尽管前面提到R是面向对象的，但是个人认为R中的所谓对象其实只是一种结构（struct）。还是要使用函数对其进行操作。
R中的数据结构主要面向《线性代数》中的一些概念，如向量、矩阵等。值得注意的是，R中其实没有简单数据（数值型、逻辑型、字符型等），对于简单类型会自动看做长度为1的向量。比如：
> b=5> length(b)[1] 1> typeof(b)[1] "double"> mode(b)[1] "numeric"
R中最重要的数据结构是向量(vector)和矩阵(matrix)。
向量由一系列类型相同的有序元素构成；矩阵是数组(array)的一个特例：维数为2的数组；而数组又是增加了维度（dim)属性的向量。
除此之外，列表（list）和数据框（data frame）分别是向量和矩阵的泛化——列表允许包含不同类型的元素，甚至可以把对象作为元素；数据框允许每列使用不同类型的元素。对于列表和数据框，其中的元素通常称为分量（components）。
R中所有的对象都有类型和长度属性，可以通过函数typeof()和length()获取/设置。举例如下：
typeof()函数可能返回如下的值（在R源代码src/main/util.c的TypeTable中定义）：
# 数据对象
logical 含逻辑值的向量
integer 含整数值的向量
double 含实数值的向量
complex 含复数值的向量
character 含字符值的向量
raw 含字节值的向量
# 其他对象
list 列表
NULL 空
closure 函数
special 不可针对参数求值的内置函数
builtin 可针对参数求值的内置函数
environment 环境
# 通常在R内部使用
symbol 变量名
pairlist 成对列表对象
promise 用于实现悠闲赋值的对象
language R 语言构建
... 特定变量长度参数
any 可以匹配任何类型的特殊类型
expression 表达式对象
externalptr 外表指针对象
weakref 弱引用对象
char 字符
bytecode 二进制
对象的类型不是一成不变的，可以随时进行转换。接着上面的例子：
> typeof(x)[1] "double"> y = as.logical(x)> typeof(y)[1] "logical"转换的规则如下表：|----| | to numeric | to logical | to character|---+---from numeric - |0 → FALSE 其它数字 → TRUE | 1, 2, ... → "1", "2"from logical FALSE → 0 TRUE → 1 |- | TRUE → "TRUE" FALSE → "FALSE" from character "1", "2", ... → 1, 2, ... "A",... →NA | "FALSE", "F" → FALSE "TRUE", "T" → TRUE 其它 → NA |
对象的长度也可以随时发生改变，常见的包括如下情况：
> # 扩大索引范围> x = c(1,2,3)> x[1] 1 2 3> x[5] = 12> x[1] 1 2 3 NA 12> length(x)[1] 5> # 直接设置length属性> length(x) = 2> x[1] 1 2> # 重新赋值（略） · ✓ 对象的class和attributestypeof()处理对象内元素的类型，而class()处理对象本身的类，例如：> x = 1:6> x[1] 1 2 3 4 5 6> typeof(x)[1] "integer"> class(x)[1] "integer"> dim(x) = c(3,2)> x [,1] [,2][1,] 1 4[2,] 2 5[3,] 3 6> typeof(x)[1] "integer"> class(x)[1] "matrix"
通过class还可以更改对象的类，例如：
> x = 1:6> class(x)[1] "integer"> class(x) = "matrix"错误于class(x) = "matrix" : 除非维度的长度为二(目前是0)，否则不能设为矩阵类别> class(x) = "logical"> x[1] TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE TRUE
除了typeof和length之外，其他class的对象可能还会有其他的属性，可以通过函数attributes()和attr()进行操作，例如：
> x = 1:6> attributes(x)NULL> dim(x) = c(3,2)> attributes(x)$dim[1] 3 2> x [,1] [,2][1,] 1 4[2,] 2 5[3,] 3 6> attr(x,"dim") = c(2,3)> x [,1] [,2] [,3][1,] 1 3 5[2,] 2 4 6
从例子可以看出，属性以列表形式保存，其中所有元素都有名字。
从例子还可以看出，R的数组中，元素的排列顺序是第一下标变化最快，最后下标变化最慢。这在FORTRAN中叫做“ 按列次序”。
一些常见的属性如下：
names，可以为向量或列表的每个元素增加标签。
> x = 1:6> x[1] 1 2 3 4 5 6> attributes(x)NULL> attr(x,'names') = c('a','b','c')> x a b c <NA> <NA> <NA> 1 2 3 4 5 6 > attributes(x)$names[1] "a" "b" "c" NA NA NA
dim，标记对象的维度。除向量外，基于数组的对象都会有一个维度属性，是一个指定数组各维度长度的整数向量。与下标类似，维度也可以命名。通过dimnames属性可以实现这一目的：
> x = array(1:6,2:3)> x [,1] [,2] [,3][1,] 1 3 5[2,] 2 4 6> attributes(x)$dim[1] 2 3> names = list(c('x','y'),c('a','b','c'))> dimnames(x) = names> x a b cx 1 3 5y 2 4 6> attributes(x)$dim[1] 2 3$dimnames$dimnames[[1]][1] "x" "y"$dimnames[[2]][1] "a" "b" "c"
既然对象是元素的集合，很自然就会想到使用下标来访问对象中的元素：
> x = array(6:1,2:3)> x [,1] [,2] [,3][1,] 6 4 2[2,] 5 3 1> x[1] #按照存储的顺序访问单个元素[1] 6> x[2] #按照存储的顺序访问单个元素[1] 5> x[3] #按照存储的顺序访问单个元素[1] 4> x[1,2] #通过多个下标访问单个元素[1] 4> x[1,] #返回一行[1] 6 4 2> x[,1] #返回一列[1] 6 5
如果对象有names属性，还可以通过names进行索引:
> x = array(6:1,2:3)> > names(x) = c('a','b','c')> x [,1] [,2] [,3][1,] 6 4 2[2,] 5 3 1attr(,"names")[1] "a" "b" "c" NA NA NA > x['b'] #等价于x[2]b 5
上面两个例子都是返回对象中的单个元素。在R中，还可以返回对象的多个元素，此时使用的索引不是简单的数值或字符串，而是一个向量。继续上面的例子：
> x[1:3]a b c 6 5 4 > x[c(3,4)] c <NA> 4 3 > x[c(1,2),c(1,2)] [,1] [,2][1,] 6 4[2,] 5 3> x[c('a','b')]a b 6 5
前面的例子中，你可能会注意到一些与python类似的语法，比如序列：
a:b
R中提供了一些创建序列的方法，可以很方便的填充对象。包括规则序列和随机序列。
规则序列用于产生有规则的序列:
使用a:b的形式是最简单的用法;
如果需要更多的控制，可以使用seq(from,to,by,length,along）函数;
使用rep()函数可以产生重复的元素。
例如：
> 1:3[1] 1 2 3> 2*1:3[1] 2 4 6> 3:1[1] 3 2 1> seq(1,2,0.2)[1] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0> seq(1,2,0.3)[1] 1.0 1.3 1.6 1.9> seq(to=2,by=.2)[1] 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0> seq(to=2,by=.2,length=3)[1] 1.6 1.8 2.0> rep(1:3,2)[1] 1 2 3 1 2 3> rep(1:3,each=2)[1] 1 1 2 2 3 3
随机序列用于产生符合一定分布规则的数据。有大量的函数用于产生随机序列，这里只列出一些函数的名称：
我们当然可以使用下标操作对象，编辑对象中的数据元素。但是R提供的一个可视化的工具能够带来更多的便利，这就是数据编辑器。
使用data.entry()函数可以打开数据编辑器：
> x = array(6:1,2:3)> data.entry(x)
联系客服
