R语言笔记：快速入门
1.简单会话
> x<-c(1,2,4)
> x
[1] 1 2 4
R语言的标准赋值运算符是<-。也可以用=，不过不建议用它，有些情况会失灵。其中c表示连接(concatenate)
> q<-c(x,x,8)
> q
[1] 1 2 4 1 2 4 8
取q中的某个元素,R下标是从1开始的。
> q[2]
[1] 2
利用现有函数求均值，方差
mean(q)
sd(q)#“#”为注释符号
2.函数入门：
创建一个计算计数个数的函数
> oddcount<-function(x){
k<-0
for(n in x){
if(n%%2 ==1) k<-k+1
}
return(k)
}
调用函数oddcount(c(1,2,3,-1,5))
> oddcount(c(1,2,3,-1,5))
[1] 4
3.R语言中的数据结构
-
向量
R语言中，把标量或单个数字，作为一个一元向量。很多操作，函数都是针对向量的。
x<-c(5,1,13,2)
> x
[1] 5 1 13 2
length(x)#返回向量x的长度
[1] 4mode(x)#返回向量的类型
[1] "numeric"
R的一个向量的所有元素都应该属于同一类数据类型，否则R会进行强制转换
> v<-c(4,67,"abc")
> v
[1] "4" "67" "abc"
R允许如下创造空向量，也允许你向任意的下标赋值。
> a<-vector()
> a
logical(0)
> a[3]=1
> a
[1] NA NA 1
> a[10]=32
> a
[1] NA NA 1 NA NA NA NA NA NA 32
-
字符串
> wq<-c("dasda","dasda","q","12")#生成字符串向量
> wq
[1] "dasda" "dasda" "q" "12"
> mode(wq)
[1] "character"
> u<-paste('a','b','c')#连接字符串
> u
[1] "a b c"
> v<-strsplit(u,"")#拆分字符串
> v
[[1]]
[1] "a" " " "b" " " "c"
>
-
矩阵
rbind，把两个行向量结合为一个矩阵，（另一个函数式cbind(),把若干个列结合成一个矩阵）。
> m<-rbind(c(1,4),c(2,2))#rbind=row band(按行绑定）
>
> m
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 2
矩阵乘法符号 %*%
> m%*%c(1,1)
[,1]
[1,] 5
[2,] 4
提取矩阵的行，列：
> m[,2]#提取矩阵的列
[1] 4 2
> m[1,]#提取矩阵的行
[1] 1 4
-
列表
与向量不同，列表中各项内容可以属于不同的数据类型。用$访问列表中的元素
> x<-list(u=2,v="ac")
> x
$u
[1] 2$v
[1] "ac"> x$u#提取列表中的数据
[1] 2
-
数据框
一个典型的数据集包含多种不同类型的数据，例如一个员工数据集里有字符串(员工姓名），数字（工资)等。这时候不能用矩阵，因为他混合了多种数据类型，应该用数据框。数据框实际上就列表。
> d<-data.frame(list(kids=c('ross','joey'),ages=c(12,13)))#定义数据框
> d
kids ages
1 ross 12
2 joey 13
> d$ages
[1] 12 13
-
类
R语言是一门面向对象的编程语言，对象是类的实例。数据存储在对象中，在R中，全部都是对象，从简单的数字到函数，或者复杂的数据结构。每一个对象都会属于一个类（class).
R有许多提前定义好的类和与之相关的函数。我们可以以此为基础创造新的类。
类需要用在泛型函数中。例如plot()就是一个泛型函数，它和根据参数对象来画出适合的图像（概念有点类似于c++的重载,多态性（polymorphism))
4获取帮助
-
help(plot)#在线获得plot函数的帮助
-
example(plot)#获得plot()函数的例子
-
help.search('normal')#如果不知道搜索什么函数，可以搜索关键字
5一些细节：
- R语言区分大小写
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