R语言软件入门指导
r语言的使用步骤 -回复
r语言的使用步骤-回复R语言的使用步骤R语言作为一种广泛使用的统计分析和数据可视化工具，被广泛应用在各个领域，如数据科学、生物统计学和金融分析等。
本文将详细介绍R语言的使用步骤，以帮助初学者快速上手并进行数据分析和可视化。
1. 下载和安装R软件首先，需要从R官方网站（2. 安装R集成开发环境（IDE）尽管R语言可以通过命令行界面来运行脚本，但使用一个集成开发环境（IDE）可以提供更好的使用体验。
RStudio是一个流行的R IDE，可以从其官方网站（3. 学习R语言基础知识在开始使用R之前，需要学习一些基本的R语言知识。
可以通过在线教程、书籍或视频教程来学习R语言的基础知识，掌握R语言的数据结构、函数和控制流程等重要概念。
4. 打开RStudio安装完RStudio后，可以双击桌面上的RStudio图标打开该IDE。
RStudio界面分为四个主要部分：源代码编辑器、控制台、环境/历史记录和帮助文档。
源代码编辑器用于编写R脚本，控制台用于运行和调试代码，环境/历史记录显示当前R环境的变量和历史命令，帮助文档提供有关函数和包的信息。
5. 编写R脚本在源代码编辑器中，可以输入和编辑R脚本。
R脚本是一系列的R语句，以帮助完成特定的任务。
可以使用RStudio的自动完成功能来加快编写代码的速度，并使用代码折叠功能来组织脚本。
6. 运行R脚本在编辑好R脚本之后，可以使用RStudio的快捷键（如Ctrl + Enter）或点击控制台右上角的"Run"按钮来运行脚本。
R语句将逐行在控制台中执行，并输出结果。
7. 使用R包R语言拥有丰富的扩展包和库，用于增强R的功能。
可以使用install.packages()函数安装或使用已经安装的包。
然后可以使用library()函数加载所需的包，以便可以使用其中的函数和工具。
8. 进行数据分析与可视化利用R语言进行数据分析和可视化是它最强大的功能之一。
生态学中R语言的应用(一)-R语言入门基础与常用技巧
生态学中R语言的应用（一）--R语言入门基础与常用技巧作者：呆笨朝夕目录1.1 R语言简介 (2)1.2 R语言的下载与安装 (2)1.3 Rstudio的安装与使用 (3)1.3.1 R Studio使用的小技巧 (4)1.4 R程序包（R Packages）简介 (5)1.4.1 程序包是什么？ (5)1.4.2 为什么要安装程序包？ (5)1.5 程序包的安装与导入 (5)1.5.1 程序包的安装 (5)1.5.2 程序包的加载 (6)1.6 如何获取帮助 (6)1.7 R语言的基本构成 (7)1.8 R语言使用技巧 (8)1.8.1 R语言使用过程中的一些操作技巧 (8)1.8.2 R语言编程中常见错误 (8)1.1 R语言简介R是一个自由、免费、源代码开放的软件，R语言主要用于数据处理、统计计算、分析绘图等方面。
目前R网站上有几千个包，并且在不断更新，包含经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能等各个方面，R语言集数据分析与作图展现为一体，入门简单，资源开源共享，近年来使用发展迅速。
1.2 R语言的下载与安装直接网页搜索R，可以看到R的简介及下载页面，可以自行下载安装。
点击download R，根据提示在默认路径安装即可。
图1.1、网站页面图1.2、软件操作页面1.3 Rstudio的安装与使用R语言本身自带操作页面使用感较差，现大多使用R Studio配合使用R语言。
网页搜索R Studio，可以看到下载安装页面，同样根据提示安装即可。
这个是R Studio 的操作页面，比R语言看着舒服了很多，可以同时展现不同的版块，使用起来比较方便。
我的所有操作基本都是在R Studio上进行的。
1.3.1 R Studio使用的小技巧1、R语言版本更新在R Studio 中，可以使用 installr 包的 updateR() 更新R版本：installr::updateR()2、在R Studio中撤销上一步操作在R Studio中，每一步代码在“history”栏都有记录，如果不小心写完一系列代码（简称代码a系列），最后一步代码b出错或不是你想要的结果，那么，直接在history栏，只选定代码a系列--to console--按回车键，即可。
R语言-菜鸟级课程
数 据 类 型
#? 1、如何创建一个矩阵 v<-matrix(1:12,nrow=3,byrow=T) #? 2、求矩阵的逆(需要方阵，且秩为行数) v2<-matrix(tan(1:16),nrow=4,byrow=T) qr(v2)$rank solve(v2) #? 3、求矩阵的特征值与特征向量(需要方阵) eigen(v2) ------------------------------------------------------#? 1、如何创建一个数据框 d<data.frame(ID=c(1,2,3,4,5),AGE=20:24,INCOME=c(2 3001,3232,10232,9923,1023)) #? 2、条件过滤及子集筛选 d2<-d[d$INCOME>10^4,c("ID","AGE")] d2<subset(d,d$INCOME>10^4,c("ID","AGE"),drop=TRU E) #? 3、数据框的拼接 d2<-cbind(d2,RNO=c("20","23"))
MeanDecreaseGini通过 基尼（Gini）指数计算每 个变量对分类树每个节点 上观测值的异质性的影响， 从而比较变量的重要性。 该值越大表示该变量的重 要性越大
如何用R分析数据、初步窥探数据
聚 类 分 析
Q&A
数据框(data.frame)
install.packages()
安 install.packages(c("xx","yy")) 装 R RCMD INSTALL "xxx.tar.gz" 包
R语言入门教程
R语言入门教程R语言是一种功能强大的统计计算和图形化编程语言，广泛应用于数据科学、统计分析、机器学习等领域。
本教程旨在帮助初学者快速入门R语言，并提供基础知识和实际应用示例。
第一章：R语言简介1.1 R语言的起源和发展1.2 R语言的特点和优势1.3 R语言的应用领域和前景第二章：R语言的安装与环境配置2.1 下载和安装R语言2.2 R语言的集成开发环境(RStudio)配置2.3 R语言的包管理器和常用包的安装第三章：基本语法和数据结构3.1 R语言的基本数据类型3.2 变量和赋值操作3.3 基本数学运算和逻辑运算3.4 控制流程语句(if-else, for, while等)3.5 R语言的数据结构：向量、矩阵、数据框和列表第四章：数据导入与导出4.1 从文本文件导入数据4.2 从Excel文件导入数据4.3 从数据库导入数据4.4 将数据输出为文本、Excel或数据库文件第五章：数据处理与清洗5.1 缺失值的处理5.2 异常值的检测和处理5.3 数据转换和重塑5.4 数据合并和拆分第六章：数据可视化6.1 基本图形绘制函数6.2 高级图形包(ggplot2)的使用6.3 图形参数调整和自定义第七章：统计分析和建模7.1 常用统计分析方法的实现7.2 聚类分析和主成分分析7.3 线性回归和逻辑回归模型7.4 机器学习算法(如随机森林、支持向量机)的应用第八章：R语言编程高级技巧8.1 函数的定义和调用8.2 自定义包的创建和使用8.3 面向对象编程(OOP)的实现8.4 并行计算和代码优化技巧第九章：实际案例分析9.1 数据挖掘和预测建模9.2 金融风险管理分析9.3 生物信息学数据处理和分析9.4 社交网络分析和可视化第十章：进阶学习资源推荐10.1 R语言官方文档和在线教程10.2 统计学和数据科学相关书籍推荐10.3 开源R语言项目和社区资源通过本教程的学习，读者将能够掌握R语言的基本语法和数据结构，能够进行数据的导入、处理、可视化和统计分析，在实际应用中能够解决问题和开展研究。
rstudio教程
rstudio教程RStudio是一种集成开发环境（IDE），专门用于R语言的编程和数据分析。
它提供了许多功能强大的工具和功能，使得R 编程变得更加容易和高效。
在本教程中，我们将介绍如何安装RStudio并进行基本的设置。
然后，我们将探索RStudio的主要界面和功能，并学习如何创建、编辑和运行R代码。
1. 安装RStudio：首先，我们需要下载并安装RStudio。
您可以从RStudio官方网站上找到适用于不同操作系统的安装程序，并按照安装向导的指示进行操作。
2. 设置RStudio：一旦安装完成，打开RStudio并进行一些基本设置。
您可以自定义RStudio的外观和布局，选择首选项，设置编程环境等。
3. RStudio界面：学习RStudio的界面布局是使用它的关键。
界面包括以下几个主要部分：- 控制台：用于执行R代码和查看输出结果。
- 脚本编辑器：用于编写和编辑R代码的区域。
- 工作区：显示当前的变量和数据对象。
- 文件和浏览器：用于管理文件和查看工作目录。
- 帮助和包管理器：获取R函数的帮助和安装/加载软件包。
4. 编写R代码：在RStudio的脚本编辑器中，您可以编写R代码。
代码可以包括数学运算、数据操作、图形绘制、统计分析等。
学习基本的R语法和函数是编写有效代码的关键。
5. 运行R代码：一旦编写好R代码，您可以将其在RStudio中运行。
您可以逐行运行代码，或者选择一部分代码进行批量运行。
控制台将显示执行结果和输出。
6. 数据可视化：RStudio还提供了许多图形绘制功能，可以帮助您将数据可视化。
通过使用R的绘图函数和图形包，您可以创建各种类型的图表、图像和图形。
7. 导入和导出数据：RStudio支持多种数据导入和导出格式。
您可以使用R代码导入和处理各种数据文件，如CSV、Excel、SQL数据库等。
同样，您也可以将处理后的结果导出为不同格式的文件。
8. R包管理：R包是R语言开发的插件，用于扩展R的功能。
R语言数据科学入门教程
R语言数据科学入门教程第一章：R语言介绍与安装1.1 R语言的历史和发展R语言起源于新西兰奥克兰大学的S语言，经过多年的发展和优化，成为一种功能强大且广泛使用的数据分析和统计编程语言。
1.2 R语言的特点介绍R语言的开源性、跨平台性、扩展性以及丰富的统计分析和数据可视化功能。
1.3 R语言的安装和配置详细介绍如何下载、安装和配置R语言及其相关的集成开发环境（IDE），例如RStudio。
第二章：R语言基础2.1 R语言的基本语法和命令行界面介绍R语言的基本语法规则，解释如何使用R语言的命令行界面进行交互式编程。
2.2 变量和向量介绍R语言中变量的定义和使用方法，以及如何创建和操作向量。
2.3 数据类型和数据结构详细介绍R语言的不同数据类型（如数值型、字符型、逻辑型等），以及常见的数据结构（如数组、矩阵、数据框等）。
2.4 条件语句和循环介绍在R语言中如何使用条件语句（如if-else语句）和循环语句（如for循环和while循环）。
第三章：数据处理与清洗3.1 数据导入与导出介绍如何使用R语言导入和导出各种常见格式的数据文件，包括CSV、Excel、JSON等。
3.2 数据读取和预览介绍如何使用R语言读取和预览数据，包括查看数据的前几行、数据结构和摘要统计信息等。
3.3 缺失值处理介绍如何处理数据中的缺失值，包括删除含有缺失值的观测值或变量、插补缺失值等方法。
3.4 数据变换和重构介绍如何使用R语言对数据进行变换和重构，包括变量转换、数据透视表和合并数据集等操作。
第四章：数据分析与可视化4.1 描述性统计分析介绍如何使用R语言进行常见的描述性统计分析，例如计算均值、中位数、标准差等。
4.2 统计图表绘制详细介绍R语言中的数据可视化功能，包括绘制直方图、散点图、折线图、箱线图等常见图表。
4.3 统计推断和假设检验介绍如何使用R语言进行统计推断和假设检验，包括t检验、方差分析、回归分析等常见的假设检验方法。
R语言入门：使用RStudio的基本操作
R语⾔⼊门：使⽤RStudio的基本操作R语⾔在⼈⼯智能，统计学，机器学习，量化投资，以及⽣物信息学⽅⾯有着⼗分⼴泛的运⽤。
也是我⼤学的必修课，因此这⾥梳理⼀些有关R语⾔的知识点，做做记录。
⾸先我们需要知道R语⾔的⼯作区域，R语⾔默认的⼯作区域是在“C:/Users/lenovo/Documents”⽬录下，然⽽⼀般这样就会导致电脑的运⾏速度减慢，尤其是之后我们在使⽤R语⾔进⾏⼤数据的处理时，C盘因为⼤⼩不够，就会使计算机崩溃，因此我们可以调整R语⾔的输出⽬录，查看R语⾔⼯作⽬录的命令是：getwd()得到："C:/Users/lenovo/Documents"之后更改R语⾔的⼯作输出⽬录，更改的代码如下所⽰：setwd(dir = "F:/computer/R")dir后⾯表⽰的是⽂件夹的绝对路径，敲完回车之后再利⽤getwd()命令查看我们是否⼯作区域修改成功。
查看该⼯作⽬录下的所有⽂件：list.files()或者使⽤命令：（也可以查看该⼯作⽬录下的所有⽂件）dir()R语⾔当中的赋值⽤的是⼩于和减号来表⽰，⽐如：x <- 3表⽰的是X赋值为3，当然R⾥⾯也可以使⽤=来进⾏赋值，但这样就会在后期进⾏⼤数据运算的时候出现很多问题。
利⽤ls()命令可以查看已经具备的变量有哪些：> x <- 3> y <- 9> z <- 90> ls()[1] "x""y""z"上⾯我们⾸先给X,Y,Z进⾏赋值，然后这个命令就查看到了所有的变量。
利⽤ls.str()则会显⽰出每⼀个变量的详细信息，包括变量的类型以及具体数值⼤⼩：> ls.str()x : num 3y : num 9z : num 90如果想单独查看某⼀个变量的，那么直接使⽤str()函数即可。
初学者如何学习编写R语言的入门教程
初学者如何学习编写R语言的入门教程R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的高级编程语言。
对于初学者来说，学习R语言可能会感到有些困惑和挑战。
然而，通过有序的学习和实践，初学者可以逐渐掌握R语言的技巧和概念。
本文将介绍一些学习R语言的基本步骤和方法，帮助初学者进入这个有趣且强大的编程世界。
一、了解R语言的基本概念在开始学习R语言之前，初学者需要对R语言的基本概念有一定的了解。
R语言是一种面向数据分析和统计建模的编程语言，具有易学易用的特点。
初学者可以通过阅读相关的书籍、教程或者观看在线视频来了解R语言的基本概念，例如变量、函数、数据类型、数据结构等。
二、选择合适的学习资源学习R语言需要掌握一定的理论知识和实践经验。
初学者可以选择一些优质的学习资源来帮助他们系统地学习R语言。
这些学习资源可以包括在线课程、学习社区、编程书籍、编程博客等等。
通过这些学习资源，初学者可以获取R语言的知识和技巧，并有机会与其他学习者进行交流和分享经验。
三、实践编写R语言代码学习R语言最重要的一点是实践，通过编写R语言代码来巩固所学的知识和技能。
初学者可以选择一些简单的练习题或者项目来进行实践，例如数据清洗、数据可视化、统计分析等。
在实践中，初学者可以逐渐熟悉R语言的语法和常用函数，并学会解决实际问题的能力。
四、参与开源项目和社区R语言有一个活跃的开源社区，初学者可以通过参与开源项目和社区来拓展自己的知识和技能。
参与开源项目可以让初学者接触到一些实践中的问题和挑战，并有机会与更有经验的R语言开发者进行合作和交流。
此外，初学者还可以利用社区资源，例如论坛、邮件列表等，向其他R语言学习者寻求帮助和建议。
五、持续学习和提升学习R语言是一个不断学习和提升的过程。
初学者应该保持对R语言的兴趣和热情，并不断学习新的知识和技能。
可以在日常工作或者学习中尝试使用R语言解决问题，参加相关的培训或者会议，阅读最新的研究成果等等。
通过不断地学习和实践，初学者可以逐渐提升自己在R语言上的能力，并成为一个熟练的R语言开发者。
r语言入门教程
r语言入门教程R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言。
它具有丰富的数据处理和可视化功能，是许多数据科学家和统计学家的首选工具之一。
R语言的基本语法与其他编程语言有些不同，但学习起来并不困难。
以下是一些入门级别的R语言基础知识，帮助你开始使用R进行数据分析和可视化。
1. 安装R和RStudio：首先，你需要下载并安装R语言。
然后，建议安装RStudio，它是一个集成开发环境，可以更好地管理和组织你的R代码和数据。
2. 使用RStudio：当你打开RStudio时，你会看到几个窗口，包括代码编辑器和R控制台。
在代码编辑器中编写代码，然后按下Ctrl + Enter键或点击"Run"按钮来执行代码。
结果将显示在R控制台中。
3. 变量赋值和基本操作：在R中，你可以使用"="或"<-"符号将值分配给变量。
例如，x <- 10会将值10分配给变量x。
你可以使用实数、整数、字符等数据类型。
4. 向量和矩阵：R中的向量是一系列具有相同数据类型的元素。
你可以使用c()函数创建向量，例如：my_vector <- c(1, 2, 3)。
矩阵是一个二维数据结构，你可以使用matrix()函数创建矩阵。
5. 数据框(Data Frame)：数据框是R中最常用的数据结构之一，类似于Excel表格。
你可以使用data.frame()函数创建数据框。
可以使用read.csv()或read.table()函数从外部文件加载数据框。
6. 数据处理和转换：R提供了许多内置函数用于数据处理和转换，例如：subset()、merge()、aggregate()等。
这些函数可以对数据进行过滤、合并、汇总等操作。
7. 统计分析和建模：R拥有强大的统计分析和建模功能，你可以使用内置函数进行描述性统计、假设检验、回归分析等。
例如，mean()用于计算均值、t.test()用于执行t检验。
r语言的基础语法及常用命令
r语言的基础语法及常用命令R语言是一种非常强大的统计分析工具，它具有丰富的基础语法和常用命令。
本文将介绍R语言的基础语法和常用命令，帮助读者快速上手使用R语言进行数据处理和分析。
一、基础语法1. 变量赋值在R语言中，可以使用"="或"<-"符号进行变量赋值。
例如：```Rx = 10y <- 20```2. 数据类型R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型等。
可以使用typeof()函数来查看变量的数据类型。
例如：```Rx = 10typeof(x) # 输出 "double"y = "Hello"typeof(y) # 输出 "character"z = TRUEtypeof(z) # 输出 "logical"```3. 数据结构R语言中常用的数据结构有向量、矩阵、数组、列表和数据框等。
- 向量：向量是R语言中最基本的数据结构，可以存储相同类型的元素。
例如：```Rx = c(1, 2, 3, 4, 5) # 创建一个数值型向量y = c("apple", "banana", "orange") # 创建一个字符型向量z = c(TRUE, FALSE, TRUE) # 创建一个逻辑型向量```- 矩阵：矩阵是二维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用matrix()函数创建矩阵。
例如：```Rx = matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3) # 创建一个2行3列的矩阵```- 数组：数组是多维的数据结构，可以存储相同类型的元素。
可以使用array()函数创建数组。
- 列表：列表是一种可以存储不同类型元素的数据结构。
可以使用list()函数创建列表。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
设定是工作路径则source(“XXX.r or XXX.txt”)
3. 存储工作空间: save.image(“XXX.Rdata”); 导入工作空间
load(“XXX.Rdata”), 或者直接双击XXX.Rdata打开R界面，
此时工作空间自动导入，工作路径默认为XXX.Rdata存储 时的工作路径
物种形成速率与进化分析
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常用R程序包(II)
Graphics 绘图
lattice maptools mefa mgcv mvpart nlme ouch
pgirmess
栅格图 空间对象的读取和处理 生态学和生物地理学多元数据处理 广义加性模型相关 多变量分解 线性及非线性混合效应模型 系统发育比较
27
R程序包（R Packages）
程序包是什么？
R程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。 Window下的R程序包是经过编译的zip包。 每个程序包包含R函数、数据、帮助文件、描述文件等。 为什么要安装程序包？
R程序包是R功能扩展，特定的分析功能，需要用相应的程 序包实现。
例如：群落生态学vegan包，系统发育分析ape程序包。
vegan
植物与植物群落的排序，生物多样性计算
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CRAN Task Views
图 9 CRAN Task Views： 对程序包的分类介绍 /web/views/
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R图形界面：R commander
• R commander是R的图形界面之一，是John Fox教授编写 的，适用于不希望R编程的用户。随着用户的操作，其窗 口还可以显示出相应操作的R程序，对于初学者可能会有 帮助，但不推荐使用！ • 安装R commander • install.packages("Rcmdr")
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对象的类
数据框(dataframe)
是由一个或几个向量和（或）因子构成，它们必须是等 长的，但可以是不同的数据类型。
X=1:26 y=letters data.frame(x,y)
列表(list) 列表可以包含任何类型的对象，也就是数据集。 可以包含向量、矩阵、高维数组，也可以包含列表
24
R的函数
程序包内的函数的用法与R内置的基本函数用法一样。 library(vegan) This is vegan 1.17-2
36
查看程序包帮助文件
vegan 程序包内部都有哪些函数？分别有什么功能？ 查询程序包内容最常用的方法： 1 菜单 帮助>Html帮助
2 查看pdf帮助文档
3 引用 citation(package = 'vegan')
edit(x)
fix(x)
46
运算符
数学运算 运算后给出数值结果 +, -, *, /, ^#不仅是运算符，也是函数,"^"(x,1/3)
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对象的类(class)
向量(vector) 一系列元素的组合。
如 c(1,2,3); c("a","a","b","b","c") 矩阵(matrix) 二维的数据表，是数组的一个特例
matrix(1:12,3,4) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12
如TRUE, FALSE
表示不同类别 如：2 + 3i
21
如何为对象起名？
R处理的所有数据、变量、函数和结果都以对象的形式保存。
1. 区分大小写,注意China和china的不同。
2. 不能用数字作为变量，对象也不能用数字开头，但是数 字可以放在中间或结尾，如2result与result2，后者是合 法的。 3. 建议不要用过短的名称。可以用“.”作为间隔，例如 anova.result1。 4. 不要使用保留名： NA, NaN, pi, LETTERS, letters, month.abb,
<-也可用=, 甚至->代替 b <- 2 c <- a+b c #注释
20
元素的类型
对象是由各元素组成的。每个元素，都有自己的数据类型
数值型 Numeric 字符型 Character 如 100, 0, -4.335 如 “China”
逻辑型 Logical
因子型 Factor 复数型 Complex
生态学数据分析
phangorn
系统发育分析
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常用R程序包(III)
picante raster seqinr 群落系统发育多样性分析 栅格数据分析与处理 DNA序列分析
sp
spatstat splancs stats SDMTools
空间数据处理
空间点格局分析，模型拟合与检验 空间与时空点格局分析 R统计学包 物种分布模型工具
6
R的缺点
• 用户需要对命令熟悉 与代码打交道，需要记住常用命令。 • 帮助系统均为英文 • 占用内存
所有的数据处理在内存中进行，不适于处理超大规模 的数据。
• 运行速度稍慢 即时编译，约相当于C语言的1/20。
7
图2 R软件首页 /
8
CRAN
The Comprehensive R Archive Network 简称CRAN，由世界几十个镜像网站组成网络，提供下载安 装程序和相应软件包。各镜像更新频率一般为1-2天 推荐镜像： 中国的镜像:数学所 /mirrors/CRAN/
4. 存储、导入命令行历史记 savehistory(file=“XXX.Rhistory”)
loadhistory(file=“XXX.Rhistory”)
R 界面调整
R 工作空间内对象和软件包显示
显示工作空 间中的对象 ls()
删除工作空间中 的所有对象 rm(list=ls())
显示置入R工 作空间的所有 Package
内置于R系统内，大部分外置于网络
R 文件（对象）管理
R代码管理 工作空间载 入和存储
历史记 录管理
路径管理 文件管理
R 文件（对象）管理
1. 工作路径: getwd() setwd(“aa:/bb/…”) 2. 导入 R code: source(“aa:/bb/…/XXX.r or XXX.txt”) 如果已 Nhomakorabea37
常用R程序包(I)
ade4 adephylo ape boot cluster ecodist 利用欧几里得方法进行生态学数据分析 系统进化数据挖掘与比较方法 系统发育与进化分析 Bootstrap检验 聚类分析 生态学数据相异性分析
apTreeshape 进化树分析
FD
geiger
功能多样性分析
对 象 (Object): 由R产生或处理的实体,包括变量、向量、矩阵、
组合等
函 数 （Function): 执行R 任务的一个完整的程序。
程序包(Package): 执行一定功能的函数的集合，一些内置于R系 统内，大部分外置于网络
对象赋值与注释
在控制台中键入如下命令
2 + 2 a <- 2
赋值符号
及时更新的CRAN源
/
9
Windows下载和安装R
CRAN: Binaries>Windows>base
图3 R2.11.0下载页面 下载完成后，双击R-2.11.0-win32.exe 开始安装。 一直点击下一步，各选项默认，语言建议选英文。
10
• R将自动下载并安装Rcmdr所需的所有程序包
42
图形界面之一：R Commander
界面操作代码
结果输出
图 12 R commander 界面 library(Rcmdr)
43
三 R基本指令
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数据读取
最为常用的数据读取方式是用read.table() 函数或 read.csv()函数读取外部txt或csv格式的文件。 txt文件，制表符间隔 read.table(“*.txt”,head=T) csv文件，逗号间隔 read.csv(“*.csv”,head=T) read.table(file=file.choose(),header=T) read.csv(file=file.choose(),header=T) read.table("clipboard")
Ross Ihaka
Robert Gentleman
自1997年以后，有一个核心团队，这一团队能对 R 的源代码进行修改。
R的优点
• 丰富的资源
涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法。
• 良好的扩展性 十分方便得编写函数和程序包，跨平台，可以胜任复杂 的数据分析、绘制精美的图形。 • 完备的帮助系统 每个函数都有统一格式的帮助，运行实例。 • Free
如果已经连接到互联网，在括号中输入要安装的程序包名 称，选择镜像后，程序将自动下载并安装程序包。
例如： 要安装vegan包,在控制台中输入
install.packages("vegan")
35
程序包使用
程序包的中函数，都要先导入，再使用，因此导入程序包 是第一步。 在控制台中输入如下命令：
library(vegan)
可以弹出对话框，选择文件。
一些R程序包（如foreign）也提供了直接读取Excel, SAS, 45 dbf, Matlab, spss, systat, Minitab文件的函数。
数据保存
write.table(x,file=“*.txt”) write.csv(x,file=“*.csv”) sink(“*.txt”) …… sink() ##sink开头，sink()结束 save.image(file="test.RData")