您好,今天小爱来为大家解答以上的问题。r语言中颜色代码相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！

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1、2.paletteer documentation： 向量是 R 语言中最基本的数据类型，在 R 中没有单独的标量（例如 1 本质上是 c(1)） 。

2、注意根据需求按照aes()还是geom进行添加属性R 中可以用 = 或者 R的下标是从1开始的，和python等不同（python四从0开始的）当然我们也可以用逻辑进行筛选，例如负数下标表示不选这个这些下标，例如：c() 可以合并向量，例如向量有个比较有趣的性质，当两个向量进行作时，如果长度不等， 长度比较短的一个会自己直到自己和长的一样长。

3、a 自动变成了 c(3,4,3,4) 然后与b相加 ， 得到了下面的结果。

4、遇到不懂得函数，可以用("函数")查看函数用法。

5、矩阵，从本质上来说就是的向量，我们来看一看 我们如何新建一个矩阵。

6、可以看到向量元素变为矩阵元素的方式是按列的，从列 到第二列，如果我们想按行输入元素，那么需要加入 byrow = TRUE 的参数：与向量相似，我们可以用下标来筛选矩阵， 例如：a[行,列]当我们对两个矩阵相乘，我们得到的结果是 对应元素两两相乘的结果，例如：而这不是我们想要的矩阵乘法，在 R 中我们在乘法旁边加两个 百分号来做矩阵乘法：此外，我们可以用 t() 来求矩阵的转置 ， 用 solve() 来求矩阵的逆。

7、数据框类似矩阵，与矩阵不同的是，数据框可以有不同的数据类型。

8、 一般做数据分析，我们把一个类似 excel 的表格读入 R ，默认的格式 就是数据框 ， 可见数据框是一个非常重要的数据结构。

9、一般来说我们需要分析的数据，每一行代表一个样本，每一列代表一个 变量。

10、下面我们用 R 内置的数据集 iris 来看一看数据框的使用。

11、我们用 data 函数调入了 iris 这个数据集 ， 然后用 head 函数来看一看这个数据 的前几行 ， 可以看到有 sepal 的长度，宽度，petal 的长度和宽度，还有一个变量 Species 来描述样本的类别。

12、我们可以用 summary 函数来对数据集做大致的了解。

13、可以直观地看到每个变量的信息，对于几个数值变量，我们可以看到最小值，中位数等等统计信息。

14、而对于 Species 这个分类变量，我们看到的是计数信息。

15、筛选数据框与矩阵相似,都可以通过数字下标来获取子集，不同地是因为数据框有不同的列名,我们也可以通过列名来获取某一特定列,例如：我们可以用 names() 函数来获取数据框的列名并可以通过为其赋值改变列的名字。

16、列表是一种递归式的向量,我们可以用列表来存储不同类型的数据，比如：列表有多种索引方式，可以用如下方式获取。

17、今天我们实验的对象就是一组从原始 R 进化出来的工具链 Tidyverse , 它是由 Hadley Wickham 主导开发的一系列 R 包的。

18、 Tidyverse 继承了R语言进行快速统计分析的优势 ， 并实现了一些新的理念 ， 例如 magrittr 包中的管道作 ， 让线性嵌套的函数组合变得更加清晰易懂；可视化方面中的 ggplot ，使绘图变成搭积木式的图层叠加。

19、这样的小发明有的改变了分析的运作方式 ， 有的改变了使用者的认知方式 ， 聚在一起形成了一种新的数据分析的生态链 。

20、具体来看 ， Tidyverse 有如下核心组件:mpg 数据集是刻画不同汽车的排放状况的一个数据集， 总过有 234 个样本 ， 11 个变量 。

21、 这 11 个变量分别是:manufacture: 制造商model: 车型dispel： 汽车排放量year: 制造年度cyl: 排气管数量drv: 驱动方式cty: 每公里耗油量（城市道路）hwy: 每公里耗油量（高速路）fl: 油的种类class: 车的类型更多数据相关信息可以通过 (mpg) 指令获取。

22、在属性映射中加入 color=class 参数后 ， 我们可以看到每个点的汽车对应的类型被用 不同颜色表现了出来 ， 对于散点图 ， 还有 size(大小) , shape（形状） 等等参数 可以用于确定点的属性。

23、对于条形图的y轴就是数据框中原本的数值时，必须将geom_bar()函数中stat(统计转换)参数设置为’identity’，即对原始数据集不作任何统计变换，而该参数的默认值为’count’，即观测数量。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。