模块课程（2/2）
数据类型和矩阵
R 有几种基本数据类型，允许在向量和变量中存储不同的信息。
基本数据类型
R 中最常用的三种主要数据类型是：
numeric：十进制数（例如，4.5、10.0）或整数。character：用双引号或单引号括起来的文本字符串（例如，"Alice"、'Data'）。logical：布尔值，只能是TRUE或FALSE。在 R 中，您还可以使用缩写T或F（不过为了清楚起见，建议使用完整版本）。
# Examples of different types
score <- 95.5 # numeric
player_name <- "Marco" # character
is_winner <- TRUE # logical矩阵
R 中的矩阵是向量的二维扩展。与向量一样，矩阵只能包含单一类型的元素（通常是数字）。
您可以使用 matrix() 函数创建一个矩阵，提供数据向量并指定行数 (nrow) 或列数 (ncol)：
# Create a 2x3 matrix with values from 1 to 6
mat <- matrix(1:6, nrow = 2, ncol = 3)
print(mat)默认情况下，R 逐列填充矩阵。
访问元素
要访问矩阵中的特定元素，请使用方括号 [row, column]：
# Extract the element at the first row, second column
value <- mat[1, 2]
# Extract an entire row by leaving the column field empty
first_row <- mat[1, ]
# Extract an entire column
second_col <- mat[, 2]因素
R 中的因子 是用于表示分类变量（属于有限类别集的定性数据，例如性别或教育水平）的特殊数据结构。它们在统计分析中非常重要：
sizes <- c("M", "L", "M", "S")
size_factor <- factor(sizes)
print(size_factor) # Also shows the Levels: S M L组合数据：cbind 和 rbind
我们可以通过使用 cbind() （列绑定）按列绑定向量或矩阵或使用 rbind() （行绑定）按行绑定它们：
v1 <- c(1, 2)
v2 <- c(3, 4)
# Creates a 2x2 matrix by placing v1 and v2 side-by-side as columns
combined <- cbind(v1, v2)自己尝试一下
声明一个名为 is_active 的逻辑变量设置为 TRUE，并将一个名为 user_name 的字符变量设置为“Alice”。
显示提示
对不同行上的两个变量使用 <- 运算符。
3 次尝试后可用的解决方案
创建一个名为 mat 的矩阵，其中包含 1 到 6 的值，结构为 2 行 (nrow = 2) 和 3 列 (ncol = 3)。
显示提示
使用矩阵(1:6, nrow = 2, ncol = 3) 函数。
3 次尝试后可用的解决方案
给定已经创建的矩阵mat，提取位于第一行第三列的元素，并将其保存在变量val中。
显示提示
使用方括号访问元素： val <- mat[1, 3]
3 次尝试后可用的解决方案
从向量类别创建一个因子并将其分配给变量 cat_factor。
显示提示
使用因子（）函数：cat_factor <-因子（类别）
3 次尝试后可用的解决方案
给定向量 col1 和 col2，使用 cbind() 将它们组合为矩阵的列，并将结果分配给 my_matrix。
显示提示
使用： my_matrix <- cbind(col1, col2)
3 次尝试后可用的解决方案