《R語言基礎(chǔ)》PPT課件

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1、語言基礎(chǔ),一 R簡介 二 R語言數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ) 三 R語言的可視化,一 R 簡 介,什么是R?,（1）最受歡迎的數(shù)據(jù)分析和可視化平臺之一 （2）首次出現(xiàn)1993, 2011年隨大數(shù)據(jù)的爆發(fā)而流行起 （3）R是一種統(tǒng)計繪圖語言，也指實現(xiàn)該語言的軟件。它是一種解釋型語言，而不是編程語言，也就是說，輸入的命令能夠直接執(zhí)行。,為什么選擇R?,（1）免費、支持Windows/Mac OS/Linux （2）開源。有強大的工具包，可以貢獻自己的工具包 （3）可以完成數(shù)據(jù)分析涉及的幾乎所有步驟：,數(shù)據(jù)獲取,,數(shù)據(jù)清理,,數(shù)據(jù)分析,,結(jié)果報告,發(fā)布結(jié)果,,下載和安裝R,The Comprehensive R A

2、rchive Network，簡稱CRAN，提供下載安裝程序和應(yīng)軟件包。在R主頁 http://www.r-project.org/ 選擇下載相應(yīng)的版本。,R程序包,base：包含基本的R函數(shù) datasets：包含基本的R數(shù)據(jù)集 stats：包含各類統(tǒng)計函數(shù) nlme：包含用于線性和非線性混合效應(yīng)的建模函數(shù) graphics:包含基本圖形函數(shù) lattice：包含各種格柵函數(shù)，用于高級圖像的繪制 cluster：包含用于各種聚類分析的函數(shù) foreign：包含讀取各種格式，如SPSS、SAS等格式數(shù)據(jù)文件函數(shù) utils：包含R管理的工具函數(shù) rpart：包含建立分類回歸樹的函數(shù) grDev

3、ices：包含基本圖形設(shè)備函數(shù) methods：包含關(guān)于R對象的方法和類的定義函數(shù),函數(shù)調(diào)用,成功啟動R意味著用戶可在R工作空間中創(chuàng)建和管理R對象，調(diào)用已加載包中的函數(shù) 實現(xiàn)對對象的管理和對相關(guān)數(shù)據(jù)的分析。用戶可以通過兩種方式調(diào)用函數(shù)： （1）函數(shù)名（）：這是一種無形式參數(shù)的函數(shù)調(diào)用，即括號中不給出任何內(nèi)容。R將以 默認的參數(shù)值調(diào)用并運行函數(shù)，運行結(jié)果即函數(shù)值將自動顯示在R控制臺中。例如： search()：瀏覽已加載包的名稱,即以無形式參數(shù)的方式調(diào)用名為search的函數(shù)。若要 調(diào)用尚未加載的包中的函數(shù)，需按照“先加載，后瀏覽，在調(diào)用”的步驟實現(xiàn)。 （2）函數(shù)名（形式參數(shù)列表）：這是一種帶形

4、式參數(shù)的函數(shù)調(diào)用，即括號中依順序給 出了一個或多個形式參數(shù)，各形式參數(shù)之間以英文逗號隔開。例如：為了解各包中包含 哪些函數(shù)、各函數(shù)的功能以及如何調(diào)用函數(shù)，可書寫：library(help=“包名稱”)，即以 帶形式參數(shù)（help=“包名稱”）的方式調(diào)用名為library的函數(shù)。library(help=base) 若要調(diào)用尚未下載的包中的函數(shù)，需首先將相關(guān)包下載并安裝好。當R啟動后并處于 聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，步驟為：第一，指定鏡像站點。第二，下載安裝Install package(“包名 稱”)。第三，加載包library(“包名稱”)。,查看R的幫助文檔,最常用的方法： 1 菜單 幫助Html幫助或

5、者help.start()：以瀏覽器的形式打開R的幫助文檔 2 菜單 幫助R函數(shù)幫助或者help（函數(shù)名）：用于查看指定函數(shù)的幫助文檔 R函數(shù)幫助文檔通常包括函數(shù)的功能說明（參見Description部分）、函數(shù)的調(diào)用形式（參見Usage部分）、形式參數(shù)的含義（Arguments部分）、形式參數(shù)的具體取值（Value部分）、調(diào)用示例（Examples部分）等主要內(nèi)容。,R的運行方式,兩種運行方式：第一，命令行運行；第二，程序（腳本）運行。 腳本運行還可采用非交互方式運行程序，步驟：一、指定R程序所在目錄為R的當 前工作目錄。調(diào)用getwd(),即可獲得當前目錄名。改變目錄可在菜單欄中改變，

6、也可以 用setwd(“指定目錄”)。二、運行當前工作目錄中的指定R程序source(“R程序名”)。 此外，程序運行方式中輸出結(jié)果默認顯示在控制臺上，當處理的數(shù)據(jù)量較大，計算 結(jié)果較多時，往往希望將計算結(jié)果輸出到控制臺的同時，保存到一個指定的文本文件中。 為此，需在程序的第一行調(diào)用函數(shù)sink,基本書寫格式為：sink（“結(jié)果文件名”， append=TRUE/FALSE,split=TRUE/FALSE）式中，結(jié)果文件一般為文本文件，默認 位于當前目錄下。append為TRUE表示當前文件有同名時追加到原文件后面，F(xiàn)LASE 表示覆蓋原文件內(nèi)容。split為TRUE表示輸出到指定文件夾的同

7、時，仍輸出到控制臺， FLASE表示結(jié)果僅輸出到指定文件夾。,二 R語言數(shù)據(jù)操作基礎(chǔ),R語言的數(shù)據(jù)類型,R語言支持的數(shù)據(jù)類型： （1）數(shù)值型（numeric）：類型的取值是實數(shù)。例如a<-9.11;mode(a):顯示指定對象的存儲類型。 （2）復(fù)數(shù)（complex）：取值可擴展到虛數(shù)。例如a<-100+10i;mode(a) （3）邏輯（logical）：取值為TRUE(T)和FALSE(F)，R語言區(qū)分大小寫，T和F必須大寫。例如a<-T;mode(a) （4）字符型（character）：類型的取值是字符串。例如a<-”assf”(英文雙引號不可以省略);mode(a),對象及其屬性,R

8、語言常用對象類型： （1）向量（vector）：數(shù)據(jù)類型都可取，不允許出現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型 （2）數(shù)組（array）：數(shù)據(jù)類型都可取，不允許出現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型 （3）矩陣（matrix）：數(shù)據(jù)類型都可取，不允許出現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型 （4）數(shù)據(jù)框（data frame）：數(shù)據(jù)類型都可取，不同列之間的數(shù)據(jù)類型可不同 （5）列表（list）：數(shù)據(jù)類型都可取，任何元素的數(shù)據(jù)類型均可不同 （6）因子（factor）：數(shù)據(jù)類型都可取，不允許出現(xiàn)不同數(shù)據(jù)類型,對象及其屬性,固有屬性：模式和長度 使用mode函數(shù)可以讀取對象模式，使用as.可以改變對象的模式。例如：a<-100;mode(a),輸出“numeric”,

9、a<-”100”;a<-as.numeric(a)(轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)類型)，輸出100。使用length()函數(shù)讀取對象的長度屬性 對象的搜索和刪除 由于所有的對象均存儲在工作空間中，一旦對象過于龐大，就會影響運行速度。需查看工作空間內(nèi)現(xiàn)存的對象列表（ls()），并刪除其中某個對象（rm(對象名列表)，remove(對象名)）。,向量,創(chuàng)建向量 R語言使用c(,,)來創(chuàng)建向量。 例如：c(2,5,6,9)，c(T, F, T, F),c(China, Ko, Ja”)等。 重復(fù)函數(shù)rep()創(chuàng)建向量，例如：rep(2:5,times=4) 序列函數(shù)seq()創(chuàng)建向量，例如：seq(from=3,to=

10、21,by=3) “:” 產(chǎn)生向量，例如：1:10表示1到10的數(shù)字，例如：2:30*2+1表示產(chǎn)生2到30的數(shù)字的基礎(chǔ)上再乘以2再加上1。 通過與向量的組合，產(chǎn)生更為復(fù)雜的向量。例如： rep(1:2,c(10,15))表示1重復(fù)10次，2重復(fù)15次 產(chǎn)生字母序列l(wèi)etters,例如：letters1:26,向量,向量索引 1、下標方式索引。下標始于1而非0。例如：a4)結(jié)果為2，3。which.max和which.min用于返回數(shù)值型向量中最大和最小元素的下標，例如which.max(a)結(jié)果為3，which.min(a)結(jié)果為1. 3、subset方式索引?？梢苑奖愕厮饕蛄?、矩陣以及數(shù)

11、據(jù)框。返回的是元素，不是下標。例如：subset(a,a4c(11,15)%in%a結(jié)果為：TRUE FALSE,向量,向量的編輯 向量修改只需要通過索引找到特定元素，然后直接使用<-進行賦值即可。 1、向量擴展 R語言可對對象長度進行任意擴展。例如a<-c(1,2,3);a<-c(a,c(5:7)) a 結(jié)果為1 2 3 5 6 7 2、元素的刪除 對向量重新賦值的方式刪除向量內(nèi)某一元素。例如：a<-c(1:4);a<-a-3 a結(jié)果為1 2 4,向量,向量排序 1、向量正排序 sort()函數(shù)：根據(jù)數(shù)值大小進行正排序。例如a<-c(11:20,c(1:9));sort(a) 2、向

12、量倒排序 rev()函數(shù)：根據(jù)下標進行到排序。例如a<-c(1,4,2,6,8);rev(a),向量,向量去重 unique()函數(shù)：實現(xiàn)向量的去重。例如：a<-c(1,2,1,4,2,4,5,1);unique(a)結(jié)果1 2 4 5,向量,缺失值處理 na.fail()函數(shù)：向量a內(nèi)包含至少一個NA，返回錯誤，不包含任何NA，返回原有向量。例如：a)函數(shù)：返回刪除NA后的向量。例如：b),na.action)：返回向量a中元素為NA的下標。 is.na()函數(shù)：用于判斷向量內(nèi)的元素是否為NA。例如：b<-!is.na(a),向量,向量間操作 pmin(,...):依次比較向量1至向量n

13、內(nèi)的各元素。并把較小的元素組成新向量。例如：a,...):依次比較向量1至向量n內(nèi)的各元素。并把較大的元素組成新向量。pmax(a,b,c)。結(jié)果為2 3 9 5 9 intersect(,):返回向量的交集。 union(,):返回向量的并集。 setdiff(,):返回向量的補集。,矩陣和數(shù)組,創(chuàng)建矩陣 matrix()函數(shù):以向量的形式輸入矩陣中的全部元素，使用ncol和nrow可設(shè)置矩陣的行和列數(shù)。例如a)：將矩陣反過來轉(zhuǎn)化為向量。,矩陣和數(shù)組,矩陣索引 1、使用行列下標來索引。例如： data<-c(1:10);a<-matrix(data,ncol=2,nrow=5,dimname

14、s=list(c(r1,r2,r3,r4,r5),c(c1,c2)));a3,2,表示矩陣a第三行第二列的元素。 2、使用行和列名稱來索引。例如：ar3,c2 3、使用一維下標來索引。例如：a1,#以向量形式返回矩陣a第一行的所有元素。a,1#以向量形式返回矩陣a第一列的所有元素。,矩陣和數(shù)組,矩陣編輯 1、矩陣合并。 cbind()函數(shù):通過列合并函數(shù)將多個已有向量合并成矩陣。例如：x1<-c(1:5);x2<-c(6:10);cbind(x1,x2) rbind()函數(shù):通過行合并函數(shù)將多個已有向量合并成矩陣。例如：x1<-c(1:5);x2<-c(6:10);rbind(x1,x2) 2

15、、刪除矩陣。 刪除矩陣內(nèi)某行和某列的方式類似于向量，實質(zhì)是對向量重新賦值。例如： data<-c(1:10);a<-matrix(data,ncol=2,nrow=5);a<-a-1, ，刪除第一行的元素。a,-1刪除第一列的元素。,矩陣和數(shù)組,矩陣的運算 1、一般運算。 A C D<-matrix(rnorm(16),4,4) 矩陣的加法（A+B） 矩陣的減法（A-B） 矩陣的各元素的乘法（A*B） 矩陣相乘（A%*%C）,矩陣和數(shù)組,矩陣的運算 2、轉(zhuǎn)置矩陣t()函數(shù)。 例如：t(A) 3、矩陣求解solve() 例如：求解DX=A中的X，可以使用solve(D,A) 4、矩陣的特征值和特

16、征向量eigen() 例如：E<-eigen(D) $values為方陣的特征值，$vectors為方陣的特征向量，且一一對應(yīng)。,矩陣和數(shù)組,數(shù)組創(chuàng)建 array()函數(shù):設(shè)置位數(shù)向量來創(chuàng)建一個多維數(shù)組，矩陣可以看成一個2維數(shù)組。例如data<-array(c(1:30),dim=c(2,5,3));,矩陣和數(shù)組,數(shù)組索引 使用多個下標來索引。例如：data1,2,3,表示對第3個2*5矩陣中第一行第2列元素（23）進行了索引。data,3,則表示由第二維度下標是3的全部元素組成的二維數(shù)組。,矩陣和數(shù)組,apply函數(shù)應(yīng)用 apply函數(shù)可以讀取多維數(shù)組中某個維度的所有數(shù)據(jù)并應(yīng)用其它函數(shù)進行數(shù)

17、據(jù)處理。apply(x,MARGIN,FUN),x多維數(shù)組array.MARGIN預(yù)處理的維數(shù).FUN多維數(shù)組中某一維度元素的處理函數(shù)。例如： apply(data,3,sum)1（結(jié)果為55）:用于計算多維數(shù)組data中第三維下標為1的所有元素的總和?；蛘呤褂胹um(data,,1)來實現(xiàn)。,列表和數(shù)據(jù)框,列表的創(chuàng)建 list（）函數(shù)：創(chuàng)建列表對象。例如：data<-list(a=c(1,2,3),b=c(one,tow),c=T,d=c(3i+4,9i-9));data。每列內(nèi)元素的數(shù)據(jù)類型和長度可以各不相同，但是相同列中元素的數(shù)據(jù)類型相同。,列表和數(shù)據(jù)框,列表索引 1、使用列下標來索引。

18、例如:data1 2、使用列名稱來索引。例如:data$a和dataa,列表和數(shù)據(jù)框,列表編輯 1、列表合并。使用c(,)合并和擴展list.注意list(,)不能進行l(wèi)ist合并，它是實現(xiàn)list的嵌套。例如：data<-c(data,list(e=c(T,T,F,F))) 2、列表轉(zhuǎn)化為向量unlist()函數(shù)。例如: unlist(list(c(1:3),c(one,two))),列表和數(shù)據(jù)框,數(shù)據(jù)框的創(chuàng)建和名稱 data.frame（）函數(shù)：把多個向量建立為一個數(shù)據(jù)框，并為列設(shè)置名稱。例如：x1)：讀取并編輯列名稱，如：names(x) names(x)1<-體積,列表和數(shù)據(jù)框,數(shù)據(jù)框

19、索引 1、索引列：使用列下標來索引，例如:x2.使用列名稱來索引,例如:x$運費和x運費，讀取多列數(shù)據(jù)可用x,1:2,不可以采用x形式。 2、索引行：行下標,，例如：x1:2, 3、索引元素：例如：x$運費1,x運費1, x21,x1,2 4、subset函數(shù)索引：例如：subset(x,運費32speed 2、with函數(shù)：with(數(shù)據(jù)框名,域訪問函數(shù)1域訪問函數(shù)2...)，例如：with(cars,speed),列表和數(shù)據(jù)框,數(shù)據(jù)框編輯 1、數(shù)據(jù)框的合并擴展： cbind()函數(shù):添加數(shù)據(jù)集的新屬性變量。例如：x<-cbind(x,距離=c(12,13,11,14,15,11)) rbi

20、nd()函數(shù):增加新的樣本數(shù)據(jù)。例如：x<-rbind(x,list(23,34,13)) 2、刪除數(shù)據(jù)框。 x<-x,-1#刪除第一行數(shù)據(jù) x<-x-1,#刪除第一列數(shù)據(jù),列表和數(shù)據(jù)框,缺失值處理 na.omit函數(shù)可以刪除數(shù)據(jù)框內(nèi)包含NA的相關(guān)數(shù)據(jù)。例如： data<-data.frame(a=c(1,2,NA,3),b=c(9:12)) na.omit(data),因子,一般數(shù)據(jù)可分為分類和數(shù)值兩種屬性，上面介紹的都是數(shù)值類型數(shù)據(jù)，分類屬性類型可分為無序因子（factor）如用戶ID用“1”，“2”，“3”表示，沒有高低之分。有序因子（ordered）如用戶對商品的評分值“A”,”B”,

21、”C”,”D”,”E”。各個類別間存在大小高低順序。因子的存儲類型為整數(shù)型（integer）,但顯示的是類別值，為字符串。,無序和有序因子,factor因子函數(shù)：factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),labels,exclude=NA,ordered=FALSE) X:向量 levels：是因子的水平。如果不指定值，則有向量x內(nèi)不同的值確定 labels：是水平的標簽。如果不指定值，則由向量x內(nèi)不同點的值所對應(yīng)的字符串確定 exclude：在轉(zhuǎn)化時，如果想把向量內(nèi)某些取值的元素轉(zhuǎn)化為缺失值NA，則設(shè)置該參數(shù)。 ordered：FALSE轉(zhuǎn)化后

22、是無序因子，TRUE有序因子,無序和有序因子,使用as.factor把一個向量轉(zhuǎn)化為無序因子向量。例如： a<-as.factor(c(1,2,3));a，用is.factor判斷a是否為因子。例如：is.factor(a)，將a1

23、于的比較。 可利用levels函數(shù)讀取和設(shè)置因子水平，格式為levels(因子名)，levels函數(shù)將按因子水平值的升序顯示它們對應(yīng)的類別值。例如：a<-c(Poor,Improved,Excellent,Poor);b<-as.factor(a);levels(b);levels(b)1<-one;b,連續(xù)數(shù)據(jù)的離散化,cut函數(shù)可以把數(shù)值類型數(shù)據(jù)依據(jù)間隔區(qū)間分段，并返回一個因子序列。cut函數(shù)的常用參數(shù)為：X:被分割的向量。labels:分割時依據(jù)的間隔區(qū)間。include.lowest:分割時的最小間隔區(qū)間。ordered_result:如果設(shè)置為T，則返回有大小意義的因子作為結(jié)果，為F

24、，則返回無大小意義的因子作為結(jié)果。例如：某網(wǎng)站21名訪問者一天內(nèi)停留的時間數(shù)據(jù)如表：,連續(xù)數(shù)據(jù)的離散化,代碼如下： time time.cut time.cut 1 (0,10 (10,30 (10,30 (0,10 (0,10 (0,10 (10,30 (30,60 (0,10 10 (30,60 (10,30 (30,60 Levels: (0,10 (10,30 (30,60 time.cut1

25、dered_result=T);time.cut1

26、列表，其中分割的字符串不在出現(xiàn)。 例如：data<-網(wǎng)站停留時間:3小時4分50秒;data<-strsplit(data,split=:)。結(jié)果：網(wǎng)站停留時間 3小時4分50秒 。data<-unlist(data);data<-strsplit(data,split=小時)。結(jié)果為： 11 網(wǎng)站停留時間 21 3 4分50秒 若要分割結(jié)果為11 3 4分50秒，可采用分割的嵌套。例如：data<-網(wǎng)站停留時間:3小時4分50秒; data<-strsplit(strsplit(data,split=:)12,split=小時);data。提取小時可用：data<-unlist(data

27、);h<-as.numeric(data1);h,字符串操作,字符串內(nèi)部字符的讀取和替換 1、使用substr()函數(shù)進行讀取和替換字符串substr(x,start,stop) x:字符串或者字符串對象。start：預(yù)讀取/替換字符串的第一個下標。stop：預(yù)讀取/替換字符串的最后一個下標。例如： a substr(a,2,4) 1 agh substr(a,2,4) a 1 hkkkfff,字符串操作,使用grep()函數(shù)讀取列表內(nèi)特定字符串 grep(pattern,x)函數(shù)可以在字符型列表中（參數(shù)x）中找出和特定字符串（參數(shù)pattern）匹配的序列編號。如果不匹配，則返回intege

28、r(0).其中 pattern可以使字符串，也可以是一個正則表達式。例如： a<-list(GET /News.htm HTTP/1.0,GET/feed.html HTTP/2.0);c<-grep(.html,a);c 結(jié)果為2 a<-GET /News.htm HTTP/1.0; c<-grep(.html,a);c integer(0) a<-GET /News.html HTTP/1.0; c<-grep(.html,a);c 1 1,字符串操作,使用regexpr()gregexpr()函數(shù)讀取字符串內(nèi)特定字符串 regexpr(pattern,text)函數(shù)可以在字符串x中提取特

29、定字符串pattern的相關(guān)信息。其中 pattern可以是字符串，也可以是一個正則表達式。例如： a<-GET /News.html HTTP/1.0 feed.html HTTP/2.0;c<-regexpr(.html,a);c 1 10#第一個和字符串”.html”匹配的起始位置是10 attr(,match.length) 1 5#第一個和字符串”.html”匹配的字符長度是5 attr(,useBytes) 1 TRUE#在字符串a(chǎn)中是否有字符串”.html”匹配，答案為TRUE,字符串操作,使用regexpr()gregexpr()函數(shù)讀取字符串內(nèi)特定字符串 regexpr()函

30、數(shù)只查詢第一個特定字符，要想多次匹配需要使用gregexpr()函數(shù)，例如： a<-GET /News.html HTTP/1.0 feed.html HTTP/2.0;c<-gregexpr(.html,a);c 1 1 10 29 attr(,match.length) 1 5 5 attr(,useBytes) 1 TRUE,字符串操作,使用chartr()函數(shù)作字符替換 chartr(old,new,x)函數(shù)直接進行字符替換，old:預(yù)被替換的x中的舊字符集合。如果x中不包含old，則返回x，不做處理。new:新補充的字符集合。其長度必須大于舊字符集合。例如： a a a a<-cha

31、rtr(hf,01,a);a 1 0ag0111,字符串操作,使用sub()和gsub()函數(shù)進行字符串替換 chartr()是進行字符替換，sub()和gsub()函數(shù)的替換單位是字符串。sub(pattern,replacement,x),pattern：預(yù)被替代的字符串，可以使用正則表達式，replacement替換后的字符串。例如： a b<-sub(.html,替換,a);b 1 GET /News替換 HTTP/1.0 feed.html HTTP/2.0,字符串操作,使用sub()和gsub()函數(shù)進行字符串替換 sub()函數(shù)只對一個”.html”進行替換，要想進行全部替換可以

32、使用gsub()函數(shù)，例如： a b<-gsub(.html,替換,a);b 1 GET /News替換 HTTP/1.0 feed替換 HTTP/2.0,正則表達式,字符類 ：表示字符集合。aeiou匹配任一英文元音字符，0-9匹配任一個09的數(shù)字，a-z匹配任一個小寫英文字母，A-Z匹配任一個大寫英文字母，a-z0-9A-Z匹配任一個字母、數(shù)字、下劃線。 小數(shù)點(.)代表除換行符以外的任意一個字符。 查找小數(shù)點(.)或者(,)需使用.或者,來表示,正則表達式,限定符 *：重復(fù)零次或更多次 +：重復(fù)一次或更多次 ？：重復(fù)零次或一次 n：重復(fù)n次 n,:重復(fù)n次或更多次 nm：重復(fù)nm次 例如

33、：,正則表達式,實例： 輸入數(shù)據(jù)：GET /News.html HTTP/1.0 輸出數(shù)據(jù)：News.html a b c<-substr(a,b1+1,b1+attr(b,match.length)-1) c,常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,因子序列創(chuàng)建gl： gl(n,k,length=n*k,labels=1:n,ordered=FALSE),n:因子水平數(shù)目，k:重復(fù)次數(shù)，length向量長度。labels:因子水平的標簽。ordered:F無序因子，T有序 gl(3,4,labels=c(one,two,three)) 1 one one one one two two two two three

34、three three three Levels: one two three,常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,等差序列創(chuàng)建seq： seq(from=1,to=1,by=((to-from)/(length.out-1))),from:等差數(shù)列的首項數(shù)據(jù)，to:等差數(shù)列的尾項數(shù)據(jù) by:等差的數(shù)值。length.out：產(chǎn)生向量的長度。 seq(1,-9) 1 1 0 -1 -2 -3 -4 -5 -6 -7 -8 -9 seq(1,-9,length.out=5) 1 1.0 -1.5 -4.0 -6.5 -9.0 seq(1,-9,by=-2) 1 1 -1 -3 -5 -7 -9 seq(1,by=2

35、,length.out=10) 1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19,常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,隨機抽樣sample： simple(x,size,replace),x:整體數(shù)據(jù)，以向量形式給出size:抽取樣本的數(shù)目replace：F:不重復(fù)size不能大于x長度，T重復(fù)size允許大于x長度。 sample(c(1:20),size=10) 1 16 3 7 4 5 10 9 6 11 20 sample(c(1:20),size=30,replace=T) 1 16 4 8 17 18 14 15 6 18 5 13 3 18 2 15 12 16 11 8 2 12 16 9 1

36、0 13 17 11 17 29 9 9,常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,重復(fù)序列rep： rep(x,n),x:預(yù)重復(fù)序列，可以使任意數(shù)據(jù)類型的向量或數(shù)值，n是重復(fù)的次數(shù)。例如： rep(1,9) 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 rep(1:3,3) 1 1 2 3 1 2 3 1 2 3 rep(c(a,b,c),3) 1 a b c a b c a b c rep(as.factor(c(因子1,因子2,因子3)),3) 1 因子1 因子2 因子3 因子1 因子2 因子3 因子1 因子2 因子3 Levels: 因子1 因子2 因子3,常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,概率分布：正態(tài)分布norm rnom(n,m

37、ean,sd):正態(tài)分布隨機數(shù)的產(chǎn)生函數(shù)。n:產(chǎn)生隨機數(shù)的數(shù)目，mean:平均值，sd：標準差。例如： rnorm(10,4,4) 1 -2.032146 -3.095158 7.125617 3.983333 8.099876 9.659488 5.636714 2.944146 1.375316 2.737632 pnom(x,mean,sd):正態(tài)分布函數(shù)F(x)。 pnorm(10,4,4) 1 0.9331928 dnom(x,mean,sd):概率密度函數(shù)f(x)。 dnorm(10,4,4) 1 0.0323794,常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,常用的數(shù)學函數(shù) abs(x):計算x的絕對值sq

38、rt(x):計算x的平方根 ceiling(x):計算不小于x的最小整數(shù) floor(x):計算不大于x的最大整數(shù) trunc(x):截掉x的小數(shù)部分 round(x,digits=n):計算x四舍五入為n位小數(shù)的值 signif(x,digits=n):計算x四舍五入為n位數(shù)的值 sin(x),cos(x),tan(x)：計算x的正弦、余弦、正切值 log(x,base=n):計算以n為底的x的對數(shù) log(x):計算x的自然對數(shù) exp(x):計算x的指數(shù)函數(shù),常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,常用的統(tǒng)計函數(shù) mean(x):計算x的均值median(x):計算x的中位數(shù) sd(x):計算x的樣本標準差va

39、r(x):計算x的樣本方差 range(x):計算x的取值范圍max(x):計算x的最大值 length(x):計算x包含的元素個數(shù)min(x):計算x的最小值 sum(x):計算x的總和 cumsum(x):計算x的累積和 例如：cumsum(c(1,2,3,4))函數(shù)值為：1 3 6 10 prod(x):計算x的連乘積 quantile(x,probs):計算x在probs分位點上的分位值 scale(x):對x做標準化處理（減均值除以標準差）,常用數(shù)據(jù)的創(chuàng)建,其他分布函數(shù) 泊松分布pois() 指數(shù)分布exp() Gamma分布gramma() 均勻分布unif() 二項分布binom

40、() 幾何分布geom() 柯西分布cauchy() logistic分布logis() 也可以使用前綴r、p、d,控制流,分支語句 if-else分支語句 if(a15)print(ha)else if(a5)print(s)elseprint(k) 1 k switch分支語句 result switch(result,低,正常,高,偏高) 1 高,控制流,循環(huán)語句 for循環(huán) s for(i in 1:100)s print(s) 1 5050 while循環(huán) s i while(i print(s) 1 5050,控制流,循環(huán)語句 repeat-break循環(huán)語句，repeat是無限循

41、環(huán)語句，并且會在達到循環(huán)條件后使用break語句直接跳出循環(huán)。 s i repeatif(i print(s) 1 5050,運算符、函數(shù)、過程,運算符 數(shù)學運算 運算后給出數(shù)值結(jié)果 +, -, *, /, x%%y除法運算后的余數(shù) x%/%y整數(shù)除法 比較運算 運算后給出判別結(jié)果（TRUE FALSE） , =, ==, != 邏輯運算 與、或、非 library(lattice) histogram(x$x1|x$sex,main=不同性別的數(shù)學分析成績的直方圖,xlab=性別,ylab=數(shù)學分析成績),lattice繪圖,lattice繪圖示例 二、箱線圖 bwplot(x$sexx$x

42、1|as.factor(x$levers),main=不同性別的數(shù)學分析成績的箱線圖,xlab=數(shù)學分析成績,ylab=性別,subset=(x$levers!=A))，面板條形區(qū)域顯示的是成績等級。subset參數(shù)指定成績等級不是”A”的區(qū)域繪圖,lattice繪圖,lattice繪圖示例 三、核密度圖 densityplot(x$x1|x$sex,main=不同性別的數(shù)學分析成績的核密度圖,xlab=成績,ylab=密度) densityplot(x$x1,group=as.factor(x$levers),main=不同等級的數(shù)學成績的核密度圖,xlab=成績,ylab=密度),latt

43、ice繪圖,lattice繪圖示例 四、散點圖 xyplot(x$x1x$x2|as.factor(x$levers),main=不同等級的數(shù)學分析線性代數(shù)成績的散點圖,xlab=數(shù)學分析成績,ylab=線性代數(shù)成績,type=c(p,g,smooth), col.line=2,scales=list(x=list(relation=free),y=list(relation=same)))。scales=list(x=list(relation=free),y=list(relation=same))表示各格柵中縱坐標刻度單位相同，橫坐標各自不同type=c(p,g,smooth)p表示在每

44、個格柵中繪制散點圖，g表示在每個格柵中添加網(wǎng)格線，smooth表示在每個格柵中添加利用局部加權(quán)散點平滑法得到的回歸線。 col.line 回歸線的顏色,lattice繪圖,lattice繪圖示例 四、散點圖,lattice繪圖,lattice繪圖示例 四、三維散點圖 cloud(x$x1x$x2*x$x3|x$levers,,main=不同等級的數(shù)學分析線性代數(shù)概率統(tǒng)計成績的三維散點圖,xlab=數(shù)學分析,ylab=線性代數(shù),zlab=概率統(tǒng)計,scales=list(col=2)) scales=list(col=2)表示用2號紅色繪制三維的坐標方向指示線。,lattice繪圖,lattice繪圖示例 四、三維散點圖,Thank you！,