R语言快速入门

1.下载与安装

下载：官方网站
安装：双击下一步完成安装。

$\color{red}{安装packages：}$ 安装后只有8个基本的模块，一些功能需要安装扩展程序包（简称扩展包）。
R语言扩展包的三种安装方式：

菜单方式：R语言工具栏【Packages】->【Load package】，从已有的程序包中选定一个需要的进行加载；

命令方式：用函数install.packages()，如：在控制台中输入install.packages("lmtest")。

本地安装：在官方网站下载所需要的扩展包，在R语言工具栏中【Packages】->【Install package from local zip files...】

$\color{red}{载入packages：}$ 扩展包安装后只能载入内存才能使用，载入内存的方式有以下几种：
1.菜单方式：R语言工具栏【Packages】->【Load package】，从已有的程序包中选定一个需要的进行加载；
2.library()进行加载：如library(lmtest)

2.数据录入

可以以向量，矩阵，列表和数据框等形式输入数据；
一般在其他软件中录入数据，然后将数据读入到R语言中，常用Excel；
- xlsx转换到csv文件
- rc=read.csv("xxx.csv")
- read.csv命令只是将数据以数据框的形式读到R语言，第一行作为变量名
- 要直接调用变量，使用attach(rc)

3.R语言的运算

运算	符号	说明	例子
四则运算	+,-,*,/,^	优先级与数学法则相同	6+5*3^2,结果51
赋值运算	<-,=,->	根据个人喜好而定	x=9
函数运算	functionname()	sqrt(16);abs(-6);	--
关系运算	<,<=,==,>,>=,!=	结果TRUE或FALSE	--
逻辑运算	&，\|，！	--	--

R语言需要注意的点：

区分大小写

变量名称第一个为字母，应包括字母，数字，下划线和点

代码之间可用“；”分割，或起新行

注释以“#”开头

只认识半角符号，全角不识别

4.R常用数据结构

4.1向量

向量的生成

一般向量的生成：
x=c(8.2,3.7,4.5,5.6,7.3)，
用c()函数完成向量的合并：c(x,0,1,3)

生成步长为1的向量，
用“：”符号，如1:5,5:1

生成等差向量:
seq(from=value1, to=value2, by=value3)
seq(-2, 2, 0.5)

生成重复向量
rep(x, times=n)
x=1:3
rep(2,3);rep(x,3)

产生空向量
x<-NULL

向量的运算

+,-,*,/,^对应加，减乘除和乘方运算，是对向量的每一个元素进行相应的运算：
x=c(1,3,5);y=c(2,4,6)
x+y;x-y;x*y;x/y;x^2
内积用x%*%y表示;

向量的元素和子向量的提取

x[i]，i为具体数字，从1到N排序；
x[v], v可以是c()生成的向量；
x[-i], i为具体数字，此为去掉第i个元素后的向量；

与向量有关的函数

函数名	功能
length	计算向量的长度
min	向量中最小的元素
max	向量中最大的元素
sum	向量各元素之和
prod	向量各元素的连乘积

例如：

x=c(1,5,7,3)
length(x);min(x);max(x);sum(x);prod(x)
4
1
7
16
105

4.2矩阵

矩阵的生成

有很多方法，这里只介绍matrix()函数，格式如下：
matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL)

data为向量数据

nrow是矩阵行数

ncol是矩阵列数

byrow=TRUE，生成矩阵按照行放置，FALSE按列放置；

dimnames设置矩阵行列名称的参数，缺省时不设置

A=matirx(1:20,nrow=4,ncol=5)
B=matrix(1:20,nrow=4,ncol=5,byrow=T)
A;B

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    5    9   13   17
[2,]    2    6   10   14   18
[3,]    3    7   11   15   19
[4,]    4    8   12   16   20
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    1    2    3    4    5
[2,]    6    7    8    9   10
[3,]   11   12   13   14   15
[4,]   16   17   18   19   20

矩阵的运算

矩阵的四则运算

A=matrix(1:9,nrow=3,byrow=T)
B=matrix(2:10,nrow=3,byrow=T)
A;B;A+B;A-B;A*B;A/B
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8    9
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    3    4
[2,]    5    6    7
[3,]    8    9   10
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    5    7
[2,]    9   11   13
[3,]   15   17   19
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   -1   -1   -1
[2,]   -1   -1   -1
[3,]   -1   -1   -1
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    6   12
[2,]   20   30   42
[3,]   56   72   90
      [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.500 0.6666667 0.7500000
[2,] 0.800 0.8333333 0.8571429
[3,] 0.875 0.8888889 0.9000000

矩阵的数乘运算和乘法运算

A=matrix(1:12,nrow=3,byrow=T)
B=matrix(12:1,nrow=4,byrow=T)
A;B;2*A;A%*%B

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    2    3    4
[2,]    5    6    7    8
[3,]    9   10   11   12
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   12   11   10
[2,]    9    8    7
[3,]    6    5    4
[4,]    3    2    1
     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    2    4    6    8
[2,]   10   12   14   16
[3,]   18   20   22   24
     [,1] [,2] [,3]
[1,]   60   50   40
[2,]  180  154  128
[3,]  300  258  216

矩阵的元素，行列向量及子矩阵的提取
A[u,v]，u为行数或向量，v为列数或向量，u或v省略时，提取所有的行与列。
例如：

A=matrix(1:12,nrow=3,byrow=T)
A;A[3,2];A[1,];A[2,];A[1:3,3:4];A[c(1,3),c(3,2)]

     [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,]    1    2    3    4
[2,]    5    6    7    8
[3,]    9   10   11   12
[1] 10
[1] 1 2 3 4
     [,1] [,2]
[1,]    3    4
[2,]    7    8
[3,]   11   12
     [,1] [,2]
[1,]    3    2
[2,]   11   10

与矩阵有关的常用函数

函数名	功能
t	求矩阵的转置
det	求方阵的行列式
diag	对象为向量，生成对角矩阵；对象为矩阵，则返回对角线
solve	A为方阵，b为向量，solve(A)计算逆，solve(A,b)解线性方程组AX=b
cbind	按列合并A,B矩阵
rbind	按行合并A,B矩阵
apply	apply(A,MARGIN,FUN,...)，A是矩阵，MARGIN=1对行计算，2为列，FUN是用来计算的函数；

A=matrix(c(1:8,10),nrow=3,byrow=T); 
b=c(2,5,10)
A;t(A);det(A);diag(A);diag(b);solve(A);solve(A,b);apply(A,1,sum)

     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    2    3
[2,]    4    5    6
[3,]    7    8   10
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    4    7
[2,]    2    5    8
[3,]    3    6   10
[1] -3
[1]  1  5 10
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    0    0
[2,]    0    5    0
[3,]    0    0   10
           [,1]      [,2] [,3]
[1,] -0.6666667 -1.333333    1
[2,] -0.6666667  3.666667   -2
[3,]  1.0000000 -2.000000    1
[1]  2 -3  2
[1]  6 15 25

存储向量的矩阵

> m<-matrix(list(),2,2)
> m[1,1][[1]]<-1:2
> m[1,2][[1]]<-1:3
> m[2,1][[1]]<-1:4
> m[2,2][[1]]<-1:5
> m[1,2]
[[1]]
[1] 1 2 3

> m[1,2][[1]]
[1] 1 2 3
> m
     [,1]      [,2]
[1,] Integer,2 Integer,3
[2,] Integer,4 Integer,5

4.3列表

列表相当于Python中的哈希数组

列表的定义

list(name="James",height=2.03,no.children=2,child.ages=c(11,8))
$name
[1] "James"

$height
[1] 2.03

$no.children
[1] 2

$child.ages
[1] 11  8

列表的元素与子列表的提取

L=list(name="James",height=2.03,no.children=2,child.ages=c(11,8))
L[[1]];L[[4]];L$height
[1] "James"
[1] 11  8
[1] 2.03

存储向量的列表

> my_list<-list()
> my_list[[1]]<-c(1:5)
> my_list[[2]]<-c(6:11)
> my_list
[[1]]
[1] 1 2 3 4 5

[[2]]
[1]  6  7  8  9 10 11

4.4数据框

数据框是R语言的一种数据结构，通常为矩阵形式，但矩阵各列可以是不同类型；每列是一个变量，每行都是某个具体对象在各个变量上的一组观测值。

数据框的生成
调用data.frame(),如下：

sjk=data.frame(Name=c("zhang hua","wang li","Du juan"),class=c("t1",'t2','t3'),score=c(80,60,90))
> sjk
       Name class score
1 zhang hua    t1    80
2   wang li    t2    60
3   Du juan    t3    90

数据框的元素与子数据框的提取
- 采用类似矩阵元素与子矩阵提取方式；
- 数据框名$元素名

> sjk[2:3,c(1,3)];sjk$score
     Name score
2 wang li    60
3 Du juan    90
[1] 80 60 90

数据框变量的调用和attach()函数
如果感觉用“数据框$元素名”麻烦，可用attach将元素名直接调入内存；

> attach(sjk);score
[1] 80 60 90

取消变量的连接可用detach()函数。

dataframe删除行列

a<-data.frame(x=c(2,5,9,4,8,7),y=c(3,4,6,4,1,2))
> a
  x y
1 2 3
2 5 4
3 9 6
4 4 4
5 8 1
6 7 2
> a[-1,]
  x y
2 5 4
3 9 6
4 4 4
5 8 1
6 7 2
> a[,-1]
[1] 3 4 6 4 1 2

4.5因子

R语言中一类特殊的对象，主要目的为了表达与说明定性变量的取值。
生成因子最基本的函数是factor（），如：

> sex=c("M","F","M","M","F")
> sexf=factor(sex);
> sexf
[1] M F M M F
Levels: F M

产生一些规律的因子，还经常使用gl()函数，函数格式为：
gl(n,k,length=n*k,labels=1:n,ordered=FALSE)

n:水平数
k:重复次数
length:结果的长度；
labels:是一个n维向量，表示因子水平；
ordered:是逻辑变量，表示是否为有序因子，缺省值为FALSE。

> gl(3,5)
 [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3
Levels: 1 2 3
> gl(3,1,15)
 [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Levels: 1 2 3

5 R程序设计

5.1条件语句

if else

if(cond) {state}
if(cond1) {state1} else if(cond2) {state2} else {state3}

> if(x>1) {y=x^2+1} else {y=2*x}
> x
[1] 2
> y
[1] 5

5.2循环语句

for(name in expr_1) {expr_2}
name是循环变量，expr_1是个向量，通常为序列，如1:20等；
expr_2为一组表达式

> A=matrix(0,nrow=3,ncol=3)
> for(i in 1:3) { for(j in 1:3) {A[i,j]=1/(i+j)}};
> A
          [,1]      [,2]      [,3]
[1,] 0.5000000 0.3333333 0.2500000
[2,] 0.3333333 0.2500000 0.2000000
[3,] 0.2500000 0.2000000 0.1666667

while

while(cond) {expr}

> year=0;a=10000
> while(a<20000) {a=a*(1+11.25/100); year=year+1};
> year;a
[1] 7
[1] 21091.14

5.3函数

函数定义
name=function(arg1,argt2,...) {expr}

expr为一组R语言表达式

> f=function(x){
+     if(x>1) {
+        y=x^2+1}
+     else {
+        y=2*x}
+ y
+ }
> f(0);f(1);f(2)
[1] 0
[1] 2
[1] 5

和verilog一样，参数按顺序传，如不按顺序，则“name=object"方式传参；

参数可以设置为默认值；

6 R语言绘图

R语言绘图

R语言快速入门

R语言快速入门

1.下载与安装

2.数据录入

3.R语言的运算

4.R常用数据结构

4.1向量

4.2矩阵

4.3列表

4.4数据框

4.5因子

5 R程序设计

5.1条件语句

5.2循环语句

5.3函数

6 R语言绘图

相关阅读更多精彩内容

友情链接更多精彩内容