怎樣理解R語言

本篇文章為大家展示了怎樣理解R語言，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。

R語言包的安裝

1.1R語言包

包是R函數(shù)、數(shù)據(jù)、預(yù)編譯代碼以一種定義完善的格式組成的集合。計算機上存儲包的目錄稱為庫（library）。函數(shù).libPaths()能夠顯示庫所在的位置， 函數(shù)library()則可以顯示庫中有哪些包。

R自帶了一系列默認包（包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats以及methods），它們提供了種類繁多的默認函數(shù)和數(shù)據(jù)集。其他包可通過下載來進行安裝。安裝好以后，它們必須被載入到會話中才能使用。命令search()可以告訴你哪些包已加載并可使用。

1.2R語言包的下載與安裝

    可以進入官方網(wǎng)站下載所需的包，也可以使用命令下載安裝。

    第一次安裝一個包，使用命令install.packages()即可，不加參數(shù)執(zhí)行install.packages()將顯示一個CRAN鏡像站點的列表，選擇其中一個鏡像站點之后，將看到所有可用包的列表，選擇其中的一個包即可進行下載和安裝。如果知道自己想安裝的包的名稱，可以直接將包名作為參數(shù)提供給這個函數(shù)。

    一個包僅需安裝一次。但和其他軟件類似，包經(jīng)常被其作者更新。使用命update.packages()可以更新已經(jīng)安裝的包。要查看已安裝包的描述，可以使用installed.packages()命令，這將列出安裝的包，以及它們的版本號、依賴關(guān)系等信息。

    進入官方網(wǎng)站進行下載

https://cran.r-project.org/

一.向量操作

1.向量構(gòu)成的基本元素為：

數(shù)值（numeric）

字符（character）

邏輯值（logical）

復(fù)數(shù)型（complex）

2.向量不需要定義類型，可直接賦值：x[9]<-9;x # 當(dāng)向量x不夠長時，指定第9個元素為9

3.給向量加名字：

4.向量元素的添加及合并

5幾種特殊向量的生成

5.1生成系列seq()

seq(length=,from=, to=)

length:指定生成個數(shù)

from:是指開始生成的點

to:截止點

如果不指定，則默認條件下：

seq(N1,N2,BY=)

n1：開始位置

n2：截止位置

by=指定間隔

5.2 rep(P，N)重復(fù)生成P值N次

6.向量運算

        #基本運算符+，-，*，/對應(yīng)加減乘除

#<,>,<=,>= 大于，小于，大于等于，小于等于

# %/% 整除

# %% 求余數(shù)

#abs絕對值，sqrt平方根

#簡單統(tǒng)計函數(shù)：sum求和，min最小值，

max最大值，mean平均值，

7.向量排序

sort();

輸出排序后的結(jié)果；

order()；

輸出排序后的各個向量位置

8.按條件提取向量的元素

9.向量的比較

二.矩陣操作

矩陣的存儲默認是按列進行存儲的

1.   創(chuàng)建矩陣

創(chuàng)建一個c(1:12)的三行四列的矩陣

2.   矩陣的轉(zhuǎn)置

y<-t(x)

若是針對的是一個向量

y<-(1:10)

      轉(zhuǎn)置后得到的是行向量

用class( )函數(shù)獲得的類型分別是數(shù)值型和字符型

若要得到列向量則

3.   創(chuàng)建一個服從正態(tài)分布的隨機數(shù)矩陣

4.  創(chuàng)建對角矩陣和單位陣

5.代數(shù)意義下的矩陣乘法"%*%"

yy<- matrix(1:6, 3, 2); zz <- matrix(1:6, 2, 3)

yy%*% zz; zz %*% yy  

6. 矩陣行和列的維數(shù)

xx<- matrix(1:20, 4, 5)

dim(xx)#行和列的維數(shù)

nrow(xx);ncol(xx) #行數(shù)和列數(shù)

7.矩陣合并

aa<- matrix(1:6, 3, 2); bb <- matrix(7:12, 3, 2)

cbind(aa,bb) #按列合并

rbind(aa,bb) #按行合

8.矩陣apply()運算函數(shù)：

語法是apply(data, dim,function),dim取1表示對行運用函數(shù)，取2表示對列運用函數(shù)。

xx<- matrix(1:20, 4, 5)

colMeans(xx)#列均值

colSums(xx)#列和

rowMeans(xx)#行均值

rowSums(xx)#行和

i

三、數(shù)據(jù)框：

由于不同的列可以包含不同模式（數(shù)值型、字符型等）的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)框的概念較矩陣來說更為一般。數(shù)據(jù)框?qū)⑹窃赗中常處理的 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

數(shù)據(jù)框可通過函數(shù)data.frame()創(chuàng)建，其中的列向量col1, col2, col3,…可為任何類型（如字符型、數(shù)值型或邏輯型）。每一列的 名稱可由函數(shù)names指定。

每一列數(shù)據(jù)的模式必須唯一，不過卻可以將多個模式的不同列放到一起組成數(shù)據(jù)框。

選取數(shù)據(jù)框中元素的方式有若干種。可以使用前述（如矩陣中的）下標(biāo)記號，亦可直接指定列名。如：

第三個例子中的記號$是新出現(xiàn)的 。它被用來選取一個給定數(shù)據(jù)框中的某個特定變量。例 如，如果你想生成糖尿病類型變量diabetes和病情變量status的列聯(lián)表，使用以下代碼即可

在每個變量名前都鍵入一次patientdata$可能會讓人生厭，所以不妨走一些捷徑。可以聯(lián) 合使用函數(shù)attach()和detach()或單獨使用函數(shù)with()來簡化代碼。

attach()、detach()和with() 函數(shù)attach()可將數(shù)據(jù)框添加到R的搜索路徑中。R在遇到一個變量名以后，將檢查搜索路 徑中的數(shù)據(jù)框，以定位到這個變量。

函數(shù)detach()將數(shù)據(jù)框從搜索路徑中移除。

當(dāng)名稱相同的對象不止一個時，這種方法的局限性就很明顯了。

四、因子

類別（名義型）變量和有序類別（有序型）變量在R中稱為因子（factor）。因子在R中非常重要，因為它決定了數(shù)據(jù)的分析方式以及如何進行視覺呈現(xiàn)。函數(shù)factor()以一個整數(shù)向量的形式存儲類別值，整數(shù)的取值范圍是[1… k ]（其中k 是名義型變量中唯一值的個數(shù)），同時一個由字符串（原始值）組成的內(nèi)部向量將映射到這些整數(shù)上。

語句diabetes <- factor(diabetes)將此向量存儲為(1, 2,1, 1)，并在內(nèi)部將其關(guān)聯(lián)為 1=Type1和2=Type2（具體賦值根據(jù)字母順序而定）。針對向量diabetes進行的任何分析都會將 其作為名義型變量對待，并自動選擇適合這一測量尺度的統(tǒng)計方法。 要表示有序型變量，需要為函數(shù)factor()指定參數(shù)ordered=TRUE。給定向量:

語句status <- factor(status, ordered=TRUE)會將向量編碼為(3, 2, 1, 3)，并在內(nèi)部將這 些值關(guān)聯(lián)為1=Excellent、2=Improved以及3=Poor。

對于字符型向量，因子的水平默認依字母順序創(chuàng)建。這對于因子status是有意義的，因為 “Excellent”、“Improved”、“Poor”的排序方式恰好與邏輯順序相一致。如果“Poor”被編碼為 “Ailing”，會有問題，因為順序?qū)椤癆iling”、“Excellent”、“Improved”。如果理想中的順序是 “Poor”、“Improved”、“Excellent”，則會出現(xiàn)類似的問題。按默認的字母順序排序的因子很少能夠讓人滿意。 你可以通過指定levels選項來覆蓋默認排序。

例如：

因子的使用：

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