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R-语言入门

R语言简介

R语言笔记:数据分析与绘图的编程环境

版本1.7

RDevelopmentCoreTeam

June10,2006Contents

1绪论与基础1

1.1R语言环境...............................1

1.2相关的软件和文档..........................1

1.3R与统计................................2

1.4R与视窗系统.............................2

1.5R的交互使用.............................2

1.6入门训练...............................3

1.7获取函数和功能的帮助信息.....................3

1.8R的命令、对大小写的敏感，等等..................3

1.9对已输入命令的记忆和更改.....................4

1.10命令文件的执行和输出的转向到文件................4

1.11数据的保持与对象的清除......................4

2简单操作；数值与向量5

2.1向量与赋值..............................5

2.2向量运算...............................5

2.3产生规则的序列............................6

2.4逻辑向量...............................7

2.5缺失值.................................7

2.6字符向量...............................7

2.7索引向量(indexvector);数据集子集的选择与修改.........8

2.8对象的其他类型............................9

R 语言教材入门指南

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R 语言定义

本册主要对R 语言，赋值解释（explaining evaluation），解析，面向对象

编程，语言上的计算等方面进行一个介绍。

本文档的当前版本为0.01 β 草稿。该文档译自R-2.3.1 文档（2006年6月1 日）。

丁国徽（ghding@ ）译。

本文档的一些发布信息放置在/R/R-doc/ 。

ISBN 3-900051-13-5

Notes: 说明

Introduction: 绪论

Objects: 对象

Evaluation of expressions: 表达式求值

Functions: 函数

Object-oriented programming: 面向对象编程

Computing on the language: 语言上的计算

System and foreign language interfaces: 系统和其它语言的接口

Exception handling: 异常处理

Debugging: 调试

Parser: 解析器

Function and Variable Index: 函数和变量索引

Concept Index: 概念索引

References: 参考文献

1 绪论

R 是为统计计算和图形展示而设计的一个系统。它包括一种编程语言，高级别图

形展示函数，和其它语言的接口以及调试工具。本手册将会详细描述和定义R语

言。

R 是统计领域广泛使用的诞生于1980 年左右的S 语言的一个分支。S的主要设

计者John M. Chambers 因为S语言方面的工作获得了1998 年ACM 软件系统奖

（ACM Software Systems Award

）。该语言的语法表面上类似C，但在语义上是函数设计语言的（functional

R语言ggplot初级入门教程

R语言-ggplot初级ggplot2简介: 在2005年开始出现,吸取了基础绘图系统和lattice绘图系统的优点,并利用一个强大的模型来对其进行改进,这一模型基于之前所述的一系列准则,

能够创建任意类型的统计图形

1.导入包

library(maps)

library(maptools)

library(rgdal)

library(plyr)

library(MASS)

library(dplyr)

library(ggplot2)

案例1:钻石数据集

采用ggplot2自带的钻石数据集.

数据集变量简介

## 主要变量

## price 价格

## color 颜色

## carat 重量

## cut 切工

1.1 使用qplot进行简单的快速作图

set.seed(123)

# 从整个数据集取出100行进行分析

dsmall <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 100), ]

dim(dsmall)

# 1.1.1根据x和y和数据集自动作图

qplot(carat, price, data = diamonds)

# 1.1.2根据log x和log y和数据集,自动作图

qplot(log(carat), log(price), data = diamonds)

# 1.1.3根据x和y和数据集按照color进行分类,自动作图

qplot(carat, price, data = dsmall, colour = color)

# 1.1.4根据x和y和数据集按照shape进行分类,自动作图

qplot(carat, price, data = dsmall, shape = cut)

# 1.1.5根据x和y和数据集,指定作图的类型,自动作图

qplot(carat, price, data = dsmall, geom = c("point", "smooth"))

R语言入门基础教程

向量（vector）

1、seq():产生有规律的数列，间距省略时默认值为1。

例1：seq(10,20,0.5)

例2：seq(0,by=0.03,length=15)

2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。

例1：rep(1:3,1:3)

例2：rep(1:3,rep(2,3))

例3：rep(1:3,length=10)

3、向量运算：一般是对应元素之间的运算，所以两个或多个向量运算时，要求

它们包含的元素个素相同（或一个是另一个的整数倍）。

例1：a<-1:3;b<-4:6;a*b;b^a

例2：a<-1:3;b<-4:9;a*b;b^a

4、获取向量某一个或多个子集,向量前的负号"-"表示去除相应内容。

例1：x<-c(3,4,5,2,6);x[1:2];x[-(1:2)]

例2：x<-c(3,4,5,2,6);x[c(1,2,4,1)];x[-c(1,2,4,1)]

例3：xx<-seq(1,by=3,length=10);xx[xx>13]

例4：x<-1:20;y<--9:11;x[y>(1)]#注意最后一个是"NA"

5、主要向量运算函数。

例1：xx<-c(2,6,10,8,4)sum(xx)#和

max(xx)#最大值

min(xx)#最小值

range(xx)#取值范围

mean(xx)#平均值

var(xx)#方差sort(xx)#从小到大排序

rev(xx)#反排列，所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))

rank(xx)#单元值大小顺序

prod(xx)#乘积，所以阶乘是prod(1:n)

例2：x<-seq(1,15,2)append(x,20:30,after=5)#插入数据

append(x,20:30)#参数after缺省默认从向量的最后插入值

replace(x,c(2,4,6),-1)#替换函数

例3：match(c('Ohio','Wyoming'),)#完全匹配函数

R语言学习之入门和创建数据集

1

R语言学习笔记

第1章 R的使用

1.R语句由函数和赋值。R使用<-作为赋值符号：

x<- rnorm(5) #创建一个名为x的向量对象，x包含5个符合标准正太分布的随机偏差#

rnorm(5) -> x与x<- rnorm(5)，这两个语句等价。

2.简单的R会话：

研究上述10名婴儿的：（1）体重分布；（2）体重和月龄的关系

代码清单：

age <- c(1, 3, 5, 2, 11, 9, 3, 9, 12, 3)#使用函数c（）以向量的形式输入月龄数据#

weight <- c(4.4, 5.3, 7.2, 5.2, 8.5, 7.3, 6, 10.4, #使用函数c（）以向量的形式输入体重数据#

10.2, 6.1)

mean(weight)#使用函数mean()求体重平均值#

sd(weight)#使用函数sd ()求体重标准差#

cor(age, weight)#使用函数cor()求体重与月龄之间相关系数#

plot(age, weight)#使用函数plot(),以图形形式表现体重与月龄之间关系#

# q()#使用函数q ()结束程序#

输出结果：

2

第2章创建数据集

1.访问向量中元素

通过方括号中给定元素所处的数值，可以直接访问向量中的元素。例如，a[c(3,5)],访问向量a中的第3个和第5个元素。

代码清单：

a <- c(1, 2, 5, 3, 6, -2, 4)

a[3]

a[c(1, 3, 5)]

a[2:6]#访问从第2个元素到第6个元素#

输出结果：

2.创建矩阵

矩阵都是二维的，和向量类似，矩阵中也仅能包含一种数据类型。

通过函数matrix创建矩阵，一般格式如下：

myymatrix<- matrix(vector, nrow=number_of_rows, #nrow(行)#

ncol=number_of_columns, #ncol(列)#

R语言入门教程

R语言简介

R语言笔记:数据分析与绘图的编程环境

版本1.7

RDevelopmentCoreTeam

June10,2006

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wwomContents

1绪论与基础1

1.1R语言环境...............................1

1.2相关的软件和文档..........................1

1.3R与统计................................2

1.4R与视窗系统.............................2

1.5R的交互使用.............................2

1.6入门训练...............................3

1.7获取函数和功能的帮助信息.....................3

1.8R的命令、对大小写的敏感，等等..................3

1.9对已输入命令的记忆和更改.....................4

1.10命令文件的执行和输出的转向到文件................4

1.11数据的保持与对象的清除......................4

2简单操作；数值与向量5

2.1向量与赋值..............................5

2.2向量运算...............................5

2.3产生规则的序列............................6

2.4逻辑向量...............................7

2.5缺失值.................................7

2.6字符向量...............................7

2.7索引向量(indexvector);数据集子集的选择与修改.........8

r语言菜鸟教程

r语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了许多强大的功能和包，使得数据处理变得更加简单和高效。

R语言的安装非常简单，只需从官方网站下载并按照指示进行安装即可。安装完成后，就可以开始编写R代码了。

R语言中最基本的数据结构是向量（Vector）。向量可以存储数值、字符、逻辑值等不同类型的数据。我们可以使用c()函数来创建向量，如下所示：

```

num_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5) # 创建数值型向量

char_vector <- c("a", "b", "c", "d", "e") # 创建字符型向量

logical_vector <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE) # 创建逻辑型向量

```

除了向量，R语言还有其他的数据结构，如矩阵（Matrix）、数组（Array）、数据框（Data Frame）等。这些数据结构可以用于存储和处理更复杂的数据。

R语言提供了丰富的函数和运算符来进行数据操作和统计分析。例如，我们可以使用sum()函数计算向量中所有元素的和，使用mean()函数计算向量的平均值，使用sd()函数计算向量的标准差等。

除了内置的函数，R语言还支持用户自定义函数。我们可以使用function关键字定义函数，并在需要时调用它们。例如，下面是一个计算两个数之和的函数的定义和调用：

```

sum_numbers <- function(a, b) {

result <- a + b

return(result)

}

sum_result <- sum_numbers(5, 3)

```

R语言的另一个重要特点是它的图形功能。我们可以使用R语言的图形包（如ggplot2、plotly等）来创建各种类型的图表，如散点图、柱状图、饼图等。图形可以帮助我们更好地理解数据，并进行数据可视化。

R语言入门基础教程 2

向量（vector）

1、seq():产生有规律的数列，间距省略时默认值为1。

例1：seq(10, 20, 0.5)

例2：seq(0, by = 0.03, length = 15)

2、rep()：产生有规律的数列，重复第一个变量若干次。

例1：rep(1:3, 1:3)

例2：rep(1:3, rep(2, 3))

例3：rep(1:3, length = 10)

3、向量运算：一般是对应元素之间的运算，所以两个或多个向量运算时，要求它们包含的元素个素相同（或一个是另一个的整数倍）。

例1：a <- 1:3; b <- 4:6; a * b; b^a

例2：a <- 1:3; b <- 4:9; a * b; b^a

4、获取向量某一个或多个子集,向量前的负号"-"表示去除相应内容。

例1：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[1:2]; x[-(1:2)]

例2：x <- c(3, 4, 5, 2, 6); x[c(1, 2, 4, 1)]; x[-c(1, 2, 4, 1)]

例3：xx <- seq(1, by = 3, length = 10); xx[xx > 13]

例4：x <- 1:20; y <- -9:11; x[y > (1)] #注意最后一个是"NA"

5、主要向量运算函数。

例1：xx <- c(2, 6, 10, 8, 4)

sum(xx) #和

max(xx) #最大值

min(xx) #最小值

range(xx) #取值范围

mean(xx) #平均值

var(xx) #方差 sort(xx) #从小到大排序

rev(xx) #反排列，所以从大到小排序应该是rev(sort(xx))

rank(xx) #单元值大小顺序

prod(xx) #乘积，所以阶乘是prod(1:n)

例2：x <- seq(1, 15, 2)

append(x, 20:30, after = 5) #插入数据

R语言的基本操作

R语言是一种统计分析和数据可视化的编程语言。它提供了许多功能和包，使用户能够有效地处理和分析数据。下面是R语言的基本操作。

1.变量和数据类型

2.向量和矩阵

向量是R中最基本的数据结构，可以用c(函数创建。矩阵是一个二维数据结构，可以使用matrix(函数创建。

3.数据框

数据框是一种表格型数据结构，它类似于Excel表格。可以使用data.frame(函数创建数据框。数据框可以存储不同类型的数据，每一列可以是一个向量。

4.数据导入和导出

R可以导入和导出各种数据文件，如CSV、Excel、文本文件等。可以使用read.csv(函数导入CSV文件，write.csv(函数导出CSV文件。

5.数据处理和转换

R提供了许多函数和方法来处理和转换数据。可以使用subset(函数根据条件筛选数据，使用na.omit(函数删除含有缺失值的观测，使用aggregate(函数进行数据聚合等。

6.数据可视化 R有丰富的数据可视化功能，可以使用ggplot2包绘制各种类型的图表，如散点图、直方图、箱线图等。也可以使用plot(函数绘制基本的统计图。

7.条件语句和循环

R支持条件语句（if-else语句）和循环语句（for循环、while循环）。可以根据条件执行不同的代码块，也可以重复执行段代码。

8.函数和包

R允许用户定义自己的函数，以实现特定的功能。可以使用function(来创建函数。R还有很多常用的包，如dplyr、tidyr、reshape2等，可以扩展R的功能。

9.统计分析

R是一种强大的统计分析工具，提供了很多用于统计分析的函数和包。可以进行基本统计描述、假设检验、线性回归、方差分析等。

10.错误处理和调试

在使用R时，可能会遇到错误或者需要调试代码。可以使用tryCatch(和debug(函数进行错误处理和调试。

以上只是R语言的一些基本操作，R还有很多高级功能和技巧可以掌握。掌握这些基本操作对于使用R进行数据分析和可视化工作是非常重要的。

R语言学习笔记（入门知识）

R免费使用；统计工具；

# 注释，行注释

块注释：anything="这是注释的内容"

常用R语言编辑器：Rsutdio，Tinn-R，Eclipse+StatET；中文会有乱码

帮助：?,help; ?boxplot, help(boxplot)，help("[[")

运行R文件：source('abc.R')

加载包：library(ggplot2)

安装包：install.packages()

退出R：q()

设置工作目录：setwd("E:\\XXX\\yyy\\")

清空内存：rm(list=ls(all=TRUE))

对数：log自然对数；log10；

标量；

赋值：<-,=

变量取名可以用.

c() 向量； Win[1], Win[1:5], Win[-2],下标从1开始；

c()可以连接多个标量；也可连接多个向量；

NA

变量取名大写字母开头

na.rm=TRUE

rep(); rep(1:4, each=8)

seq(); seq(from=1,to=4,by=1)

cbind()

rbind()

matrix(); matrix(nrow=8,ncol=4); Z[,1], Z[1:8,1], Z[2,], Z[,-3],

Z[,c(1,3,4)]

dim(Z) nrow(); ncol();

vector(length=8)

colnames()

rownames()

as.matrix;as.data.frame,is.matrix, is.data.frame,

t()

XX<-data.frame(AA=AA,BB=BB); XX$AA; XX[,1];

str()

names()

list(X1=x1,X2=x2)

is.na()

!is.na()

read.table() 生成了数据框

scan() 数值型比较快

write.table() #可以用于保存向量，矩阵，data.frame.