R语言基本操做选编.doc

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R语言基本操做选编

###1.R introduction #### #语言历史和特点 #1.1 R语言历史#### #R是S语言的一种实现。S语言是由ATT贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、 #统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS. #S-PLUS是一个商业软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。 #后来Auckland大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统 #R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性 #1.2 R的特点#### #1.有效地数据处理和保存机制 #2.拥有一整套数组和矩阵的操作运算符 #3.一系列连贯而又完整的数据分析中间工具 #4.图形统计可以对数据直接进行分析和显示,可用于多种图形设备。 #5.一种相当完善、简洁和高效的程序设计语言。包括条件语句、循环语句、用户自定义的递归函数以及输入输出接口。 #6.R语言是彻底面向对象的统计编程语言 #7.R语言和其他编程语言、数据库之间有很好的接口 #8.R语言是自由软件,可以放心大胆地使用,但其功能却不必任何其他同类软件差 #9.R语言具有丰富的网上资源 ###2. Rstudio和R的基本操作#### #2.1查看R语言自带的数据集 data() #直接输入数据集的名称,查看数据 CO2 #2.2快捷键 #Ctrl+Enter: #Ctrl+L: #Ctrl+Shift+S: #Ctrl+1: #Ctrl+2: #Ctrl+D: #2.3查看数据集的前6行#### head(CO2) #查看数据集的最后6行 tail(CO2) #2.4安装包(可以通过命令或者图形界面来咱安装)#### installed.packages(ggplot2) #加载包 library(ggplot2) #2.5创建向量和矩阵以及对它们的基本操作#### x1 - c(1,2,3,4,5,6) x2 - c(2,4,6,8,10,12) length(x1) mode(x1) class(x1) rbind(x1,x2) ? ? #行联合 cbind(x1, x2) ? ?#列联合 Dmat-cbind(x1,x2) class(Dmat) ? #使用c函数结合的变量组成的是矩阵 Dmat-rbind(x1,x2) class(Dmat) Dframe-as.data.frame(cbind(x1,x2)) class(Dframe) Dmat;Dframe ?#矩阵和数据框格式是不一样的,矩阵是由行列组成的,数据框是由记录和变量组成的 a-c(1:100) length(a) cbind(a) a #2.6常用的函数#### b-c(1:20) mean(b) ? #均值 sum(b) ? ?#求和 max(b) ? ?#求最大值 min(b) ? #求最小值 sd(b) ? ?#标准差 #2.7产生向量#### 1:5 1:5*2 1:5*2+1 #2.8查看内存中已有的对象#### ls() #删除当前内存中的所有对象 rm(list=ls()) ls() #2.9访问向量中的元素#### a-1:5*2-1 a a[3] a[-3] a[2:4] a[-(2:4)] a[1,2,3] ? #不能这样访问向量中的元素 a[c(1,2,3)] a[a=5] a[a=3 | a = 7] a[a=3 a = 7] a[a[2]] #2.10 seq()函数和rep()函数,用来产生等差数列的函数,调用实例函数#### example(seq) seq(0, 1, length.out = 11) seq(stats::rnorm(20)) # effectively along seq(1, 9, by = 2) ? ? # matches end seq(1, 9, by = pi) ? ?# stays below end seq(1, 6, by = 3) seq(1.575, 5.125, by = 0.05) seq(17) # same as 1:17, or even better seq_len(17) example(rep) rep(1:4, 2) rep(1:4, each = 2) ? ? ? # not the same. rep(1:4, c(2,2,2,2)) ? ? # same as second. rep(1:4, c(2,1,2,1)) rep(1:4, each = 2, len = 4) ? ?# first 4 only. rep(1:4

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