向量的操作、矩阵的创建还有数据框的用法，其实是 R 语言里最常碰到的基本功。这个资源讲得比较清楚，像怎么把一个向量按行列变成矩阵、怎么挑出符合条件的数据行，比如物种数大于 30 那种，讲得挺实用的。

向量的创建没什么难度，c()函数搞定一切。但真用起来，像筛选大于某个值的元素、按条件提取子集，得结合逻辑判断一起上才灵活。

矩阵和数据框的转换也挺常见。举个例子，把一个物种数量的向量整理成行列的矩阵，再按列抽出你感兴趣的某项做。用matrix()配byrow这些参数，还蛮直观。

要说数据筛选，subset()、逻辑索引、dplyr的filter()都能用，看你习惯哪种写法。如果你是数据初学者，这篇资料算是入门还不错的一个切口。

延伸阅读里也推荐几篇挺搭的：R 语言向量元素引用与基础数据操作 和 ggplot 相关性矩阵可视化，前一个基础，后一个进阶，配着看效果更好。

如果你刚开始接触 R，对向量、矩阵这些概念还有点懵，建议你边看边敲代码试试，响应也快，理解也更牢。