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[cousera数据科学]R Programming
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## 第一课 基础篇
1.R的对象种类（原子级，只有这几种），对一门语言来说，数据类型是需要首先搞明白的character
numeric
interger--这玩意会跟numeric混淆，一般认为要as.numeric一下才好，为什么不知道。这玩意后面跟个L
complex-- 复数，一般我用不着
logical --逻辑

2.关于numbers
Inf 是可以运算的，1/0 =Inf, 1/Inf =0, 此外还有-Inf的存在
NaN 表示undefined value，”不是一个数字“，比如0/0，或者缺失值，但是这玩意不同于na
(http://www.cookbook-r.com/Basics/Working_with_NULL_NA_and_NaN/)


3.属性attributes，不是所有的object都有全部的属性哈
names --names向量，row.names,col.names数据框 ，rownames, colnames矩阵，dimnames,矩阵
dimensions ( 矩阵，数组）
class --这个谁都有
length
以上这些用attributes（）查看
4.Fators，存成integer，有label。factor比integer更好懂（有label),比character存储更省空间
factor ( vector, levels=c(") )

5.Missing values
NaN 未定义的数学计算结果，本身也是Na
Na 更全，integer, character,类型都有

6.Subsetting Lists
```{r}
x <- list( foo=1:4, bar = 0.6 ) ;
class( x[1] )
class(  x[[1]] ) # 单层引list，双层引内容
class( x$foo ) #
```

Nested的情况：
```{r}
x <- list( a =list(10,12,14), b=c(3.14, 2.81))x[[c(1,3)]]
x[[1]][[3]]
x[[c(2,1)]]
```

7.读取数据
read.table/ read.csv
readLines, 读取txt文件，通常支持大文件的读入，Rstudio上导入csv/txt的功能代码也是这个
source  读取R代码
dget 同上，没用过
load 读取保存好的工作环境 workspaces，一般来说，原始数据比较大，我喜欢处理好之后存成workspaces，再做的时候读这个
unserialize 读取二进制的R对象，这干啥的？

8.读取大数据集：内存/操作系统
1,500,000 * 120 数据，每个单元8 bytes =...= 1.34GB内存需求
事实上如果要做运算还要大一些，建议内存是数据量的3倍


## 第二课 结构控制,函数，

1.控制结构
if, else
for 固定数目的循环
while 依照条件循环
repeat 无条件重复
break 停止
next 跳过一部
return 返回值

2.if
if () {} else {} / ifelse(  , , )
if () { } else if () { } else if () { } ... else { }

3.for
```{r}
for ( i in 1:10 ) { print (i )}
for ( i in seq_along( names(iris)) ) { print( names(iris))  }
#seq_along函数有意思，它是seq的子函数
```

4. Coding Standards
Indent your code : 代码要有间隔，尽量在函数之间分开
Limit the width of your code 80？ columns : 每行不超过80？字
此外，关于代码可读性，推荐大作一篇，by思喆大
http://www.bjt.name/2010/11/google-r-code-style/

5. Scoping Rules of R
R的namespaces 对函数和非函数是隔离开的，所有可能同时存在一个对象叫Lm，还有一个函数也叫lm
R使用的是Lexical Scoping（词法域），不同于Dynamic Scoping
相关资料：
在词法作用域的环境中，变量的作用域与其在代码中所处的位置有关。由于代码可以静态决定（运行前就可以决定），所以变量的作用域也可以被静态决定，因此也将该作用域称为静态作用域。在动态作用域的环境中，变量的作用域与代码的执行顺序有关。
词法作用域允许程序员根据简单的名称替换就能推导出对象引用，例如常量、参数、函数等。这使得程序员在编写模块化的代码是多么的得心应手。同时，这可能也是动态作用域令人感觉到晦涩的原因之一。

函数可以返回函数！
```{r}
make.power <- function(n) {
  pow <- function(x) {
     x^n
  }
  pow
}

cube <- make.power(3)
square <- make.power(2)
cube(3)
square(2)

```

R使用词法作用域的结果：
所有对象都要在内存里（ python 也是吗？)——最大的诟病
其他两个没懂==

6.向量化运算简介
```{r}
x <- 1:4; y<- 6:9
x*y
x %*% y
```

7.时间和日期
日期的class是date
时间的class有两种 POSIXct(整数)和POSIXlt(list含day of week等)
从1970-01-01开始计算
```{r}
x <- as.Date("1970-01-01") #日期
x
unclass(x)

x <- Sys.time() #时间
x
p <- as.POSIXlt(x)
names( unclass(p))
```

推介striptime函数：把不规范的字符转化成日期时间的利器，参数不用记，看帮助就好了~