序
用知乎体来回答这个问题，持续整理中
先假设啥好的软件都没有，我们先来想想一个优秀的科学计算软件需要哪些东西。
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编程简洁但又能进行一定的自由定制，比如写一个自己行业所需要的工具箱之类的
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速度快，能适应越来越大的数据流
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具有可视化功能，可以绘制丰富的图表
那应该怎么设计软件？
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设计各种高级的数据类
1). 支持字符串和数组的向量类型，在MATLAB中两者是分开来的
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数据类的基本操作或者函数，初始化，索引，切片，逻辑索引，逻辑判断，赋值，
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简单的数据生成，如数列，特殊矩阵等
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控制流
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绘图
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丰富的函数库，线性代数，概率，图像处理，IO，时间序列，机器学习常用算法
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外部接口，混合编程
前言
1、 一个不推荐自己编程，高度优化的面向对象的静态统计语言 2、因为其在参数使用上采用=赋值，所以通常的对象赋值则用符号 <-
数据结构
最底层的数据结构为：字符，数字，整数，逻辑，复数
第一层：向量，列表，因子 第二层（class）：矩阵，数据框等 向量：同种数据格式，numeric, logical, char） demo ：x<- c(1,2,3,4) x<-c('M','N') 矩阵：带size的向量 demo: dim(x)<-c(2,3)
matrix(c(1:10),nrow=2,ncol=5)
列表：类似于元胞数组，对象的集合 demo: list(c(1:10),"M") 数据框： 行必须相同的list，统计常用的一种格式，类似于SPSS，数据库中的表 demo: data.frame(a,b,c) 因子 ： factor
软件是面向对象编程的，每一个这样的向量就是一个对象，一些固有属性如下 length, names, mode(底层/一层), class, str dim head tail
字符串操作 toupper, tolower,nchar,substr,substring(取多组)，paste,grep,strsplit
系统内存操作 getwd,setwd,ls,rm,list.files
数据I/O
文件读取 read.table 读取类似于表格的文件，后最不限制，支持分隔符，支持表头 read.csv,readHTMLTable,SQL(需要RMySQL) 底层的就是，scan（单元），readlines（行） 最最底层的，file,gzfile,zfile,open load: 导入R格式的数据，后缀为.Rdata
文件输出 R控制台： print， cat (好用一些，内部可重定向) cat(data,file=filename,append=T) 文件：sink：适合脚本的输出，由一对命令控制，sink(filename) ...... sink() 高级：write.csv,save
索引与查找
向量索引 用[]，[1:5,] [T,F,T]，支持逻辑索引 列表索引 用[[]], 类似于元胞，一个中括号返回的是子列表。两个返回的才是元素 名称索引 用\( 如data.frame里，x\)a
逻辑查找 x<-x[x>1] #记住圆括号一定是用于函数的
NA查找 is.na 这是一个函数，可以控制向量里面的NA值 但是在一些复杂的数据结构中不宜删除NA值，但其又不能用于统计，于是很多函数有这样一个参数，na.rm=TRUE
概率函数
d=密度函数 p=分布函数 q=分位数函数 r=生成随机数函数
控制流
apply：将函数应用到数据的某一个维度上 lapply/sapply: 将函数应用到列表上
机器学习
1、主成分分析
princomp(x,)
hclust(d, method = "complete", members=NULL)
2、典型相关分析
用于分析两组变量之间的相关性
cancor(x, y, xcenter = TRUE, ycenter = TRUE)
3、mlogit 多类别逻辑回归
4、e1071中的svm