R語(yǔ)言的功能

R是一套完整的數(shù)據(jù)處理、計(jì)算和制圖軟件系統(tǒng)。其功能包括：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理系統(tǒng)；數(shù)組運(yùn)算工具（其向量、矩陣運(yùn)算方面功能尤其強(qiáng)大）；完整連貫的統(tǒng)計(jì)分析工具；優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)制圖功能；簡(jiǎn)便而強(qiáng)大的編程語(yǔ)言：可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸出，可實(shí)現(xiàn)分支、循環(huán)，用戶可自定義功能。

章丘網(wǎng)站建設(shè)公司成都創(chuàng)新互聯(lián)公司,章丘網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作，有大型網(wǎng)站制作公司豐富經(jīng)驗(yàn)。已為章丘上千余家提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)。企業(yè)網(wǎng)站搭建\外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)要多少錢，請(qǐng)找那個(gè)售后服務(wù)好的章丘做網(wǎng)站的公司定做！

與其說(shuō)R是一種統(tǒng)計(jì)軟件，還不如說(shuō)R是一種數(shù)學(xué)計(jì)算的環(huán)境，因?yàn)镽并不是僅僅提供若干統(tǒng)計(jì)程序、使用者只需指定數(shù)據(jù)庫(kù)和若干參數(shù)便可進(jìn)行一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析。R的思想是：它可以提供一些集成的統(tǒng)計(jì)工具，但更大量的是它提供各種數(shù)學(xué)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)計(jì)算的函數(shù)，從而使使用者能靈活機(jī)動(dòng)的進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，甚至創(chuàng)造出符合需要的新的統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法。

該語(yǔ)言的語(yǔ)法表面上類似 C，但在語(yǔ)義上是函數(shù)設(shè)計(jì)語(yǔ)言（functional programming language）的變種并且和Lisp以及APL有很強(qiáng)的兼容性。特別的是，它允許在“語(yǔ)言上計(jì)算”（computing on the language）。這使得它可以把表達(dá)式作為函數(shù)的輸入?yún)?shù)，而這種做法對(duì)統(tǒng)計(jì)模擬和繪圖非常有用。

R是一個(gè)免費(fèi)的自由軟件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免費(fèi)下載和使用的。在那兒可以下載到R的安裝程序、各種外掛程序和文檔。在R的安裝程序中只包含了8個(gè)基礎(chǔ)模塊，其他外在模塊可以通過(guò)CRAN獲得。

R的源代碼可自由下載使用，亦有已編譯的執(zhí)行檔版本可以下載，可在多種平臺(tái)下運(yùn)行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。 R主要是以命令行操作，同時(shí)有人開發(fā)了幾種圖形用戶界面。

R內(nèi)建多種統(tǒng)計(jì)學(xué)及數(shù)字分析功能。因?yàn)镾的血緣，R比其他統(tǒng)計(jì)學(xué)或數(shù)學(xué)專用的編程語(yǔ)言有更強(qiáng)的物件導(dǎo)向(面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì))功能。

R的另一強(qiáng)項(xiàng)是繪圖功能，制圖具有印刷的素質(zhì)，也可加入數(shù)學(xué)符號(hào)。

雖然R主要用于統(tǒng)計(jì)分析或者開發(fā)統(tǒng)計(jì)相關(guān)的軟體，但也有人用作矩陣計(jì)算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商業(yè)軟件MATLAB。

R的功能能夠通過(guò)由用戶撰寫的套件增強(qiáng)。增加的功能有特殊的統(tǒng)計(jì)技術(shù)、繪圖功能，以及編程界面和數(shù)據(jù)輸出/輸入功能。這些軟件包是由R語(yǔ)言、LaTeX、Java及最常用C語(yǔ)言和Fortran撰寫。下載的執(zhí)行檔版本會(huì)連同一批核心功能的軟件包，而根據(jù)CRAN紀(jì)錄有過(guò)千種不同的軟件包。其中有幾款較為常用，例如用于經(jīng)濟(jì)計(jì)量、財(cái)經(jīng)分析、人文科學(xué)研究以及人工智能。

R語(yǔ)言中的基本函數(shù)使用 - 更新中

用法：assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos),? inherits = FALSE, immediate = TRUE)

assign函數(shù)在循環(huán)時(shí)候，給變量賦值。

舉例說(shuō)明：

1、

for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){

assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])

}

2、

for (i in 1:3){

assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)

}

ls()

[1] "a1" "a2" "a3" "i"

a1

[1]? 1? 2? 3? 4? 5? 6? 7? 8? 9 10

a2

[1]? 2? 3? 4? 5? 6? 7? 8? 9 10

a3

[1]?3? 4? 5? 6? 7? 8? 9 10

1、paste函數(shù)可用于字符串連接

用法：paste (..., sep = " ", collapse = NULL)，分隔符默認(rèn)為空格

我們簡(jiǎn)單舉個(gè)例子

1）paste("a","b") ##能連接a b

[1] "a b"

paste("a","b","c")

[1] "a b c"

2）設(shè)置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等號(hào)分隔了

[1] "a=b"

3）連接多個(gè)元素paste("a",1:5,sep="") ##會(huì)自動(dòng)每個(gè)元素與a相連

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4）paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量輸出文件名

[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、

2、collapse參數(shù)

謝益輝大佬說(shuō)這個(gè)參數(shù)引無(wú)數(shù)英雄競(jìng)折腰啊，大家只會(huì)sep

1）paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧，collapse沒(méi)用上

[1] "a 1"

2）paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##這樣就很容易理解了，collapse折疊起了元素

[1] "a+b+c"

3）paste("a",1:5,sep="") ##再來(lái)更明顯的舉例

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4）paste("a",1:5,sep="",collapse="+")?##先在元素間連接，然后折疊

[1] "a1+a2+a3+a4+a5"

3、與paste0函數(shù)的區(qū)別

paste0函數(shù)，默認(rèn)sep=""是兩個(gè)函數(shù)唯一的區(qū)別

paste(c("a","b","c"),1:3)##默認(rèn)空格符

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")

[1] "a1""b2""c3"

如果兩個(gè)向量長(zhǎng)度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范圍后繼續(xù)從前向后連接

[1] "a 1"? "b 2"? "c 3"? "a 4"? "b 5"

paste0(c("a","b","c"),1:3)#默認(rèn)元素連接為sep=""

[1] "a1""b2""c3"

用法：unlist()函數(shù)的作用，就是將list結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)du，變zhi成非list的數(shù)據(jù)，即將list數(shù)據(jù)變成 字符串向量 或者數(shù)字向量的形式

如果是向量的話就直接輸出向量

例子：

%in%相當(dāng)于match()函數(shù)的一個(gè)縮寫。用來(lái)判斷一個(gè)數(shù)組或矩陣是否包含在另一個(gè)數(shù)組或矩陣?yán)?。舉個(gè)例子一目了然：

#首先復(fù)制兩個(gè)變量a和b

a?-?1:5

b?-?3:7

a?%in%?b????#看a的元素是否包含在b中輸出結(jié)果如下：

[1]?FALSE?FALSE??TRUE??TRUE??TRUE

用法：apply(x, MARGIN, FUN, ...)

作用：對(duì) 矩陣 的行或列使用函數(shù)，或者對(duì) 數(shù)組 的各個(gè)維度使用函數(shù)

x為數(shù)據(jù)對(duì)象，MARGIN是維度的下標(biāo)，MARGIN=1表示行，MARGIN=2表示列，F(xiàn)UN是自己指定的任意或自定義函數(shù)

注：數(shù)據(jù)框dataframe也可以使用apply函數(shù)，該函數(shù)會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)化為矩陣，但前提是數(shù)據(jù)框中各列的數(shù)據(jù)類型 必須是數(shù)值型，否則會(huì)報(bào)錯(cuò)。

用法：lapply(x,FUN,...)

作用：對(duì)列表中的各個(gè)元素使用函數(shù)

x是格式為列表的數(shù)據(jù)源，F(xiàn)UN是任意函數(shù)。

intersect(data1，data2)：交集

union(data1，data2)：并集

R語(yǔ)言數(shù)據(jù)對(duì)象與運(yùn)算

R語(yǔ)言數(shù)據(jù)對(duì)象與運(yùn)算

R語(yǔ)言數(shù)據(jù)對(duì)象與運(yùn)算 筆記整理

2.1 數(shù)據(jù)對(duì)象及類型

R語(yǔ)言創(chuàng)建和控制的實(shí)體被稱為對(duì)象（object）

ls()命令來(lái)查看當(dāng)前系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)對(duì)象

R對(duì)象的名稱必須以一個(gè)英文字母打頭，并由一串大小寫字母、數(shù)字或鐘點(diǎn)組成

注意：R區(qū)分大小寫

不要用R的內(nèi)置函數(shù)名稱作為數(shù)據(jù)對(duì)象的名稱，如c、length等

2.2 數(shù)據(jù)對(duì)象類型

R語(yǔ)言的對(duì)象包括

數(shù)值型（numeric）：實(shí)數(shù)， 可寫成整數(shù)（integers）、小數(shù)（decimal fractions）、科學(xué)記數(shù)（scientific notation）

邏輯型（logical）：T(true)或F（FALSE）

字符型（character）：夾在" "或之間

復(fù)數(shù)型（complex）：形如a+bi

原味型（raw）：以二進(jìn)制形式保存數(shù)據(jù)

缺省型（missing value）：有些統(tǒng)計(jì)資料是不完整的，當(dāng)一個(gè)元素或值在統(tǒng)計(jì)的時(shí)候是“不可得到（not available）”或“缺失值（missing value）”的時(shí)候，相關(guān)位置可能會(huì)被保留并賦予一個(gè)特定的NA（not available）值，任何NA的運(yùn)算結(jié)果都是NA。

辨別和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)對(duì)象類型的函數(shù)：

辨別 轉(zhuǎn)換

character is.character() as,character()

complex

double

integer

logical

NA

numeric

2.3 數(shù)據(jù)對(duì)象構(gòu)造

R語(yǔ)言里的數(shù)據(jù)對(duì)象主要有六種構(gòu)造：向量（vector）、矩陣（matrix）、數(shù)組（array）、列表（list）、數(shù)據(jù)框（data frames）、因子（factor）

2.3.1 向量（vector）是由有相同基本類型元素組成的序列，相當(dāng)于一維數(shù)組

5個(gè)數(shù)值組成的向量x，這是一個(gè)用函數(shù)c()完成的賦值語(yǔ)句，這里c()可以有任意多個(gè)參數(shù)，而它輸出的值則是一個(gè)把這些參數(shù)首尾相連形成的一個(gè)向量

R的賦值符號(hào)除了“-”外，還有"-""="

例如：

c(1,3,5,7,9) - y

y

[1] 2 5 8 3

z = c(1,3,5,7,9)

z

[1] 1 3 5 7 9

assign（）函數(shù)對(duì)向量進(jìn)行賦值

length（）：可返回向量的長(zhǎng)度

mode（）可返回向量的數(shù)據(jù)類型

正則序列 用 “：”符號(hào)，可產(chǎn)生有規(guī)律的正則序列（： 的運(yùn)算級(jí)別最高）

函數(shù)seq（）產(chǎn)生有規(guī)律的各種序列

seq（from,to ,by） from 給序列的起始值，to表示序列的終止值，by表示步長(zhǎng)（by 省略時(shí)，表示步長(zhǎng)值為1）

seq(1,10,2)

[1] 1 3 5 7 9

seq(1,10)

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

有時(shí)關(guān)注的是數(shù)列的長(zhǎng)度，利用句法：seq（下界，by=，length=）

seq(1,by=2,length=10)

[1] 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

rep(x,times，……)x表示要重復(fù)的對(duì)象，times表示重復(fù)的次數(shù)

rep(c(1,3),4)

[1] 1 3 1 3 1 3 1 3

rep(c(1,3),each=4)

[1] 1 1 1 1 3 3 3 3

對(duì)每個(gè)元素進(jìn)行重復(fù);

R中的內(nèi)置函數(shù)：

mean（）來(lái)示向量的均值

median（）求是位數(shù)

var（）求方差

sd（）求標(biāo)準(zhǔn)差

sort（）對(duì)向量排序

rev（）將向量按原方向的反方向排列

rank（）給求出向量的秩

prod（）求向量連乘積

append（）為向量添加元素

對(duì)向量運(yùn)算常見函數(shù)表

函數(shù) 用途

sum（） 求和

max（） 求最大值

min（） 求最小值

range（） 求極差（全矩）

mean（） 求均值

median 求中位數(shù)

var（） 求方差

sd（） 求標(biāo)準(zhǔn)差

sort（） 排序

rev（） 反排序

rank（） 求秩

append（） 添加

replace（） 替換

match（） 匹配

pmatch（） 部分匹配

all（） 判斷所有

any（） 判斷部分

prod（） 積

2.3.2 矩陣

矩陣（matrix)是將數(shù)據(jù)用行和列排列的長(zhǎng)方形表格，它是二維的數(shù)組，其單元必須是相同的數(shù)據(jù)類型，通常用列來(lái)表示不同的變量，用行表示各個(gè)對(duì)象。

其句法是：

matrix（data=NA,ncol=1,byrow-=FALSE,dimnames=NULL）

data是必須的，其它幾個(gè)選擇參數(shù)。

nrow表示矩陣的行數(shù)

ncol表示矩陣的列數(shù)

byrow默認(rèn)為FALSE,表示矩陣按列排列，如設(shè)置為T,表示按行排列；

dimnames可更改矩陣行列名字

diag()函數(shù)生成對(duì)角矩陣

diag（）這個(gè)函數(shù)比較特別，當(dāng)數(shù)據(jù)是向量時(shí)則生成對(duì)角矩陣，但當(dāng)數(shù)據(jù)是矩陣時(shí)，則返回對(duì)角元素

也可用函數(shù)diag（）生成單位矩陣

當(dāng)我們生成了某個(gè)矩陣后，若要訪問(wèn)矩陣的某個(gè)元素或某行（列），可以利用形如A[i,j]的形式得到相應(yīng)的索引矩陣

矩陣可進(jìn)行相應(yīng)的加減乘除運(yùn)算，但運(yùn)算過(guò)程中要注意行數(shù)和列數(shù)的限制條件

R里A*B并不是表示矩陣相乘，只表示矩陣對(duì)應(yīng)的元素相乘

矩陣相乘應(yīng)用A%*%B

dim（）返回矩陣的行數(shù)和列數(shù)

nrow（）返回矩陣的行數(shù)

ncol（）返回矩陣的列數(shù)

solve（）返回矩陣的逆矩陣

對(duì)矩陣運(yùn)算的常見函數(shù)

函數(shù) 用途

as.matrix() 把非矩陣的轉(zhuǎn)換成矩陣

is.matrix() 辨別是否矩陣

diag() 返回對(duì)角元素或生成對(duì)角矩陣

eigen() 求特征值和特征向量

solve() 求逆矩陣

chol() Choleski分解

svd() 奇異值分解

qr() QR分解

det() 求行列式

dim() 返回行列數(shù)

t() 矩陣轉(zhuǎn)置

apply() 對(duì)矩陣應(yīng)用函數(shù)

R語(yǔ)言還提供了專門針對(duì)矩陣的行或列計(jì)算的函數(shù)

如 colSUms（）對(duì)矩陣各列求和 colMeans（）求矩陣各列的均值

類似的有 rowSums（）rowMeans（）

更一般的方法：

apply（）函數(shù)來(lái)對(duì)各行各列進(jìn)行運(yùn)算

句法是：apply（X,MARGIN,FUN,……）

X表示要處理的數(shù)據(jù)

MARGIN表示函數(shù)作用的范圍

取1表示對(duì)行運(yùn)用函數(shù)

取2表示對(duì)列運(yùn)用函數(shù)

FUN表示要運(yùn)用的函數(shù)

rbind（）、cbind（）將兩個(gè)或兩個(gè)以上的矩陣合并起來(lái)

rbind（）表示按行合并，cbind（）則表示按列合并

2.3.3 數(shù)組

數(shù)組（array）可以看作是帶有多個(gè)下標(biāo)的類型相同的元素的集合。

數(shù)組的生成函數(shù)是array（），其句法是

array（data=NA,dim=length(data),dimnames-NULL）

data表示數(shù)據(jù)，可以為空

dim 表示維數(shù)

dimnames可以更改數(shù)組難度的名稱

2.3.4 列表

向量、矩陣和的單元必須是同一類型的數(shù)據(jù)，若一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象需要含有不同的數(shù)據(jù)類型，可采用列表（list）這種數(shù)據(jù)對(duì)象的形式。

列表是一個(gè)對(duì)象的有序集合構(gòu)成的對(duì)象，列表中包含的對(duì)象又稱為它的分量（components），分量可以是不同的模式或（和）類型

語(yǔ)法式為：list （變量1=分量1，變量2=分量2,……）

若要訪問(wèn)列表的某一成分，可以用LST[[1]],LST[[2]]的形式訪問(wèn)

因分量可以被命名，故可以在列表名稱后加$符號(hào)，再寫上成分名稱來(lái)訪問(wèn)列表分量

函數(shù)length（）、mode（）、names（）可以分別返回列表的長(zhǎng)度（分量的數(shù)目）、數(shù)據(jù)類型、列表里成分的名字

2.3.5 數(shù)據(jù)框

數(shù)據(jù)框（data frame）是一種矩陣形式的數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)框中各列可以是不同類型的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)框每列是一個(gè)變量，每行是一個(gè)觀測(cè) 。

對(duì)可能列入數(shù)據(jù)框中的列表有如下的一些限制：

1．分量必須是向量（數(shù)值，字符，邏輯），因子，數(shù)值矩陣，列表或者其他數(shù)據(jù)框。

2．矩陣，列表和數(shù)據(jù)框?yàn)樾碌臄?shù)據(jù)框提供了盡可能多的變量，因?yàn)樗鼈兏髯該碛辛?、元素或者變量?/p>

3．?dāng)?shù)值向量、邏輯值、因子保持原有格式，而字符向量會(huì)被強(qiáng)制轉(zhuǎn)換成因子并且它的水平就是向量中出現(xiàn)的獨(dú)立值。

4．在數(shù)據(jù)框中以變量形式出現(xiàn)的向量結(jié)構(gòu)必須長(zhǎng)度一致，矩陣結(jié)構(gòu)必須有一樣的行數(shù)。

R中用函數(shù)data.frame()生成數(shù)據(jù)框，其句法是：data.frame（data1,data2,……）

數(shù)據(jù)框的列名默認(rèn)為變量名，也可對(duì)列名進(jìn)行重新命名

也可以對(duì)數(shù)據(jù)框的行名進(jìn)行修改

2.3.6 因子和有序因子

分類型數(shù)據(jù)經(jīng)常要把數(shù)據(jù)分成不同的水平或因子（factor）

生成因子的命令是factor（），其句法是：factor（data,levels,labels,……）

其中data表示數(shù)據(jù)

levels是因子水平向量

labels是因子的標(biāo)簽向量

levels，labels是備選項(xiàng)，可以不選

若上面的每個(gè)因子并不表示因子的大小，要表達(dá)因子之間有大小順序（考慮因子之間的順序），則可以用 ordered（）函數(shù)產(chǎn)生

2.4 數(shù)據(jù)的錄入及編輯

c函數(shù)：c函數(shù)是把各個(gè)值聯(lián)成一個(gè)向量或列表，可以形成數(shù)值型向量、字符型向量或其它類型向量

scan函數(shù)：功能類似于c函數(shù)，實(shí)際上是一種鍵盤輸入數(shù)據(jù)函數(shù)。當(dāng)輸入scan（），然后按回車鍵，這時(shí)將等待輸入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間只要空格分開即可（c函數(shù)要用逗號(hào)分開）。輸入完數(shù)據(jù)，再按回車鍵，這時(shí)數(shù)據(jù)錄入完畢。

scan函數(shù)還可以讀入外部文本文件，若現(xiàn)有一個(gè)文本文件，data.txt，讀入這個(gè)文件的命令是： x=scan(file="dat.txt")

若原文件的數(shù)據(jù)之間有逗號(hào)等分隔符，用scan讀入應(yīng)該去掉這些分隔符，其命令是： x=scan(file="dat.txt"，sep=",")

編輯數(shù)據(jù)

data.entry命令

xx原先未被定義，現(xiàn)在賦予其一個(gè)空值，這時(shí)會(huì)出現(xiàn)一個(gè)電子表格界面，等待輸入數(shù)據(jù)： data.entry(xx=c(NA))

當(dāng)電子表格關(guān)閉后，數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)保存

edit命令用來(lái)編輯函數(shù)，也可用來(lái)編輯數(shù)據(jù)，但不會(huì)自動(dòng)保存

fix函數(shù)與edit類似，但它可以自動(dòng)保存

從外部文件讀入數(shù)據(jù)

從文本文件讀?。?/p>

s1=read.table("student.txt")

s1

V1 V2 V3

1 class sex score

2 1 女 80

3 1 男 85

4 2 男 92

5 2 女 76

6 3 女 61

7 3 女 95

8 3 男 83

讀入表格數(shù)據(jù)的命令是：read.table

忽略掉標(biāo)簽而直接使用默認(rèn)的行標(biāo)簽

s2=read.table("student.txt",header=T)

s2

class sex score

1 1 女 80

2 1 男 85

3 2 男 92

4 2 女 76

5 3 女 61

6 3 女 95

7 3 男 83

從網(wǎng)絡(luò)讀入數(shù)據(jù)

url可以從網(wǎng)頁(yè)上讀入正確格式的數(shù)據(jù)，要借助read.table函數(shù)

address=

/sample.txt

read.table(file=url(address))

讀入其他格式的數(shù)據(jù)庫(kù)

要讀入其他格式的數(shù)據(jù)庫(kù)，必須先安裝"foreign"模塊，它不屬于R的8個(gè)內(nèi)置模塊，需在使用前安裝。 library(foreign)

SAS：R只能詩(shī)篇SAS Transport format（XPORT）文件，需要把普通的SAS數(shù)據(jù)文件（.ssd和.sas7bdat）轉(zhuǎn)換成Transport format(XPORT)文件，再用命令：read.xport()

SPSS數(shù)據(jù)庫(kù)：read.spss()可讀入SPSS數(shù)據(jù)文件

Epi info數(shù)據(jù)庫(kù)：

要給數(shù)據(jù)集一個(gè)名字，則是;read.epiinfo("文件名.rec")-名稱

Stata數(shù)據(jù)庫(kù)：

R可讀入Stata5,6,7的數(shù)據(jù)庫(kù)

讀入數(shù)據(jù)文件后，使用數(shù)據(jù)集名$變量名，即可使用各個(gè)變量

read.dta(“文件名.dta”)

讀入數(shù)據(jù)文件后，使用數(shù)據(jù)集名$變量名，即可使用各個(gè)變量。

mean(data$age)

便是計(jì)算數(shù)據(jù)集 data中的變量age的均數(shù)。

2.5 函數(shù)、循環(huán)與條件表達(dá)式

2.5.1 編寫函數(shù)

句法是：

函數(shù)名 = function (參數(shù)1，參數(shù)2…)

{

函數(shù)體

函數(shù)返回值

}

對(duì)于這類只有一個(gè)算術(shù)式的簡(jiǎn)單函數(shù)，也要不要{}

mean(data$age)

便是計(jì)算數(shù)據(jù)集 data中的變量age的均數(shù)。

若不使用圓括號(hào)，直接輸入函數(shù)名，按回車鍵將顯示函數(shù)的定義式：

單參數(shù)：使函數(shù)個(gè)性化，可使用單參數(shù)，函數(shù)將會(huì)根據(jù)參數(shù)的不同，返回值不同

welcome.sb = function(names) print(paste("welcome",names,"to

use R"))

welcome.sb("Mr fang")

[1] "welcome Mr fang to use R"

welcome.sb("Mr Wang")

[1] "welcome Mr Wang to use R"

默認(rèn)參數(shù)：即不輸入任何參數(shù)

函數(shù)的默認(rèn)參數(shù)

welcome.sb=function(names="Mr fang")print(paste("welcome",

names,"to use R"))

welcome.sb()

[1] "welcome Mr fang to use R"

當(dāng)函數(shù)體的表達(dá)式超過(guò)一個(gè)時(shí)，要用｛｝封起來(lái)

2.5.2 for循環(huán)

for循環(huán)的句法是：

for (變量 in取值向量) {

表達(dá)式…

}

R語(yǔ)言中的函數(shù)c中的c代表什么意思

c本身在這里應(yīng)該是“combine”的首字母，用于合并一系列數(shù)字從而形成向量/數(shù)列。

R語(yǔ)言基礎(chǔ)知識(shí)筆記

1、向量是用于存儲(chǔ)數(shù)值型，字符型或者邏輯型數(shù)據(jù)的一維數(shù)組。執(zhí)行組合功能的函數(shù)為c()，可以用來(lái)創(chuàng)建向量。向量可根據(jù)位置進(jìn)行索引，需要用[]。

2、矩陣是一個(gè)二維數(shù)組，每個(gè)元素都擁有相同的模式，可通過(guò)函數(shù)matrix()創(chuàng)建矩陣。

3、數(shù)組是一個(gè)可以在兩個(gè)以上維度存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)對(duì)象。例如，如果創(chuàng)建尺寸(2,3,4)的數(shù)組，那么就是創(chuàng)建4個(gè)矩形矩陣每個(gè)2行3列。數(shù)組只能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)類型。

4、矩陣和數(shù)組一樣都只能包含一種數(shù)據(jù)類型，當(dāng)有多種模式的數(shù)據(jù)時(shí)，使用數(shù)據(jù)框就更為方便。數(shù)據(jù)框可以用函數(shù)data.frame () 創(chuàng)建。

5、$? 被用來(lái)選取一個(gè)給定數(shù)據(jù)框中的某個(gè)特定變量。

6、attach()綁定數(shù)據(jù)集，detach()解除數(shù)據(jù)集。

7、with：attach，detach最好在單獨(dú)的數(shù)據(jù)框內(nèi)使用，在多個(gè)同名對(duì)象最好不要使用，函數(shù)with()，可以再具有多個(gè)同名對(duì)象的數(shù)據(jù)框內(nèi)使用，但是必須加入花括號(hào){}，這樣就無(wú)須擔(dān)心名稱沖突了，但是它也有局限性，賦值僅在此函數(shù)的括號(hào)內(nèi)生效。

8、列表是一些對(duì)象的有序集合。

9,、數(shù)據(jù)導(dǎo)入?read.table()，其中header =?T，代表第一行為變量名稱，不作為數(shù)據(jù)，header =?F相反。sep代表數(shù)據(jù)分隔符，txt為"\t",csv為","。

10、table函數(shù)，用 table() 函數(shù)統(tǒng)計(jì)因子各水平的出現(xiàn)次數(shù)（稱為頻數(shù)或頻率）。

sex =?c("女","女","女","男","男")

table(sex)

sex

男 女

2 3

求眾數(shù)

aim =?table(sex)[table(sex)==max(table(sex))]

aim

女

3

max(table(sex))

[1] 3

table(sex)==max(table(sex))

sex

男??? 女

FALSE?TRUE

11、 無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)： 是指在某一復(fù)雜的 系統(tǒng) 中，大部分節(jié)點(diǎn)只有少數(shù)幾個(gè)連結(jié)，而某些節(jié)點(diǎn)卻擁有與其他節(jié)點(diǎn)的大量連結(jié)。這些具有大量連結(jié)的節(jié)點(diǎn)稱為“集散節(jié)點(diǎn)”，所擁有的連結(jié)可能高達(dá)數(shù)百、數(shù)千甚至數(shù)百萬(wàn)。這一特性說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)是無(wú)尺度的，因此，凡具有這一特性的網(wǎng)絡(luò)都是無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)。

12、options(stringsAsFactors = F)

#在調(diào)用as.data.frame的時(shí)，將stringsAsFactors設(shè)置為FALSE可以避免character類型自動(dòng)轉(zhuǎn)化為factor類型。

13、class()：查看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：vector、matrix、array、dataframe、list。

14、str()：作用用英語(yǔ)來(lái)表示是：check classification of viriables,一般用于檢查數(shù)據(jù)框當(dāng)中有哪些數(shù)據(jù)。

15、mode() ：查看數(shù)據(jù)元素類型。

16、typeof() ：查看數(shù)據(jù)元素類型，基本等同于mode（），比mode()更為詳細(xì)。

17、example()：假設(shè)有一個(gè)函數(shù)foo，example("foo")，函數(shù)foo的使用示例。

18、apropos()：列出名稱中含有foo的所有可用函數(shù)。apropos("foo",mode="function")。

19、data()：列出當(dāng)前已加載包中所含的所有可用示例數(shù)據(jù)集。

20、ls()：列出當(dāng)前工作空間中的對(duì)象。

21、rm()：移除（刪除）一個(gè)或多個(gè)對(duì)象。

22、history(#)：顯示最近使用過(guò)的#個(gè)命令（默認(rèn)值為25）。

23、options()：顯示或設(shè)置當(dāng)前選項(xiàng)。有一個(gè)收藏文件有介紹options的功能。

24、boxplot()：生成盒型圖。

25、sum()：計(jì)算和。sum(x,na.rm = TRUE)。

26、median()：計(jì)算中位數(shù)。

27、cbind()：以列結(jié)合變量。cbind(x,y,z)。

28、rbind()：以行結(jié)合變量。

29、vector()：以向量形式結(jié)合數(shù)據(jù)。vector(length = 10)。

30、rep()：以矩陣形式結(jié)合數(shù)據(jù)。rep(c(1,,2,3),each = 10)

31、seq()：生成一個(gè)有序的數(shù)列。seq(1,10)。

32、dim()：矩陣或者cbind輸出的維數(shù)。dim(Mydata)。

33、scan()：從ascii文件中讀取數(shù)據(jù)。scan(file = "test.txt")。

34、write.table()：把一個(gè)變量寫入到ascii文件。write.table(Z,file = "test.txt")。

35、order()：確定數(shù)據(jù)的順序。order(x)。

36、merge()：合并兩個(gè)數(shù)據(jù)框。merge(x,y,by = "ID")。

37、str()：顯示一個(gè)對(duì)象的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。str(Mydata)。

38、factor()：定義變量作為因子。factor(x)。

39、tapply()：tapply(X =?Veg$R,INDEX = Veg$Transect,FUN = mean).tapply函數(shù)根據(jù)第二個(gè)變量(Transect)的不同水平對(duì)第一變量(R)進(jìn)行了求平均值運(yùn)算。還可以求sd，var，length等操作。R語(yǔ)言初學(xué)者指南P75詳細(xì)介紹了這個(gè)函數(shù)。

40、下一頁(yè)介紹了sapply和lapply。

41、summary()：計(jì)算基本信息。

42、table()：計(jì)算列聯(lián)表，統(tǒng)計(jì)因子各水平的出現(xiàn)次數(shù)(頻數(shù)或頻率)。table(x,y)。

43、plot()：y對(duì)x的圖形。pch形狀，col顏色。

44、par()：par(mfrow = c(2,2),mar = c(3,3,2,1))

mfrow生成一個(gè)具有4個(gè)面板的圖形窗口。mar選項(xiàng)指定每個(gè)圖形周圍空白的大小，底部、左側(cè)、頂部、右側(cè)。

45、paste()：將變量連接成字符串。paste("a","b",sep = "")。

46、log()：?log = "x",log = "y",log = "xy",生成對(duì)數(shù)軸。

47、%in%：

a-c(1,3,13,1443,43,43,4,34,3,4,3)

b-c(1,13,11,1313,434,1)

a%in%b

# 返回內(nèi)容#?

[1] TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

# 取反操作

!(a%in%b)

48、sort()函數(shù)是對(duì)向量進(jìn)行從小到大的排序

rank()函數(shù)返回的是對(duì)向量中每個(gè)數(shù)值對(duì)應(yīng)的秩

order()函數(shù)返回的值表示位置，依次對(duì)應(yīng)的是向量的最小值、次小值、第三小值……最大值等（位置索引）

arrange()函數(shù)（需加載dplyr包）針對(duì)數(shù)據(jù)框，返回基于某列排序后的數(shù)據(jù)框，方便多重依據(jù)排序。

49、subset()： df - data.frame( a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12 )

df - subset(df, select = c(a,c)) #選取列a和c

df - subset(df, select = -c(a,c) ) #去除列a和c

R語(yǔ)言常用函數(shù)整理（基礎(chǔ)篇）

R語(yǔ)言常用函數(shù)整理本篇是基礎(chǔ)篇，即R語(yǔ)言自帶的函數(shù)。

vector：向量

numeric：數(shù)值型向量

logical：邏輯型向量

character；字符型向量

list：列表

data.frame：數(shù)據(jù)框

c：連接為向量或列表

length：求長(zhǎng)度

subset：求子集

seq，from:to，sequence：等差序列

rep：重復(fù)

NA：缺失值

NULL：空對(duì)象

sort，order，unique，rev：排序

unlist：展平列表

attr，attributes：對(duì)象屬性

mode，class，typeof：對(duì)象存儲(chǔ)模式與類型

names：對(duì)象的名字屬性

字符型向量 nchar：字符數(shù)

substr：取子串 format，formatC：把對(duì)象用格式轉(zhuǎn)換為字符串

paste()、paste0()不僅可以連接多個(gè)字符串，還可以將對(duì)象自動(dòng)轉(zhuǎn)換為字符串再相連，另外還能處理向量。

strsplit：連接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配

grep，sub，gsub：模式匹配與替換

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：復(fù)數(shù)函數(shù)

factor：因子 codes：因子的編碼 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平個(gè)數(shù) cut：把數(shù)值型對(duì)象分區(qū)間轉(zhuǎn)換為因子

table：交叉頻數(shù)表 split：按因子分組 aggregate：計(jì)算各數(shù)據(jù)子集的概括統(tǒng)計(jì)量 tapply：對(duì)“不規(guī)則”數(shù)組應(yīng)用函數(shù)

dev.new() 新建畫板

plot()繪制點(diǎn)線圖,條形圖,散點(diǎn)圖.

barplot( ) 繪制條形圖

dotchart( ) 繪制點(diǎn)圖

pie( )繪制餅圖.

pair( )繪制散點(diǎn)圖陣

boxplot( )繪制箱線圖

hist( )繪制直方圖

scatterplot3D( )繪制3D散點(diǎn)圖.

par()可以添加很多參數(shù)來(lái)修改圖形

title( )　添加標(biāo)題

axis( )　調(diào)整刻度

rug( )　添加軸密度

grid( )　添加網(wǎng)格線

abline( )　添加直線

lines( )　添加曲線

text( )　添加標(biāo)簽

legend(）　添加圖例

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四則運(yùn)算 ceiling，floor，round，signif

1、round() #四舍五入

例：x - c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整數(shù)位

round(x, 2) #保留兩位小數(shù)

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效數(shù)字(跟學(xué)過(guò)的有效數(shù)字不是一個(gè)意思)

例：略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例：xx - c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max，min，pmax，pmin：最大最小值

range：最大值和最小值 sum，prod：向量元素和，積 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符號(hào)函數(shù)

abs，sqrt：絕對(duì)值，平方根

log, exp, log10, log2：對(duì)數(shù)與指數(shù)函數(shù)

sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函數(shù)

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：雙曲函數(shù)

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：與貝塔函數(shù)、伽瑪函數(shù)、組合數(shù)有關(guān)的特殊函數(shù)

fft，mvfft，convolve：富利葉變換及卷積

polyroot：多項(xiàng)式求根

poly：正交多項(xiàng)式

spline，splinefun：樣條差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函數(shù)

deriv：簡(jiǎn)單表達(dá)式的符號(hào)微分或算法微分

array：建立數(shù)組

matrix：生成矩陣

data.matrix：把數(shù)據(jù)框轉(zhuǎn)換為數(shù)值型矩陣

lower.tri：矩陣的下三角部分

mat.or.vec：生成矩陣或向量

t：矩陣轉(zhuǎn)置

cbind：把列合并為矩陣

rbind：把行合并為矩陣

diag：矩陣對(duì)角元素向量或生成對(duì)角矩陣

aperm：數(shù)組轉(zhuǎn)置

nrow, ncol：計(jì)算數(shù)組的行數(shù)和列數(shù)

dim：對(duì)象的維向量

dimnames：對(duì)象的維名

rownames，colnames：行名或列名

%*%：矩陣乘法

crossprod：矩陣交叉乘積（內(nèi)積）

outer：數(shù)組外積

kronecker：數(shù)組的Kronecker積

apply：對(duì)數(shù)組的某些維應(yīng)用函數(shù)

tapply：對(duì)“不規(guī)則”數(shù)組應(yīng)用函數(shù)

sweep：計(jì)算數(shù)組的概括統(tǒng)計(jì)量

aggregate：計(jì)算數(shù)據(jù)子集的概括統(tǒng)計(jì)量

scale：矩陣標(biāo)準(zhǔn)化

matplot：對(duì)矩陣各列繪圖

cor：相關(guān)陣或協(xié)差陣

Contrast：對(duì)照矩陣

row：矩陣的行下標(biāo)集

col：求列下標(biāo)集

solve：解線性方程組或求逆

eigen：矩陣的特征值分解

svd：矩陣的奇異值分解

backsolve：解上三角或下三角方程組

chol：Choleski分解

qr：矩陣的QR分解

chol2inv：由Choleski分解求逆

，，=，=，==，!=：比較運(yùn)算符 !，，，|，||，xor()：

邏輯運(yùn)算符 logical：

生成邏輯向量 all，

any：邏輯向量都為真或存在真

ifelse()：二者擇一 match，

%in%：查找

unique：找出互不相同的元素

which：找到真值下標(biāo)集合

duplicated：找到重復(fù)元素

optimize，uniroot，polyroot：一維優(yōu)化與求根

if，else，

ifelse，

switch：

分支 for，while，repeat，break，next：

循環(huán) apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循環(huán)的函數(shù)。

function：函數(shù)定義

source：調(diào)用文件 ’

call：函數(shù)調(diào)用 .

C，.Fortran：調(diào)用C或者Fortran子程序的動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)。

Recall：遞歸調(diào)用

browser，debug，trace，traceback：程序調(diào)試

options：指定系統(tǒng)參數(shù)

missing：判斷虛參是否有對(duì)應(yīng)實(shí)參

nargs：參數(shù)個(gè)數(shù) stop：終止函數(shù)執(zhí)行

on.exit：指定退出時(shí)執(zhí)行 eval，expression：表達(dá)式計(jì)算

system.time：表達(dá)式計(jì)算計(jì)時(shí)

invisible：使變量不顯示

menu：選擇菜單（字符列表菜單）

其它與函數(shù)有關(guān)的還有：

delay，

delete.response，

deparse，

do.call，

dput，

environment ，

formals，

format.info，

interactive，

is.finite，

is.function，

is.language，

is.recursive ，

match.arg，

match.call，

match.fun，

model.extract，

name，

parse 函數(shù)能將字符串轉(zhuǎn)換為表達(dá)式expression

deparse 將表達(dá)式expression轉(zhuǎn)換為字符串

eval 函數(shù)能對(duì)表達(dá)式求解

substitute，

sys.parent ，

warning，

machine

cat，print：顯示對(duì)象

sink：輸出轉(zhuǎn)向到指定文件

dump，save，dput，write：輸出對(duì)象

scan，read.table，readlines, load，dget：讀入

ls，objects：顯示對(duì)象列表

rm, remove：刪除對(duì)象

q，quit：退出系統(tǒng)

.First，.Last：初始運(yùn)行函數(shù)與退出運(yùn)行函數(shù)。

options：系統(tǒng)選項(xiàng)

?，help，help.start，apropos：幫助功能

data：列出數(shù)據(jù)集

head()查看數(shù)據(jù)的頭幾行

tail()查看數(shù)據(jù)的最后幾行

每一種分布有四個(gè)函數(shù)：

d―density（密度函數(shù)），p―分布函數(shù)，q―分位數(shù)函數(shù)，r―隨機(jī)數(shù)函數(shù)。

比如，正態(tài)分布的這四個(gè)函數(shù)為dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我們列出各分布后綴，前面加前綴d、p、q或r就構(gòu)成函數(shù)名：

norm：正態(tài)，

t：t分布，

f：F分布，

chisq：卡方（包括非中心）

unif：均勻，

exp：指數(shù)，

weibull：威布爾，

gamma：伽瑪，

beta：貝塔

lnorm：對(duì)數(shù)正態(tài)，

logis：邏輯分布，

cauchy：柯西，

binom：二項(xiàng)分布，

geom：幾何分布，

hyper：超幾何，

nbinom：負(fù)二項(xiàng)，

pois：泊松

signrank：符號(hào)秩，

wilcox：秩和，

tukey：學(xué)生化極差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位間距）等為統(tǒng)計(jì)量，

sort，order，rank與排序有關(guān)，

其它還有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已實(shí)現(xiàn)的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：協(xié)方差陣及相關(guān)陣計(jì)算

biplot，biplot.princomp：多元數(shù)據(jù)biplot圖

cancor：典則相關(guān)

princomp：主成分分析

hclust：譜系聚類

kmeans：k-均值聚類

cmdscale：經(jīng)典多維標(biāo)度

其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：時(shí)間序列對(duì)象

diff：計(jì)算差分

time：時(shí)間序列的采樣時(shí)間

window：時(shí)間窗

lm，glm，aov：線性模型、廣義線性模型、方差分析

quo()等價(jià)于quote()

enquo()等價(jià)于substitute(）

新聞標(biāo)題：r語(yǔ)言c函數(shù)功能 r語(yǔ)言中的c函數(shù)
瀏覽路徑：http://aaarwkj.com/article6/doodgig.html

成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供、用戶體驗(yàn)、企業(yè)建站、網(wǎng)站排名、企業(yè)網(wǎng)站制作、外貿(mào)建站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知，我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來(lái)源： 創(chuàng)新互聯(lián)