom']]
[1] 75.3 删除元素的名称
利用as.vector()函数可以删除向量中元素的名称，比如：
> new_ages <- c(kim=7, rob=6, tony=12)
> new_ages
kim rob tony
7 6 12
> as.vector(new_ages)
[1] 7 6 12R向量的第一部分内容：向量的创建、向量的属性、向量元素的访问以及向量元素的修改就讲到这。
如若有遗漏，后期将会添加至本博客。
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