数据结构是为了便于存储不同类型的数据而设计的。

R中常用的数据结构包括：

同质数据类型（homogeneous data types），即所存储的一定是相同类型的元素，包括向量、矩阵、数组；

异质数据类型（heterogeneous data types），即可以存储不同类型的元素，这大大提高了存储的灵活性，但同时也降低了存储效率和运行效率，包括列表、数据框。

一、向量（一维数据）

向量是由一组相同类型的原始值构成的序列，可以是一组数值、一组逻辑值、一组字符串等。

1. 数值向量

(1) 数值向量就是由数值组成的向量，单个数值是长度为1的数值向量。

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可以用numeric()来创建全为0的指定长度的数值向量：

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经常用函数c()实现将多个对象合并到一起，例如，将多个数值向量合并成一个数值向量：

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(2) 创建等差的数值向量

用 : 或函数seq()可以创建等差的数值向量。

函数seq(),基本格式为：

seq(from=...,to=...,by=...,length.out=...,along.with =...)

其中，

from设置首项（默认为1）；

to设置尾项；

by设置等差值（默认为1或-1）；

length.out设置序列长度；

along.with以该参数的长度作为序列长度。

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(3)创建重复的数值向量

函数rep(),基本格式为：

rep(x,times=...,length.out=...,each=...)

其中，

x为要重复的序列；

times设置序列重复次数；

length.out设置产生的序列的长度；

each设置每个元素分别重复的次数（默认为1）。

x

注意：在R中，两个不同长度的向量做运算