《R语言实战》第1章学习笔记
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《R语言实战》第1章学习笔记
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R的获取和安装
CRAN(Comprehensive R Archive Network)http://cran.r-project.org
或者直接百度R,可以进入官网点击
点击download R,然后找到自己国家的镜像,随便点哪个都可以,就可以下载安装包了
比如我下载的是中国的,随便哪个都可以。
R的使用
创建一个名为x的向量对象,rnorm(5)表示5个来自标准正态分布的随机偏差:
x<-rnorm(5)
按以下表格创建一个R会话实例:
age<-c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
weight<-c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)
求体重的均值:mean(weight)
求体重的标准差:sd(weight)
求月龄和体重的相关度(系数越大线性关系越强):cor(age,weight)
画散点图:plot(age,weight)
退出程序:q()
查看R自带的图形示例
demo()
如果要看具体的图形,参数可有:graphics,Hershey,persp,image等。
获取帮助
打开帮助文档首页:help.start()
查看函数foo的帮助(引号可以省略):help("foo")或?foo
以foo为关键词搜索本地帮助文档:help.search("foo")或??foo
函数foo的使用示例(引号可以省略):example("foo")
以foo为关键词搜索在线文档和邮件列表存档:RSiteSearch("foo")
列出名称中含有foo的所有可用函数:apropos("foo", mode="function")
列出当前已加载包中所含的所有可用示例数据集:data()
列出当前已安装包中所有可用的vignette文档:vignette()
为主题foo显示指定的vignette文档:vignette("foo")
在线帮助手册和R-Help邮件列表的讨论存档中搜索指定主题,并在浏览器中返回结果:RSiteSearch()
工作空间
显示当前的工作目录:getwd()
修改当前的工作目录为mydirectory:setwd("mydirectory")
列出当前工作空间中的对象:ls()
移除(删除)一个或多个对象:rm(objectlist)
显示可用选项的说明:help(options)
显示或设置当前选项:options()
显示最近使用过的#个命令(默认值为25):history(#)
保存命令历史到文件myfile中(默认值为.Rhistory):savehistory("myfile")
载入一个命令历史文件(默认值为.Rhistory):loadhistory("myfile")
保存工作空间到文件myfile中(默认值为.RData):save.image("myfile")
保存指定对象到一个文件中:save(objectlist, file="myfile")
读取一个工作空间到当前会话中(默认值为.RData):load("myfile")
使用示例:
dir.create("D:/R/p1") #新建目录
setwd("D:/R/p1") #设置当前工作目录
options()
options(digits=3)
x<-runif(20)
summary(x)
hist(x)
savehistory()
save.image()
q()
输入和输出
输入:source("filename")
或者source("myscript.R")
<表示当前工作目录里的文件>
文本输出:sink("filename")
默认情况下,若文件存在,则会被覆盖;
使用参数append=TRUE
表示将文本追加,而不是覆盖;
参数split=TRUE
表示将输出发送到屏幕和文件中;
不加参数sink()
向屏幕返回输出结果。
图形输出:pdf("filename.pdf")
PDF文件win.metafile("filename.wmf")
Windows图元文件png("filename.png")
PBG文件jpeg("filename.jpg")
JPEG文件bmp("filename.bmp")
BMP文件postscript("filename.ps")
PostScript文件
(sink()也可用于图形输出)
dev.off() 暂时不知道这个代码是用来干嘛的
包
安装:install.packages(”包名“)
若不填包名,或者首次安装包时,会提示选择镜像站点,本人建议选择中国香港的镜像站点,其他国内的镜像站点试过,暂时都下不了,也可能是地点的问题(几个国内的镜像站点,我所处的城市离香港比较近)
更新包:update.packages()
查看已安装的包:installed.packages()
在当前工作空间中载入包:library()
查看包的使用方法:help(package="包名")
批处理
重复使用同一R程序时可使用批处理,书上只是简单举例,没有详细说明,作为菜鸡的我没看懂…也许书上以后会说吧…
结果重用
如:
lmfit<-lm(age~weight,data=列表名)
创建一个名为lmfit的列表对象,对data列表执行一次简单线性回归。
统计分析:summary(lmfit)
计算影响度量统计量:cook<-cooks.distance(lmfit)
若要在新的列数据上对另一列数据进行预测:predict(lmfit, mynewdata)
注:本文绝大部分为《R语言实战》知识的搬运总结