make.power<-function(n){pow<-function(x) {x^n}
}

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cube<-make.power(3)
square<-make.power(2)cube(3)  ---> 27
square(3)  ---->9

Is(environment((cube))
>- n, pow (environment内部有两个对象）
get("n",environment((cube))
可以看到n定义为3

makeVector<-function(x= numeric()){m<-NULL#把m赋值为nullset<-function(y){x<<-y #set(y)后，x=y,m=nullm<<-NULL}get <-function() x #把x赋值给getsetmean<-function(mean) m<<-mean #这里求均值，只是依然存疑，为什么这里要用function(mean）。。或者在本函数里，不会做mean相关的操作，真正的solve实在cachemean里执行？
getmean<-function() m #这里把m复制给getmean（NULL）list(set=set,get=get,setmean=setmean,getmean=getmean)
}
cachemean<-function(x, ...){m<-x$getmean() #首先把getmean赋值给m，如果m不是NULL的话弹出下列提示if(!is.null(m)){message("getting cached data")return(m)}#出现缓存值data<-x$get()#把最开始的numberic向量赋值给datam<-mean(data, ...) x$setmean(m)缓存mm
}

mapply(rep,1:4,4:1)
list(rep(1,4),rep(2,3),rep(3,2),rep(4,1))

library(datasets)
data(iris)#探索性分析
names(iris)
head(iris)
#以下尝试取virginica,speal.Length的方法均错误
iris[,2]
iris[iris$Species=="virginica",2]
mean(iris[iris$Species=="virginica",2])
##the above is error,not correct##

tapply(test$Sepal.Length,test$Species,mean)
#用species.mean对向量进行分组，此法可行，但上述方法为何错误需要再看

library(datasets)
data(mtcars)#以下为做某个题时的若干测试。以及试错环节。lapply, tapply,split的用途，以及[[1]]怎么用
#count mpg via cyl
d<-tapply(mtcars$mpg,mtcars$cyl,mean) #split out the mtcars, get a list
split(mtcars,mtcars$cyl)#get every mtcars mean
lapply(mtcars,mean)
#error in match fun.(Fun), mtcars$cyl should be numberic or charter
sapply(mtcars,mtcars$cyl,mean)##test 4##
#the below is uncorrect#
#对于tapply出来的向量，可用[[1]]来取值
d[[1]]-d[[3]]library(datasets)
head(mtcars)
?mtcars
d<-tapply(mtcars$hp,mtcars$cyl,mean)
d[[1]]-d[[3]]