宏基因组按：科研中数据分析解读占用了我们太多时间，学习R语言是生物测序领域数据(reads count表)分析及可视化的首选。举个例子，扩增子分析从fastq到OTU表至多是de novo或reference两种套路(1-3天)。而对OTU表开始的组间比较、网络分析、机器学习等会有上百种方法和展示方式，每一篇优秀的文章，都是数据反复咀嚼上百次优化出来的结果(3个月-3年)，而这一漫长的科研之路有R语言技能的相伴，可将统计分析可视化操作一网打尽，定能助你事半功倍。
前期公众号己分享了扩增子、宏基因组分析流程及可视化文章上百篇，但一直缺少基础入门的知识。今天起分享一位从3月1号刚要从wet转dry的学生零基础学习笔记，供初学者学习，虽然笔记会有不系统的地方，但也正是初学者需要经历和面对的，希望想入行的快上车，共同学习，一起成长。
学习R语言，需要先安装R语言，只需要从 https://www.r-/ 下载适合你系统的最新版本软件安装即可。R语言有个优秀的环境叫Rstudio，具体安装可参考 《R语言学习 - 入门环境Rstudio》一文。
R语言中的数据类型（Data Types）
R语言的对象（Objects）主要包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。
R语言的对象有五种最基本的类型，即，字符型（character）、数值型（numeric，包括小数）、整型（integer）、复数型（complex）以及逻辑型（logical，TRUE/FALSE）
属性是R语言对象的一部分。主要包括以下几种：名字（names，dimnames），维度（dimensions，包括矩阵等），类别（class，包括数字、整数等），长度（length），以及其他。可通过attributes()函数查看对象的属性，不是所有对象都有属性，如果没有则返回NULL。
1. 向量
向量（vector）是R语言中最基本的数据类型，执行组合功能的函数c()可用来创建向量。
各类向量如下例所示：
a <- c (1, 2, 7, -4, 5)## numericb <- c ("Rice", "Wheat")## characterc <- c (TRUE, TRUE, FALSE, TRUE) ## logicald <- c (1+0i, 2+4i) ## complexe <- c (9:17) ## integer
注意：单个向量中的数据必须拥有相同的类型（数值型、字符型或逻辑型）。
创建空向量可以使用vector()函数。例如创建一个指定长度为10、类型为数值型的空向量：
> x <- vector("numeric", length = 10)> x[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
另外，标量是只含一个元素的向量，它们用于保存常量。例如
f <- 3g <- "US"h <- TRUE
2. 矩阵
矩阵（matrice）是具有维度属性的向量，矩阵都是二维的，和向量类似，矩阵中也仅能包含一种数据类型。
主要有三种创建矩阵的方法：
（1）直接创建
例：数字1-20自动创建为一个5行4列的矩阵，自动填充第一列之后开始填充第二列
y <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4)> y[,1] [,2] [,3] [,4][1,] 1 6 11 16[2,] 2 7 12 17[3,] 3 8 13 18[4,] 4 9 14 19[5,] 5 10 15 20> dim(y) [1] 5 4 ##dim()看维度，5行4列
（2）矢量+维度向量
添加维度向量dim()是将矢量转变为矩阵的方法
> m <- c(1:10)> m[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10> dim(m) <- c(2,5)##2行5列> m[,1] [,2] [,3] [,4] [,5][1,] 1 3 5 7 9[2,] 2 4 6 8 10
（3）绑定行或列来创建矩阵
绑定行或绑定列可以通过cbind()和rbind()来实现
> x <- 1:3> y <- 10:12> cbind (x, y)x y[1,] 1 10[2,] 2 11[3,] 3 12> rbind (x, y) [,1] [,2] [,3]x 1 2 3y 10 11 12
3. 数组
数组（array）与矩阵类似，但是维度可以大于2。数组可通过array函数创建。
4. 列表
列表（list）是一种可包含多种不同类型对象的向量，是一些对象（或成分，component）的有序集合。
> x <- list(1, "a", TRUE, 1 + 4i) > x[[1]][1] 1[[2]][1] "a"[[3]][1] TRUE[[4]][1] 1+4i
5.数据框
数据框（Data Frames）是一种特殊的列表，其中所用元素长度都相等，列表中的每个元素都可以看作一列，每个元素的长度可以看作行数。
创建显式数据框的方法是data.frame()
> ID <- c(1,2,3,4)> age <- c(25,26,55,43)> diabetes <- c("Type1","Type2","Type3","Type1")> status <- c("Poor", "Improved", "Excellent","Poor")> data <- data.frame(ID, age, diabetes, status)> dataID age diabetes status1 1 25 Type1 Poor2 2 26 Type2 Improved3 3 55 Type3 Excellent4 4 43 Type1 Poor
参考资料：
/rdpeng/rprogdatascience/R Programming for Data Science
《R语言实战》 Robert I. Kabacoff
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