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@@ -299,42 +299,32 @@ jiggle(5)	# 5±ε. 使用 set.seed(2716057) 后， jiggle(5)==5.005043
 #########################

 

 # 单维度

-# You can vectorize anything, so long as all components have the same type

-#你可以将任何东西矢量化，因此所有的组分都有相同的类型

+# 你可以将目前我们学习到的任何类型矢量化，只要它们拥有相同的类型

 vec <- c(8, 9, 10, 11)

 vec	#  8  9 10 11

-# The class of a vector is the class of its components

-#矢量class表示这一组分的类型

+# 矢量的类型是这一组数据元素的类型

 class(vec)	# "numeric"

 # If you vectorize items of different classes, weird coercions happen

-#如果你强制的将不同类型的classes矢量化，会发生超自然形式的函数，例如都转变成数值型、字符型

+#如果你强制的将不同类型数值矢量化，会出现特殊值

 c(TRUE, 4)	# 1 4

 c("dog", TRUE, 4)	# "dog"  "TRUE" "4"

 

-# We ask for specific components like so (R starts counting from 1)

-#我们可以找寻特定的组分，例如这个例子（R从1算起）

+#我们这样来取内部数据，（R 的下标索引顺序 1 开始）

 vec[1]	# 8

-# We can also search for the indices of specific components,

-#我们也可以从这些特定组分中找寻这些指标

+# 我们可以根据条件查找特定数据

 which(vec %% 2 == 0)	# 1 3

-# or grab just the first or last entry in the vector

-#抓取矢量中第1个和最后一个字符

+# 抓取矢量中第一个和最后一个字符

 head(vec, 1)	# 8

 tail(vec, 1)	# 11

-#如果指数结束或不存在即"goes over" 可以获得NA

-# If an index "goes over" you'll get NA:

+#如果下标溢出或不存会得到 NA

 vec[6]	# NA

-# You can find the length of your vector with length()

-#你也可以找到矢量的长度

+# 你可以使用 length() 获取矢量的长度

 length(vec)	# 4

 

-# You can perform operations on entire vectors or subsets of vectors

-#你可以将整个矢量或者子矢量集进行展示

+# 你可以直接操作矢量或者矢量的子集

 vec * 4	# 16 20 24 28

-#

 vec[2:3] * 5	# 25 30

-# and there are many built-in functions to summarize vectors

-#这里有许多内置的功能函数，并且可对矢量特征进行总结

+# 这里有许多内置的函数，来表现向量

 mean(vec)	# 9.5

 var(vec)	# 1.666667

 sd(vec)	# 1.290994

@@ -342,40 +332,32 @@ max(vec)	# 11
 min(vec)	# 8

 sum(vec)	# 38

 

-# TWO-DIMENSIONAL (ALL ONE CLASS)

-#二维函数

+# 二维（相同元素类型）

 

-# You can make a matrix out of entries all of the same type like so:

-#你可以建立矩阵，保证所有的变量形式相同

+#你可以为同样类型的变量建立矩阵

 mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))

-#建立mat矩阵，3行2列，从1到6排列，默认按列排布

 mat

 # =>

 #      [,1] [,2]

 # [1,]    1    4

 # [2,]    2    5

 # [3,]    3    6

-# Unlike a vector, the class of a matrix is "matrix", no matter what's in it

+# 和 vector 不一样的是，一个矩阵的类型真的是 「matrix」，而不是内部元素的类型

 class(mat) # => "matrix"

-# Ask for the first row

-#访问第一行的字符

+# 访问第一行的字符

 mat[1,]	# 1 4

-# Perform operation on the first column

-#优先输入第一列，分别×3输出

+# 操作第一行数据

 3 * mat[,1]	# 3 6 9

-# Ask for a specific cell

-#访问特殊的单元，第3行第二列

+# 访问一个特定数据

 mat[3,2]	# 6

-# Transpose the whole matrix

-#转置整个矩阵，变成2行3列

+# 转置整个矩阵（译者注：变成 2 行 3 列）

 t(mat)

 # =>

 #      [,1] [,2] [,3]

 # [1,]    1    2    3

 # [2,]    4    5    6

 

-# cbind() sticks vectors together column-wise to make a matrix

-把两个矩阵按列合并，形成新的矩阵

+# 使用 cbind() 函数把两个矩阵按列合并，形成新的矩阵

 mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))

 mat2

 # =>

@@ -385,36 +367,27 @@ mat2
 # [3,] "3"  "bird"

 # [4,] "4"  "dog"

 class(mat2)	# matrix

-#定义mat2矩阵

 # Again, note what happened!

-#同样的注释

-# Because matrices must contain entries all of the same class,

-#矩阵必须包含同样的形式

-# everything got converted to the character class

-#每一个变量都可以转化成字符串形式

+# 注意

+# 因为矩阵内部元素必须包含同样的类型

+# 所以现在每一个元素都转化成字符串

 c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))

 

-# rbind() sticks vectors together row-wise to make a matrix

-#按行合并两个向量，建立新的矩阵

+# 按行合并两个向量，建立新的矩阵

 mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))

 mat3

 # =>

 #      [,1] [,2] [,3] [,4]

 # [1,]    1    2    4    5

 # [2,]    6    7    0    4

-# Aah, everything of the same class. No coercions. Much better.

+# 哈哈，数据类型都一样的，没有发生强制转换，生活真美好

 

-# TWO-DIMENSIONAL (DIFFERENT CLASSES)

-##二维函数(不同的变量类型)

+# 二维(不同的元素类型)

 

-# For columns of different classes, use the data frame

-利用数组可以将不同类型放在一起

+# 利用 data frame 可以将不同类型数据放在一起

 dat <- data.frame(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog"))

-#dat<-数据集(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog"))

-names(dat) <- c("number", "species") # name the columns

-#给每一个向量命名

+names(dat) <- c("number", "species") # 给数据列命名

 class(dat)	# "data.frame"

-#建立数据集dat

 dat

 # =>

 #   number species

@@ -425,18 +398,16 @@ dat
 class(dat$number)	# "numeric"

 class(dat[,2])	# "factor"

 # The data.frame() function converts character vectors to factor vectors

-#数据集，将字符特征转化为因子矢量

+# data.frame() 会将字符向量转换为 factor 向量

 

-# There are many twisty ways to subset data frames, all subtly unalike

-#这里有许多种生成数据集的方法，所有的都很巧妙但又不相似

+# 有很多精妙的方法来获取 data frame 的子数据集

 dat$number	# 5 2 1 4

 dat[,1]	# 5 2 1 4

 dat[,"number"]	# 5 2 1 4

 

-# MULTI-DIMENSIONAL (ALL OF ONE CLASS)

-#多维函数

-# Arrays creates n-dimensional tables

-#利用数组创造一个n维的表格

+# 多维（相同元素类型）

+

+# 利用数组创造一个 n 维的表格

 # You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix)

 #你可以建立一个2维表格（类型和矩阵相似）

 array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))