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R软件不只是一种统计工具，它还是一种语言，就语法形式而言跟S语言非常相识。所以类似与数据库一样，在客户端不是就只能调用一些函数，而是可以用数据库提供的SQL语言编写出拥有灵活多变，满足各种需求的功能。R语言也一样，可以在客户端，用S语言编写程序，传送到R软件，R软件计算完成后将结果在传回C#。既然需要来回传送，必然需要中间的桥梁，就像数据库需要驱动程序一样，在C#中调用R软件，需要安装R（D）COM，R（D）COM是一种DCOM组件，可以注册到Windows的组件服务中，供程序调用。如果用C#开发Web程序，由于ASP.NET是用ASPNET这个用户在执行，而这个用户的权限很低，所以如果要调用R（D）COM的服务的化，需要给ASPNET授予权限。所有具体的操作，使用方法，可以参考：/KB/cs/RtoCSharp.aspx
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R语言常用函数整理本篇是基础篇，即R语言自带的函数。
vector：向量
numeric：数值型向量
logical：逻辑型向量
character；字符型向量
list：列表
data.frame：数据框
c：连接为向量或列表
length：求长度
subset：求子集
seq，from:to，sequence：等差序列
rep：重复
NA：缺失值
NULL：空对象
sort，order，unique，rev：排序
unlist：展平列表
attr，attributes：对象属性
mode，class，typeof：对象存储模式与类型
names：对象的名字属性
字符型向量 nchar：字符数
substr：取子串 format，formatC：把对象用格式转换为字符串
paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串，还可以将对象自动转换为字符串再相连，另外还能处理向量。
strsplit：连接或拆分
charmatch，pmatch：字符串匹配
grep，sub，gsub：模式匹配与替换
complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数
factor：因子 codes：因子的编码 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子
table：交叉频数表 split：按因子分组 aggregate：计算各数据子集的概括统计量 tapply：对“不规则”数组应用函数
dev.new() 新建画板
plot()绘制点线图,条形图,散点图.
barplot( ) 绘制条形图
dotchart( ) 绘制点图
pie( )绘制饼图.
pair( )绘制散点图阵
boxplot( )绘制箱线图
hist( )绘制直方图
scatterplot3D( )绘制3D散点图.
par()可以添加很多参数来修改图形
title( ) 添加标题
axis( ) 调整刻度
rug( ) 添加轴密度
grid( ) 添加网格线
abline( ) 添加直线
lines( ) 添加曲线
text( ) 添加标签
legend(） 添加图例
+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算 ceiling，floor，round，signif
1、round() #四舍五入
例：x - c(3.1416, 15.377, 269.7)
round(x, 0) #保留整数位
round(x, 2) #保留两位小数
round(x, -1) #保留到十位
2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)
例：略
3、trunc() #取整
floor() #向下取整
ceiling() #向上取整
例：xx - c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)
trunc(xx)
floor(xx)
ceiling(xx)
max，min，pmax，pmin：最大最小值
range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，积 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符号函数
abs，sqrt：绝对值，平方根
log, exp, log10, log2：对数与指数函数
sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数
sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数
beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数
fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积
polyroot：多项式求根
poly：正交多项式
spline，splinefun：样条差值
besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数
deriv：简单表达式的符号微分或算法微分
array：建立数组
matrix：生成矩阵
data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵
lower.tri：矩阵的下三角部分
mat.or.vec：生成矩阵或向量
t：矩阵转置
cbind：把列合并为矩阵
rbind：把行合并为矩阵
diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵
aperm：数组转置
nrow, ncol：计算数组的行数和列数
dim：对象的维向量
dimnames：对象的维名
rownames，colnames：行名或列名
%*%：矩阵乘法
crossprod：矩阵交叉乘积（内积）
outer：数组外积
kronecker：数组的Kronecker积
apply：对数组的某些维应用函数
tapply：对“不规则”数组应用函数
sweep：计算数组的概括统计量
aggregate：计算数据子集的概括统计量
scale：矩阵标准化
matplot：对矩阵各列绘图
cor：相关阵或协差阵
Contrast：对照矩阵
row：矩阵的行下标集
col：求列下标集
solve：解线性方程组或求逆
eigen：矩阵的特征值分解
svd：矩阵的奇异值分解
backsolve：解上三角或下三角方程组
chol：Choleski分解
qr：矩阵的QR分解
chol2inv：由Choleski分解求逆
，，=，=，==，!=：比较运算符 !，，，|，||，xor()：
逻辑运算符 logical：
生成逻辑向量 all，
any：逻辑向量都为真或存在真
ifelse()：二者择一 match，
%in%：查找
unique：找出互不相同的元素
which：找到真值下标集合
duplicated：找到重复元素
optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根
if，else，
ifelse，
switch：
分支 for，while，repeat，break，next：
循环 apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。
function：函数定义
source：调用文件 ’
call：函数调用 .
C，.Fortran：调用C或者Fortran子程序的动态链接库。
Recall：递归调用
browser，debug，trace，traceback：程序调试
options：指定系统参数
missing：判断虚参是否有对应实参
nargs：参数个数 stop：终止函数执行
on.exit：指定退出时执行 eval，expression：表达式计算
system.time：表达式计算计时
invisible：使变量不显示
menu：选择菜单（字符列表菜单）
其它与函数有关的还有：
delay，
delete.response，
deparse，
do.call，
dput，
environment ，
formals，
format.info，
interactive，
is.finite，
is.function，
is.language，
is.recursive ，
match.arg，
match.call，
match.fun，
model.extract，
name，
parse 函数能将字符串转换为表达式expression
deparse 将表达式expression转换为字符串
eval 函数能对表达式求解
substitute，
sys.parent ，
warning，
machine
cat，print：显示对象
sink：输出转向到指定文件
dump，save，dput，write：输出对象
scan，read.table，readlines, load，dget：读入
ls，objects：显示对象列表
rm, remove：删除对象
q，quit：退出系统
.First，.Last：初始运行函数与退出运行函数。
options：系统选项
?，help，help.start，apropos：帮助功能
data：列出数据集
head()查看数据的头几行
tail()查看数据的最后几行
每一种分布有四个函数：
d―density（密度函数），p―分布函数，q―分位数函数，r―随机数函数。
比如，正态分布的这四个函数为dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我们列出各分布后缀，前面加前缀d、p、q或r就构成函数名：
norm：正态，
t：t分布，
f：F分布，
chisq：卡方（包括非中心）
unif：均匀，
exp：指数，
weibull：威布尔，
gamma：伽玛，
beta：贝塔
lnorm：对数正态，
logis：逻辑分布，
cauchy：柯西，
binom：二项分布，
geom：几何分布，
hyper：超几何，
nbinom：负二项，
pois：泊松
signrank：符号秩，
wilcox：秩和，
tukey：学生化极差
sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，
sort，order，rank与排序有关，
其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。
R中已实现的有chisq.test，prop.test，t.test。
cor，cov.wt，var：协方差阵及相关阵计算
biplot，biplot.princomp：多元数据biplot图
cancor：典则相关
princomp：主成分分析
hclust：谱系聚类
kmeans：k-均值聚类
cmdscale：经典多维标度
其它有dist，mahalanobis，cov.rob。
ts：时间序列对象
diff：计算差分
time：时间序列的采样时间
window：时间窗
lm，glm，aov：线性模型、广义线性模型、方差分析
quo()等价于quote()
enquo()等价于substitute(）
Vectors 向量【当你想用多个元素创建向量时，你应该使用 c() 函数，这意味着将元素组合成一个向量。】
# c函数用来将元素组成为一个向量
v - c('a', 'b','c')
print(v)
# 输出结果即为元素的值，可以看出，vector类型里面只能有一种元素
print(class(v))
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2
3
4
5
1
2
3
4
5
1] “a” “b” “c”
[1] “character”
那么问题来了，假如我就是想什么东西都往向量里面塞呢，这种做法并不会引发报错，但是R会暗中把那些乱七八糟的东西全部转换为一种类型。比如在下面这个例子，R就取了vector的第一个元素，将其转换为了character类型。
在这里插入图片描述
Lists 列表【列表是一个 R 对象，它可以在其中包含许多不同类型的元素，如向量，函数甚至其中的另一个列表。】
# 列表里面就什么都可以塞
l - list(1,"666",c(2,3,4))
print(l)
print(class(l))
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2
3
4
1
2
3
4
[[1]]
[1] 1
[[2]]
[1] “666”
[[3]]
[1] 2 3 4
[1] “list”
Matrices 矩阵【矩阵是二维矩形数据集。 它可以使用矩阵函数的向量输入创建。】
# 第一个参数指的是矩阵中的元素内容，第二三个参数指的是矩阵的行和列，最后一个参数指的是按行排列还是按列排列
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = TRUE)
print(M)
M = matrix( c('a','a','b','c','b','a'), nrow = 2, ncol = 3, byrow = FALSE)
print(M)
print(class(M))
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6
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Arrays 数组【虽然矩阵被限制为二维，但阵列可以具有任何数量的维度。 数组函数使用一个 dim 属性创建所需的维数。】
a - array(c(1,2,3,4),dim = c(3,3,2))
print(a)
print(class(a))
print(a[2,2,1])
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Factors 因子【因子是使用向量创建的 r 对象。 它将向量与向量中元素的不同值一起存储为标签。 标签总是字符，不管它在输入向量中是数字还是字符或布尔等。 它们在统计建模中非常有用。】
color - c('green','green','yellow','red','red','red','green')
f - factor(color)
print(color)
print(f)
print(nlevels(f))
print(class(s))
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Data Frames 数据帧【数据帧是表格数据对象。 与数据帧中的矩阵不同，每列可以包含不同的数据模式。 第一列可以是数字，而第二列可以是字符，第三列可以是逻辑的。 它是等长度的向量的列表。】
BMI - data.frame(
gender = c("Male", "Male","Female"),
height = c(152, 171.5, 165),
weight = c(81,93, 78),
Age = c(42,38,26)
)
print(BMI)
print(class(BMI))
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如：x-c(1,2)
把1，2两个数，组合成向量（1，2），并存入变量x。