R语言笔记

Kana 2021-03-09 20:49 源文件

R语言笔记。（我讨厌脚本语言。:(

差不多是数据分析的常用语言之一？

语法简介¶

语句¶

一句一行，可以用 ; 在同一行中分隔多句。 # 后跟注释。

标识符¶

以字母开始，可以跟有 [A-Za-z0-9_.] 等。

数据¶

以向量为基础，如 1 会被理解成一维向量。

字面常量与数据构造¶

T, TRUE, F, FALSE
向量： c(1, 2, 3), 1:3
数字： 0xff
字符串： "string", 'string'

data frame：

data.frame('Col1Name'=col1Data, 'Col2Name'=col2Data, ...)

计算操作¶

加减乘除不用说了，会自动增大数据精度，但不是无限精度；
%% 取余。
>=, ==, !=
&, |, &&, ||

向量/矩阵操作¶

下标从 1 开始，用 [index] 取下标。下标可以使用向量，如 x[1:3, c(1, 3)]

从向量创建矩阵 ：默认一列一列地复制到里面去。

data frame¶

可以取列的下标，如 x["Col1Name"].

可以用 $ 符号，如 x$Col1Name.

赋值语法¶

var1 = 1
var2 <- 2
3 -> var3

流程语法¶

for loop:
```
for (i in 1:100) {
  print(i)
}
```
if:
```
if (cond1) {
  print('do something
}
```

函数定义¶

全部是通过匿名函数定义的。

func = function(arg1, arg2) {
  return(returnedValue)
}

全局函数¶

is.integer(x)
is.numeric(x)
as.integer(x)
c(x, y) : concatenate 连接得到向量
print(x)
matrix(x [, nrow = 3 [, ncol = 3]] [, byrow = T])
typeof(object)
power.sum(x, power)

这个似乎有点东西。取得是向量里面的每个数据的类型。
class(object)
sum(object)
getwd() : get working directory
setwd(str)
read.csv(name)
head(data)
plot(x, y, type='o')
install.packages('ggplot2')
library(ggplot2)
curve(x^2) : 是的，就是这个屁语法。

正经一点的话比如 curve(func, fromX, toX, n = pointNumber, xlab = label, ylab = ylabel, main = graphName) ，里面的 func 需要是能够处理向量参数的函数，不能的话可以套一层 Vectorize （见下）。
with(data, boxplot(col1)) : 再来一个屁语法。等效 boxplot(data$col1) 。
Vectorize(func) : 不懂为什么这个函数就首字母大写了。接收一个只能处理单值的函数，返回对应的能够接收向量参数的函数。返回的函数会把原来的函数应用到向量的每一个分量上。

所有函数都是全局函数¶

恩，所以不列举了。

（那个所谓的 . 看似是面对对象或者是命名空间，但它只是装饰啊（不，应该说点本身是名字的一部分，和对象啊对象的成员啊一点关系没有。））

特定功能代码集合¶

查看帮助文档¶

? barplot

读取CSV¶

data = read.table("data.csv", header=TRUE, sep="\t", fileEncoding="UTF-8")

保存输出图表为PDF格式¶

pdf(paste(col, ".hist.pdf", sep=""))
hist(data[[col]], main=col, xlab=col, ylab="Frequency")
dev.off()

就，R个操作系统吧，有各个“设备”的驱动。大概是按设备管理的思路来的。

绘画图表¶

天哪
柱形图	barplot(height, width, main="title", xlab="...", ylab="...")
直方图	hist(data, breaks=width, probability=TRUE, col=rainbow(20))
箱型图	boxplot(data, names=c("", ""))
散点图	plot(x, y) plot(x, y, pch=16, col=ifelse(x==1, "RED", "BLUE")

绘画数学图形¶

curve(sin(x))
x = seq(0, 10, 0.01)
y = sin(x)
z = cos(x)
matplot(x, cbind(y, z), type="l")
func = function(x) {
    if(x <= 0.5) {
        return(0)
    } else {
        return(1)
    }
}
plot(Vectorize(func), 0, 1, n = 10001)

积分¶

integration = integrate(vectorizedFunc, from, to, subdivistions = 100000)
print(integration$value)
print(integration$abs.error)

随机以及抽样¶

rnorm(10, mean=0, sd=1)
runif(10, min=5, max=10)

sample(1:10, size=5, replace=TRUE)
sample(c(TRUE, FALSE), size=10, prob=c(0.7, 0.3), replace=TRUE)

Rstudio¶

R console:
R script: 可以与 console 同步，也可以部分执行；
R markdown: 略？