plot(X1,X2)     绘制X1 X2的散点图

hist（X1）  绘制X1的频率直方图

read.csv("文件路径/文件名.csv",head=TRUE) head=TRUE 表示的文件中的第一行为文件的头，否则文件中的第一行作为数据处理

lm.sol<-lm(Y~X,data=rt)   对数据rt中的Y与X做线性回归，其结果放置在变量lm.sol中

summary(lm.sol)   显示变量中的详细内容

5%/%3 为1  表示整除除法    5%%3为2      %% 表示求余数

min（x） max(x） range(x）求向量x的最小分量  最大分量和向量x的范围0

which.min(x)  which.max(x) 表示在第几个分量求到最小值和最大值

median(x) 表示求向量x的中位数    mean(x)表示求向量x的均值   var(  x） 方差  sd(x) 标准差

sort(x）按递增顺序排列的向量

seq(开始值，结束值，间隔)  产生等距间隔的数列

s<-rep(x,times=3) 即将变量x重复3次，放在变量s中

x<-z[is.na(z)]<-0  表示将向量z中缺失的数据改为0

paste("x",1:6,sep="")   对应元素连接起来，长度不同时较短的向量被重复使用    结果："X1" "X2" "X3" "X4" "X5" "X6"

x[v]  v为和x等长的逻辑向量，x[v]表示取出所有v为真值的元素

x[-(1:5)] 表示扣除相应的元素

fruit <- c(5, 10, 1, 20)  加向量元素名
names(fruit) <- c("orange", "banana", "apple", "peach")
fruit
orange banana apple peach
  5     10      1     20