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玉林，是广西壮族自治区下辖地级市，古称郁林州，四周环山，中部高，向南北两面倾斜；属南亚热带季风气候区，呈显著的季节性变化，气候暖热，气温较高，热量充足。全市总1.28万平方千米 [45] ；下辖2区、1市、4县。 [39] 根据第七次人口普查数据，截至2020年11月1日零时，玉林市常住人口为5796766人。 [44]
玉林是全国第二批农村改革试验区 [1] ，地处桂东南，毗邻粤港澳，前临北部湾，背靠大西南，面向东南亚，处于华南经济圈与大西南经济圈结合部；玉林交通网络较为发达，国道241线、324线，南宁至广州高速公路、玉林至北海铁山港高速公路，黎湛铁路、洛湛铁路、玉铁铁路在玉林境内纵横相交；风景名胜有云天民俗文化城、大容山国家森林公园、谢鲁山庄、都峤山等120多处。 [2] 2018年3月，玉林市被中央文明办确定为2018年至2020年创建周期全国文明城市提名城市。 [3]
2019年7月，被评为国家知识产权试点城市。 [4] 2020年，玉林市实现生产总值1761.08亿元，比2019年增长3.3%。 [38]
中文名玉林
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实例说明：
实例
> length(c(NA, NA, NULL))
[1] 2
> c(NA, NA, NULL, NA)
[1] NA NA NA
很显然， NULL 在向量中没有任何意义。
逻辑型
逻辑向量主要用于向量的逻辑运算，例如：
实例
> c(1, 2, 3) > 2
[1] FALSE FALSE TRUE
which 函数是十分常见的逻辑型向量处理函数，可以用于筛选我们需要的数据的下标:
实例
> a = c(1, 2, 3)
> b = a > 2
> print(b)
[1] FALSE FALSE TRUE
> which(b)
[1] 3
例如我们需要从一个线性表中筛选大于等于 60 且小于 70 的数据：
实例
> vector = c(10, 40, 78, 64, 53, 62, 69, 70)
> print(vector[which(vector >= 60 & vector < 70)])
[1] 64 62 69
类似的函数还有 all 和 any：
实例
> all(c(TRUE, TRUE, TRUE))
[1] TRUE
> all(c(TRUE, TRUE, FALSE))
[1] FALSE
> any(c(TRUE, FALSE, FALSE))
[1] TRUE
> any(c(FALSE, FALSE, FALSE))
[1] FALSE
all() 用于检查逻辑向量是否全部为 TRUE，any() 用于检查逻辑向量是否含有 TRUE。
字符串
字符串数据类型本身并不复杂，这里注重介绍字符串的操作函数：
实例
> toupper("Runoob") # 转换为大写
[1] "RUNOOB"
> tolower("Runoob") # 转换为小写
[1] "runoob"
> nchar("中文", type="bytes") # 统计字节长度
[1] 4
> nchar("中文", type="char") # 总计字符数量
[1] 2
> substr("123456789", 1, 5) # 截取字符串，从 1 到 5
[1] "12345"
> substring("1234567890", 5) # 截取字符串，从 5 到结束
[1] "567890"
> as.numeric("12") # 将字符串转换为数字
[1] 12
> as.character(12.34) # 将数字转换为字符串
[1] "12.34"
> strsplit("2019;10;1", ";") # 分隔符拆分字符串
[[1]]
[1] "2019" "10" "1"
> gsub("/", "-", "2019/10/1") # 替换字符串
[1] "2019-10-1"
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在 Windows 计算机上实现，使用的是 GBK 编码标准，所以一个中文字符是两个字节，如果在 UTF-8 编码的计算机上运行，单个中文字符的字节长度应该是 3。
R 支持 perl 语言格式的正则表达式：
实例
> gsub("[[:alpha:]]+", "$", "Two words")
[1] "$ $"
更多字符串内容参考：R 语言字符串介绍。
矩阵
R 语言为线性代数的研究提供了矩阵类型，这种数据结构很类似于其它语言中的二维数组，但 R 提供了语言级的矩阵运算支持。
首先看看矩阵的生成：
实例
> vector=c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
> matrix(vector, 2, 3)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
矩阵初始化内容是由一个向量来传递的，其次要表达一个矩阵有几行、有几列。
向量中的值会一列一列的填充到矩阵中。如果想按行填充，需要指定 byrow 属性：
实例
> matrix(vector, 2, 3, byrow=TRUE)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 2 3
[2,] 4 5 6
矩阵中的每一个值都可以被直接访问：
实例
> m1 = matrix(vector, 2, 3, byrow=TRUE)
> m1[1,1] # 第 1 行 第 1 列
[1] 1
> m1[1,3] # 第 1 行 第 3 列
[1] 3
R 中的矩阵的每一个列和每一行都可以设定名称，这个过程通过字符串向量批量完成：
实例
> colnames(m1) = c("x", "y", "z")
> rownames(m1) = c("a", "b")
> m1
x y z
a 1 2 3
b 4 5 6
> m1["a", ]
x y z
1 2 3
矩阵的四则运算与向量基本一致，既可以与标量做运算，也可以与同规模的矩阵做对应位置的运算。
矩阵乘法运算：
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