正文
我举个例子，看谁能准确的回答。比如，最基础的符号操作 “=”,”
1.2.2 R语言核心包的使用
R语言同其他语言一样，在软件启动时，为我们提供了7个核心包，包括了众多的基础函数，如 数学计算函数，统计计算函数，日期函数，包加载函数，数据处理函数，函数操作函数，图形设备函数等。通过search()函数，可以查看到R启动时默认加载7个核心包
。
> search()
[1] ".GlobalEnv" "package:stats" "package:graphics"
[4] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"
[7] "package:methods" "Autoloads" "package:base"
这7个核心包，就是我们构建复杂模型的基础。由于这几个核心包比较底层，很多函数都是用C语言封装的没有R的源代码，而且除了官方文档，几乎没有其他更详细的文档介绍，所以这几个核心包就是学习的门槛，不要觉得某些函数会用了就行了，背后还有更深一层意义。
再问个问题，R的所有操作都是函数操作，那么“a
> a1:10;a
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
答案是，"1:10"对应"seq()"，"
> assign('b',seq(1:10));b
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
掌握这种对应关系的意义在于，因为R是解释型语言，我们可以通过传递一个函数A的句柄，让其他的函数B动态调用这个函数A，这就是动态语言中的闭包特性的使用思路。在Javascript中，已经被广泛使用了，但在R语言中，却只有核心包的一些函数在使用这种语法。在R语言中，这种需要有计算机背景知识的地方还有很多，特别是在考虑如何提升R性能的部分。所以，不要太轻易就说自己掌握了R语言，多想想如何才能把其他语言的基础带到R语言的世界里。
1.2.3 R语言的内核编程
R语言的内核编程，又是一个比较复杂的计算机学科的问题。R的内核编程应该包括哪些内容呢，除了刚才说的R的语法和R的核心包，还有面向对象编程，向量化计算，特殊数据类型，环境空间等。我的第二本书《R的极客理想-高级开发篇》将会重点介绍这部分的内容。
面向对象编程，是一种对现实世界理解和抽象的方法，主要用于解决复杂问题的设计及实现。在Java的世界里，从2003年开始我接触Java的时候，社区就已经在聊面向对象的程序设计了。对于R语言来说，直到2010年发布的2.12版本，才最终有了RC类型的面向对象实现。面向对象的成熟，标志着R已经具备了构建复杂大型应用的能力，但如何真正地把面向对象用好，似乎也并不是统计人擅长的。有能力写出像Hadley Wickham面向对象代码的人，在R的圈子里，实在是极少数的。
向量化计算，是R语言特有的一种并行计算方式。在R中，向量是R的基本数据类型(vector)，当你对一个向量进行操作时，程序会对向量中每个元素进行分别计算，计算结果以向量的形式返回。比如，最常见的两个等长的向量相加。
> 1:10+10:1
[1] 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
向量化计算，在R中有很广泛的应用场景，基本可以取代循环计算，高效的完成计算任务。我们定义两个向量，先相加再求和，run1()函数用向量化计算实现，run2()用循环方法实现。
