R语言学习（1）

1.#输入胸围数据

> X1<-c(60,74,64,71,72,68,78,66,70,65,73,75)

> mean(X1)

[1] 69.66667

> sd(X1)

[1] 5.210712

 

如果想将上述命令保存在文件中，希望以后调用，可以先将所有的命令放在一个文件中，用鼠标点击“文件”窗口下的“建立新的程序脚本”，则屏幕会弹出一个R编辑窗口，在窗口中输入相应的命令即可，然后将文件保存起来。

> x1<-c(35,40,40,42,37,45,43,37,44,42,41,39)

> plot(x1,X1)

> hist(x1)

> rt<-read.table("exam0203.txt",head=TRUE);rt

      Name Sex Age Height Weight

1    Alice   F  13   56.5   84.0

2    Becka   F  13   65.3   98.0

3     Gail   F  14   64.3   90.0

4    Karen   F  12   56.3   77.0

5    Kathy   F  12   59.8   84.5

6     Mary   F  15   66.5  112.0

7    Sandy   F  11   51.3   50.5

8   Sharon   F  15   62.5  112.5

9    Tammy   F  14   62.8  102.5

10  Alfred   M  14   69.0  112.5

11    Duke   M  14   63.5  102.5

12   Guido   M  15   67.0  133.0

13   James   M  12   57.3   83.0

14 Jeffrey   M  13   62.5   84.0

15    John   M  12   59.0   99.5

16  Philip   M  16   72.0  150.0

17  Robert   M  12   64.8  128.0

18  Thomas   M  11   57.5   85.0

19 William   M  15   66.5  112.0

> lm.sol<-lm(Weight~Height,data=rt)

> summary(lm.sol)

 

Call:

lm(formula = Weight ~ Height, data = rt)

 

Residuals:

     Min       1Q   Median       3Q      Max

-17.6807  -6.0642   0.5115   9.2846  18.3698

 

Coefficients:

             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    

(Intercept) -143.0269    32.2746  -4.432 0.000366 ***

Height         3.8990     0.5161   7.555 7.89e-07 ***

---

Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

 

Residual standard error: 11.23 on 17 degrees of freedom

Multiple R-squared:  0.7705,    Adjusted R-squared:  0.757

F-statistic: 57.08 on 1 and 17 DF,  p-value: 7.887e-0

2  向量的赋值

> assign("X1",c(10,5,4,3,2,6))

> x1

 [1] 35 40 40 42 37 45 43 37 44 42 41 39

> X1

[1] 10  5  4  3  2  6

> X2<-c(10,3,8,2,9)

> X2

[1] 10  3  8  2  9

2. 向量的运算

%/%表示整数除法（例如5%/%3为1），%%表示求余数（5%%3为2）

       与向量有关的最小值、最大值和范围的函数

Min(x),max(x),range(x)

Which.min(),which.max()，表示在第几个分量求到最小（最大）值

       求和函数，求乘积函数

Sum(x),prod(x)

       中位数、均值、方差、标准差和顺序统计量

Median(x),mean(x),var(x),sd(x),sort(x)

Sort(x)表示求与向量x大小相同，按递增顺序排列的向量，即顺序统计量。相应的下标由order(x)或sort.list(x)列出。

3 等差数列

a:b表示从a开始，逐项加1（或减1），直到b为止。当a为实数，b为整数时，向量a:b是实数，其间隔差1.而当a为整数，b为实数时，a:b表示其间隔差1的整数向量。

等差运算由于乘法运算

> x<-2*1:15

> x

 [1]  2  4  6  8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30

> n<-5

> y<-1:n-1####1:n-1并不是表示1到n-1，二是表示向量1:n减去1

> y

[1] 0 1 2 3 4

4 等间隔函数

Seq()函数是跟一般的函数，它产生等距间隔的数列，其基本形式为

Seq(from=value1,to=value2,by=value3)

[1] -5 -3 -1  1  3  5

Seq函数还有另一种使用方式，

Seq(length=value2,from=value1,by=value3)

 

5 重复函数

Rep()是重复函数，它可以将某一个向量重复若干次再放入新的变量中，如

 

 

6 逻辑向量

 

 

逻辑变量也可以赋值

判断一个逻辑变量是都都是真值的函数是all，判断是否其中有真值的函数是any

 

7 缺失数据

 

 

8 字符型向量

可以用paste函数用来把它的自变量连城一个字符串，中间用空格分开

连接的自变量可以是向量，这是个对应元素连接起来，长度不相同时较短的向量被重复使用，自变量可以是数值向量，连接时自动转换成适当的字符串表示。

 

9 复数向量

Complex模式的向量为复数元素的向量，可以用complex()函数生成复数向量。

> x<-seq(-pi,pi,by=pi/10)

> y<-sin(x)

> z<-complex(re=x,im=y)

> plot(z)

> lines(z)

对于复数运算，re()是计算复数的实部，im()是计算复数的虚部，mod（）是计算复数的模，arg()是计算复试的幅角

 

10 向量的下标运算

 

 

11 下标的正整数运算

 

下标的负整数运算

 

12 取字符型值的下标向量

 

R是一种基于对象的语言，R的对象包含了若干个元素作为其数据，另外，还可以有一些特殊数据成为属性，并规定了一些特定操作（如打印、绘图）。比如，一个向量是一个对象，一个图形也是一个对象。R对象分为单纯对象和复合对象两种，单纯对象的所有元素都是同一种基本类型（如数值、字符串），元素不再是对象；复合对象的元素可以是不同类型的对象，每一个元素是一个对象。

13 固有属性

 

 

 

14 修改对象长度

对象可以取0长度或正整数长度，R允许对超出对象长度的下标赋值，这时对象长度自动伸长以包括此下标，未赋值的元素取缺失值（NA）

 

15 Attributes()和attr()函数

Attributes(object)返回对象object的各特殊属性组成的列表，不包括固有属性mode和length

可以用attr(object,name)的形式存取对象object的名为name的属性

 16 对象class的属性

在R中可以对特殊的class属性来支持面向对象的编程风格，对象的class属性用来区分对象的类，可以写出通用函数根据对象类的不同进行不同的操作，比如，print()函数对于向量和矩阵的显示方法就不同，plot（）函数对不同类的自变量作不同的图形。

为了暂时去掉一个有类的对象的class属性，可以使用unclass(object)函数。