R语言基本操作--课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,ppt课件,*,第一章,R,语言操作,张春雨,1,ppt课件,第一章 R语言操作张春雨1ppt课件,R,的数据操作,1.,所有对象都有两个内在属性：,类型和长度,类型是对象元素的基本种类，共有四种：数值型、字符型、复数型和逻辑型,长度是对象中元素的数目,2.,对象类型和长度可用函数,mode,和,length,获得,例：,x-1;mode(x);length(x),A-Gomphotherium;compar-TRUE;z-1i,mode(A);mode(compar);mode(z),2,ppt课件,R的数据操作1.所有对象都有两个内在属性：类型和长度2pp,例：,data1=read.table(file.choose(),header=T)#,读,exampledata,data2=read.table(header=TRUE,text=a b,1 2,3 4),读取数据：,.txt,文件,3,ppt课件,例：data1=read.table(file.choose,存储数据：,.txt,文件,函数,write.table,可以在文件中写入一个对象，一般是写一个数据框，也可以是其它类型的对象（向量，矩阵,.,）,write.table(x,file=,append=FALSE,quote=TRUE,sep=,eol=n,na=NA,dec=.,row.names=TRUE,col.names=TRUE,qmethod=c(escape,double),例：,write.table(data1,file=“mydata),4,ppt课件,存储数据：.txt文件函数write.table可以在文,格式：,read.csv(file,header=TRUE,sep=,quote=,dec=.,fill=TRUE,comment.char=,.),例：,1.,将,excel,文件转存为,csv,格式文件,2.data1=read.csv(file.choose(),header=T)#,读,exampledata.csv,3.data2=write.csv(?,file=)#,读,exampledata.csv,读取和存储数据：,.csv,文件,5,ppt课件,格式：读取和存储数据：.csv文件5ppt课件,生成数据,#,生成,1,到,30,的规则整数序列：,x-1:30,#,函数,seq,生成实数序列：,seq(1,5,0.5)#,第一个数字为起点，第二个为终点，第三个为步长,seq(length=9,from=1,to=5)#,等价于,seq(length=9,1,5),#,函数,c,直接输入数值：,c(1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5),#,函数,rep,用来创建一个所有元素都相同的向量：,rep(1,30),6,ppt课件,生成数据#生成1到30的规则整数序列：6ppt课件,随机序列生成函数,例：,rnorm(100,0,1),#,显著性水平为,5%,的正态分布的双侧临界值：,qnorm(0.025),qnorm(0.975),该类统计函数具有相似形式，只需用,d,、,p,或者,q,替代,r,，如密度函数,dfunc(x,.),，累计概率密度函数（即分布函数）,pfunc(x,.),，分位数函数,qfunc(p,.),7,ppt课件,随机序列生成函数例：rnorm(100,0,1)该类统计函数,创建和使用对象,向量：,函数,vector,有两个参数：类型,(mode),和长度,(length),。,数值型向量则元素值都为,0,，逻辑型都为,FALSE,，字符型都为,。,例：,a=0;b=FALSE;c=,a=numeric();b=logical();c=character(),8,ppt课件,创建和使用对象向量：函数vector有两个参数：类型(mo,因子,：一个因子不仅包括分类变量本身还包括变量不同的可能水平,factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),labels=levels,exclude=NA,ordered=is.ordered(x),其中：,levels,用来指定因子可能的水平（缺省值是向量,x,中互异的值）；,labels,用来指定水平的名字；,exclude,表示从向量,x,中剔除的水平值；,ordered,是一个逻辑型选项用来指定因子的水平,是否有次序,例：,factor(1:3,levels=1:5),factor(1:3,labels=c(A,B,C),9,ppt课件,因子：一个因子不仅包括分类变量本身还包括变量不同的可能水平9,矩阵,：一个矩阵实际上是有一个附加属性（维数,dim,）的向量，维数为一个长度为,2,的向量，用来指定矩阵的行数和列数。,matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL),其中：选项,byrow,表示数据给出的值是要按列填充（缺省值）还是按行填充（如果为,TRUE,）。可以通过选项,dimnames,给行列命名。,例：,matrix(data=5,nr=2,nc=2),matrix(1:6,2,3,byrow=TRUE)#byrow=F,10,ppt课件,矩阵：一个矩阵实际上是有一个附加属性（维数dim）的向量，维,数据框,（,Data frame,）：数 据 框可以 由 函 数,read.table,间接创建；也可以用函数,data.frame,创建。数据框中向量必须有相同的长度，若其中有一个比其它短，它将“循环”整数次填充。,例：,x-1:4;n-10;M-c(10,35),data.frame(x,n);data.frame(x,M),11,ppt课件,数据框（Data frame）：数 据 框可以 由 函 数r,列表,（,List,）：列表可以用,list,函数创建，方法与创建数据框类似。它对其中包含的对象类型没有限制。,例：,x-1:4;y-2:4,L1-list(x,y);L2-list(A=x,B=y),L1;L2,12,ppt课件,列表（List）：列表可以用list函数创建，方法与创建数据,下标访问象的数值：下标系统,1.,下标系统可以用来有效、灵活且有选择性地访问一个对象中的元素；下标可以是数值型或逻辑型,例：,x-1:5;x3;x3-20,2.,下标本身也可以是一个数值型向量：,例：,i-c(1,3);xi,3.,如果,x,是一个矩阵或者数据框，第,i,行第,j,列的值可以通过,xi,j,来访问,例：,x-matrix(1:6,2,3);x,3-21:22;,x,3#,返回向量,;x,3,drop=FALSE#,返回矩阵,4.,通过负数下标剔除一个或一些行或列,例：,x,-1;,x,-c(1,2),13,ppt课件,下标访问象的数值：下标系统1.下标系统可以用来有效、灵活且有,5.,对于向量、矩阵和数组，可以用一个条件表达式作为下标访问元素值：,例：,x=5-20;xx=1-25,6.,使用逻辑型下标的应用：,例：选择可以被,2,整除的元素,x-rpois(40,lambda=5);xx%2=0,循环逻辑值下标：,x-1:40;s-c(FALSE,TRUE);xs,下标访问象的数值：下标系统,14,ppt课件,5.对于向量、矩阵和数组，可以用一个条件表达式作为下标访问,访问对象的名称,1.names,是一个对象元素的字符型标签，通常情况是可选属性，名称有多个种类,(names,colnames,rownames,dimnames),例：,x-1:3;names(x);names(x)-c(a,b,c);,names(x);names(x)-NULL,2.,对于矩阵和数据框，,colnames,和,rownames,分别是列和行的标签。,例：,X-matrix(1:4,2);rownames(X)-c(a,b);,colnames(X)-c(“c,d);X,3.,对于矩阵和数据框，,colnames,和,rownames,分别为列和行的标签,例：,X-matrix(1:4,2);rownames(X)-c(a,b);,colnames(X)-c(c,d);X;,dimnames(X)#dimnames,返回包含两个名称向量的列表,15,ppt课件,访问对象的名称1.names是一个对象元素的字符型标签，通,3,种有用的数据编辑器,1.,使用一个类似于电子表格的图形编辑器去编辑一个“数据”对象,例：,x-matrix(1:4,2),data.entry(x),fix(x),edit(x),16,ppt课件,3种有用的数据编辑器1.使用一个类似于电子表格的图形编辑器去,数学运算,1.,函数,c,：用来连接列在圆括号中的对象,例：,c(1:5,seq(10,11,0.2),2.,向量可进行常规算术运算,例：,x-1:4;y-rep(1,4);z-x+y;z,3.,不同长度向量可相加，最短向量将循环使用,例：,x-1:4;y-1:2;z-x+y;z,4.,对于一个向量中所有的元素加（或乘）相同的数值,例：,x-1:4,;,a-10,;,z-a*x,;,z,17,ppt课件,数学运算1.函数c：用来连接列在圆括号中的对象17ppt课,常用运算函数,18,ppt课件,常用运算函数18ppt课件,常用运算函数,19,ppt课件,常用运算函数19ppt课件,常用运算函数,20,ppt课件,常用运算函数20ppt课件,矩阵计算,合并向量或矩阵,例：,m1-matrix(1,nr=2,nc=2);m2-matrix(2,nr=2,nc=2);,rbind(m1,m2);cbind(m1,m2),2.,矩阵乘积的运算,例：,rbind(m1,m2)%*%cbind(m1,m2),3.,矩阵的转置,例：,n1-matrix(1:4,nr=2,nc=2);t(n1),4.,提取或修正一个矩阵的对角元,例：,diag(n1);diag(n1)-10;,v-c(10,20,30);diag(v),5.,矩阵求逆：,solve(n1),6.,矩阵分解：,qr,(n1),7.,特征值和特征向量：,eigen(n1),8.,奇异值分解,svd,(n1),21,ppt课件,矩阵计算合并向量或矩阵21ppt课件,R,绘图,绘图函数：高级绘图函数创建一个新图形，低级绘图函数在现存图形上添加元素。绘图参数控制绘图选项，可以使用缺省值或者用函数,par,修改,例：,x=1:10;y=rep(10,10);,plot(x,y)#,高级绘图函数,abline(h=10)#,低级绘图函数,abline(h=10,col=“red”,lty=2,lwd=3)#,打开一个新绘图窗口：,windows(),22,ppt课件,R绘图绘图函数：高级绘图函数创建一个新图形，低级绘图函数在现,高级绘图函数,23,ppt课件,高级绘图函数23ppt课件,高级绘图函数,24,ppt课件,高级绘图函数24ppt课件,高级绘图函数,25,ppt课件,高级绘图函数25ppt课件,部分绘图函数具有的共性选项及其缺省值,add=FALSE,如果是,TRUE,，叠加图形到前一个图上（如果有的话）,axes=TRUE,如果是,FALSE,，不绘制轴与边框,type=p,指定图形的类型，,p:,点，,l:,线，,b:,点连线，,o:,同上，但是线在点上，,h:,垂直线，,s:,阶梯式，垂直线顶端显示数据，,S:,同上，但是在垂直线底端显示数据,xlim=,ylim=,指 定 轴 的 上 下 限，例 如,xlim=c(1,10),或者,xlim=range(x),xlab=,ylab=,坐标轴的标签，必须是字符型值,main=,主标题，必须是字符型值,sub=,副标题（用小字体）,26,ppt课件,部分绘图函数具有的共性选项及其缺省值add=FALSE 如果,低级绘图命令,side=1,图正上方，,side=2,图左边，,side=3,图下方，,side=4,图右边,用,length=,？来指定箭头的大小,27,ppt课件,低级绘图命令side=1 图正上方，side=2图左边，s,低级绘图命令,28,ppt课件,低级绘图命令28ppt课件,绘图参数,29,ppt课件,绘图参数29ppt课件,绘图参数,30,ppt课件,绘图参数30ppt课件,绘图参数,在,plot,方法所生成图上画圆。例：,x=rnorm(10),y=rnorm(10),plot(x,y),#,指定在原点生成大小为,4,，背景色为黄色的圆,points(0,0,pch=21,cex=4,bg=yellow),#,指定生成大小为,4,的“*”,points(1,-1,pch=*,cex=4),31,ppt课件,绘图参数在plot方法所生成图上画圆。例：31ppt课件,R,的统计分析,几乎所有函数都采用一样的符号。公式典型形式是,ymodel,，其中,y,为响应变量，,model,为一些元素项的集合而且要为其中一些项估计参数。这些元素项通过一些有特殊涵义的运算符连接。,32,ppt课件,R的统计分析几乎所有函数都采用一样的符号。公式典型形式是y,R,函数运算连接符,a+b,a,和,b,的相加效应,X,如果,X,是一个矩 阵,这将反映各列的相 加效应,即,1+X,2+.+X,ncol(X);,还可通过索引向量选择特定列进行分析,(,如,X,2:4),a:b,a,和,b,的交互效应,a*b,相加和交互效应,(,等价于,a+b+a:b),poly(a,n)a,的,n,价多项式,n,包 含 所 有 的 直 到,n,阶 的 交 互 作 用,即,(a+b+c)2,等 价于,a+b+c+a:b+a:c+b:c,b%in%a b,和,a,的嵌套分类设计,(,等价于,a+a:b,或者,a/b),-b,去掉因子,b,的影响,如,:(a+b+c)2-a:b,等价于,a+b+c+a:c+b:c,-1 yx-1,表 示 通 过 原 点 的 线 性 回 归,(,等 价 于,yx+0,或者,0+yx),1 y1,拟合一个没有因子影响的模型,(,仅仅是截距,),offset(.),向 模 型 中 增 加 一 个 影 响 因 子 但 不 估 计 任 何 参 数,(,如,offset(3*x),33,ppt课件,R函数运算连接符a+b a 和b,泛型函数,R,统计函数常常返回一个类名与函数名相同的,对象,(,如,aov,返回类,“aov”,的对象,lm,返回类,“lm”,的对象,),。我们用来解析结果的函数对特定的类对象有特定的行为。这些函数被称为泛型。,34,ppt课件,泛型函数R统计函数常常返回一个类名与函数名相同的34ppt课,泛函数的典型使用方式为：,y=rnorm(100);x=rpois(100,2),mod-lm(y x);df.residual(mod),泛型函数,35,ppt课件,泛函数的典型使用方式为：泛型函数35ppt课件,R,循环语句,for(i in 1:length(x),yi-0,.,if(xi=b),yi minimum),.,R,循环语句,37,ppt课件,while(myfun minimum)R循环语句,下课了，休息吧！,38,ppt课件,下课了，休息吧！38ppt课件,