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@@ -204,115 +204,76 @@ c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3]	# 7
 
 
 
-# CHARACTERS
+# 字符串
-#特性
+
-# There's no difference between strings and characters in R
 # 字符串和字符在 R 语言中没有区别
 "Horatio"	# "Horatio"
-#字符输出"Horatio"
 class("Horatio") # "character"
-#字符串输出("Horatio") # "character"
 substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15)	# "multis "
-#提取字符串("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 第9个到15个之前并输出)	
 gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.")	# "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
-#替换字符春，用ø替换u
 
 
 
-# LOGICALS
 # 逻辑值
 
-# booleans
+# 布尔值
-#布尔运算
 class(TRUE)	# "logical"
-#定义为真，逻辑型
 class(FALSE)	# "logical"
-#定义为假，逻辑型
+# 和我们预想的一样
-# Behavior is normal
-#表现的标准形式
 TRUE == TRUE	# TRUE
 TRUE == FALSE	# FALSE
 FALSE != FALSE	# FALSE
 FALSE != TRUE	# TRUE
-# Missing data (NA) is logical, too
+# 缺失数据（NA）也是逻辑值
-#缺失数据也是逻辑型的
 class(NA)	# "logical"
 #定义NA为逻辑型
 
 
 
-# FACTORS
 # 因子
-# The factor class is for categorical data
+# 因子是为数据分类排序设计的（像是排序小朋友们的年级或性别）
-#因子是分类数据的定义函数
-# which can be ordered (like childrens' grade levels)
-#可以使有序的（就像儿童的等级水平）
-# or unordered (like gender)
-#也可以是无序的(就像性别）
 levels(factor(c("female", "male", "male", "female", "NA", "female")))	# "female" "male"   "NA"
-#c("female", "male", "male", "female", "NA", "female")向量，变量是字符型，levels factor（）因子的等级水平
 
 factor(c("female", "female", "male", "NA", "female"))
 #  female female male   NA     female
 # Levels: female male NA
 
-data(infert)	#Infertility after Spontaneous and Induced Abortion
+data(infert)	# 自然以及引产导致的不育症
-#数据集（感染） 自然以及引产导致的不育症
 levels(infert$education)	# "0-5yrs"  "6-11yrs" "12+ yrs"
-#等级（感染与教育程度） 输出
 
 
 
-# VARIABLES
 # 变量
 
-# Lots of way to assign stuff
+# 有许多种方式用来赋值
-#许多种方式用来分配素材
+x = 5 # 这样可以
-x = 5 # this is possible
+y <- "1" # 更推荐这样
-#x = 5可能的
+TRUE -> z # 这样可行，但是很怪
-y <- "1" # this is preferred
-#y <- "1" 优先级的
-TRUE -> z # this works but is weird
-#输出真实的，存在一个超自然数满足条件
 
-# We can use coerce variables to different classes
+#我们还可以使用强制转型
-#我们还可以使用枪支变量去进行不同的定义
 as.numeric(y)	# 1
-#定义数值型
 as.character(x)	# "5"
-#字符型
 
-
-# LOOPS
 # 循环
 
-# We've got for loops
+# for 循环语句
-#循环语句
 for (i in 1:4) {
   print(i)
 }
-#定义一个i，从1-4输出
 
-# We've got while loops
+# while 循环
-#我们可以获取循环结构
 a <- 10
 while (a > 4) {
 	cat(a, "...", sep = "")
 	a <- a - 1
 }
-#把10负值为a，a＜4，输出文件（a,"...",sep="" ),跳出继续下一个循环取a=a-1,如此循环，直到a=10终止
+
-# Keep in mind that for and while loops run slowly in R
+# 记住，在 R 语言中 for / while 循环都很慢
-#在R语言中牢记 for和它的循环结构
+# 建议使用 apply()（我们一会介绍）来错做一串数据（比如一列或者一行数据）
-# Operations on entire vectors (i.e. a whole row, a whole column)
-#牢记矢量中附带的操作（例如，整行和整列）
-# or apply()-type functions (we'll discuss later) are preferred
-#或者优先使用()-函数,稍后会进行讨论
 
 # IF/ELSE
-#判断分支
 
-# Again, pretty standard
+# 再来看这些优雅的标准
-#再一次，看这些优雅的标准
 if (4 > 3) {
 	print("Huzzah! It worked!")
 } else {
@@ -322,26 +283,21 @@ if (4 > 3) {
 # =>
 # [1] "Huzzah! It worked!"
 
-# FUNCTIONS
+# 函数
-#功能函数
 
-# Defined like so:
 # 定义如下
 jiggle <- function(x) {
 	x + rnorm(x, sd=.1)	#add in a bit of (controlled) noise
 	return(x)
 }
-#把功能函数x负值给jiggle，
 
-# Called like any other R function:
+# 和其他 R 语言函数一样调用
-jiggle(5)	# 5±ε. After set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043
+jiggle(5)	# 5±ε. 使用 set.seed(2716057) 后， jiggle(5)==5.005043
 
 #########################
-# Fun with data: vectors, matrices, data frames, and arrays
+# 数据容器：vectors, matrices, data frames, and arrays
-# 数据参数：向量，矩阵，数据框，数组，
 #########################
 
-# ONE-DIMENSIONAL
 # 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