R语言快速上手小结
来源:互联网 发布:第十届网络作家榜 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 09:00
R语言和Python都是脚本语言,这里有一篇关于R语言和Python的比较,http://www.360doc.com/content/13/1216/23/1317564_337738626.shtml
再加一个传送门 http://www.zhihu.com/question/21309717/answer/20038616?utm_campaign=rss&utm_medium=rss&utm_source=rss&utm_content=title
R语言是一门弱类型语言,变量的定义不需要进行类型的声明,对于变量的赋值,采用了如下的方式
x<-1
这样就声明了一个x变量,为了观测x的类型,可以采用如下的方式
mode(x)
为了观测当前所有的变量,可以采用如下方式
ls()
为了移除一个变量,可以采用如下方式
x<-1rm(x)
为了显示一个元素的值,可以采用如下方式
x<-1print(x)
在R语言中,小编目前已经接触到的并使用的有向量(vector)、列表(list)、数据框(data frame)。其中,数据框数据可以很容易的实现文件的读写操纵,通过如下方式
x<-data.frame("c1"=c(1),"c2"=c(2))write.table(x,filePath)x<-read.table(filePath)
上述代码中,c()表示构造出一个向量数据,而write.table()表示向指定文件写入数据框类型数据,read.table()表示从指定文件中读入数据框类型数据。
对于数据框类型数据中元素的读取可以通过如下方式
x<-data.frame("c1"=c(1),"c2"=c(2))x[1]x["c1"]x[ [1] ]
这里注意,在R语言中,对于下标是从1开始计数的。
在进行文件操作的时候,我们可能会关心我们当前的工作目录,可以通过如下方式获取或设置当前的工作目录
getwd()setwd(workPath)
除了以表格的方式写入数据,还可以写入CSV文件,具体方式如下
x<-c(1,2,3)write.csv(x, "filePath")
R语言支持冒号运算符来构建等差数组,如
x<-1:5
冒号运算符可以与c()组合使用,如
x<-c(1:5)
对于向量数据中元素的操作,有多种灵活方式,如
x<-c(1:5) #创建向量x[1] #获取第一个元素x[1:3] #获取1到3之间的元素x[ x < 3 ] #获取小于3的元素x[ -1 ] #获取除了第一个元素之外的所有元素
向量类型的数据支持向量之间按对应元素进行运算,如
x<-c(1,2)y<-c(2,3)x-yx/yx+yx*y
R语言支持列表的数据类型,对于该类型的数据声明,可通过如下方式
x<-list("a", "b", "c")
对于列表类型的数据,有两种数据访问方式,如
x<-list("a","b","c")x[ 1 ] #获取第一个元素,类型为listx[ [ 1 ] ] #获取第一个元素,类型为字符
R语言支持函数定义功能,对于一个函数,可以通过如下方式进行定义
myfunction<-function( x ){ result<-x + 2 result*2 #最后一行计算值为返回值}
对于R语言的基本使用先介绍这些。
此外,R语言作为统计工具,提供了丰富的统计函数提供使用,如
x<-c(1,2)mean(x)#计算样本均值sd(x)#计算样本标准差length(x)#获取样本元素个数sum(x)#对样本求和sum(x^2)#对样本元素值进行平方再求和qf(alpha, n1, n2)#f分布自由度为n1,n2的alpha下分位点qnorm(alpha)#标准正态分布的alpha下分位点qt(alpha, n)#t分布自由度为n的alpha下分位点rnorm(n, mu,sigma)#产生n个指定均值和方差的正态分布的随机数
至此,最为基本的R语言快速学习笔记结束,后期有机会将进行扩充,在这里先提供R语言绘图的详细教程的传送门 http://www.harding.edu/fmccown/r/
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