R语言学习

来源:互联网 时间:2016-08-14

1.清屏

Ctrl + L

2.退出

q()

3.设置工作空间

getwd()

setwd('D:\\Program Files\\RStudio\\workspace')

4.显档当前工作目录下的文件列表

list.files()

choose.dir()

dir("D:\\Program Files\\RStudio\\workspace", full.names=T, all.files=T, recursive=T)

5.安装包

install.packages("gstat")

remove.packages("gstat") # 删除

update.packages() # 更 新 所 有 已 经 安 装 的 包

availabe.packages() # 可 用 的 更 新央

download.packages(pkgs,...) # 下 载 指 定 的 包

packageStatus() # 返回可更新信息

6.加载包

library(gstat)

detach("package:gstat") # library 的 逆 向 操 作

library() #查看所有可用的包

search() #查看当前调入内存的包

7.查找帮助

?gstat

help('gstat')

apropos('gstat')

8.环境变量(options)

options()

options("digits") # 默 认 打 印 字 符 长 度

options(digits=3) # 设置打印字符长度

9.运行系统命令

system("ls x*")

files <- system("ls x*",intern=T) # 保存输出结果为R对象,加入参数intern=T

10.内存管理

Rgui --min-vsize=10M --max-vsize=100M --min-nsize=500k --max-nsize=1M # 启 动 时 候 管 理 内 存

# 启动后修改最大内存与查询内存信息

help(memory.size)

memory.size(max = FALSE)

memory.limit(size = NA)

memory.limit()

memory.profile()

11.显示内存中的变量

ls()

ls.str()

str(x)

12.清除内存中的变量

rm(list=ls())

rm('a')

13.测试运行时间

# 将 函 数 包 含 在system.time() 内, 返回运行时间

system.time(for(i in 1:100) mad(runif(1000)))

15.原子类型

R的对象类型包括

数 值 型 (numeric) ,

复 数 型 (complex) ,

逻 辑 型 (logical) ,

字 符 型 (character)

原 味 型 (raw)

NA

16.向量

向量必须保证它的所有元素是一 样的模式。向量对象的类型的包括: 实数、复数、逻辑、字符串。 它们是原子(atomic), 即元素类型一样。

17.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(即使它们在数据中不出现)。因子函数factor用下面的选项创建一个因子 :

factor(x, levels = sort(unique(x), na.last = TRUE),labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x))

18.列表(list)

R的列表(list)是一个以对象的有序集合构成的对象 。 列表中包含的对象又称为它的分量(components)。每个分量的长度和类型可以不同。

Lst <- list(name="Fred", wife="Mary", no.children=3, child.ages=c(4,7,9))

获取分量

Lst$name 和Lst[[1]] 返 回 结 果 都 是"Fred",

Lst$wife 和Lst[[2]] 返 回 的 则 是"Mary",

Lst$child.ages[1] 和Lst[[4]][1] 返 回 一 样 的 数 字4

这里特别要注意一下Lst[[1]]和Lst[1]的差别 。[[...]]是用来选择单个元素的操作符,而[...]是一个更为一般的下标操作符。因此前者得到的是列表Lst中的第一个对象,并且含有分量名字的命名列表(named list)中的分量名字会被排除在 外的失。后者得到的则是列表Lst中仅仅由第一个元素构成的子列表。如果是命名列表,分量名字会传给子列表的。

19.数据框(data.frame)

数据框(data.frame)也是列表夬是一个属于“data.frame”类的列表。不过,对于可能属于数据框的列表对象有一些限制条件。

分量必须是向量(数值、字符、逻辑),因子,数值矩阵,列表或者其他数据框;每列的行数必须相等。

数据框常常会被看作是一个由不同模式和属性的列构成的矩阵。它能以矩阵形式出现,行列可以通过矩阵的索引习惯访问。

20.矩阵

矩阵(matrix)是一个双下标(2维)的数组央但是,它非常的重要,以至于需要单独讨论。

包括许多只对矩阵操作的操作符和函数。

命名与数组array()一样。

矩阵的下标顺序是先第一列,然后第二列,等等。

d<-matrix(c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),nc=3)

21.数组(array)及维度命名

数组可以看作是带有多个下标类型相同的元素集合,如数值型夬是矩阵的推广。R有一些简单的工具创建和处理数组,特别是矩阵。

向量只有在定义了dim属性后才能作为数组在R中使用。假定,z是一个含1500个元素的向量。那么dim(z)<-c(3,5,100),对dim属性的赋值使得z向量成一个3维的3*5*100的数组。

#命名的顺序总是行,列,第三维,...,每一维还可以有一个总名字,也可以没有

Rabbits <-array(

c( 0, 0, 6, 5,

3, 0, 3, 6,

6, 2, 0, 4,

5, 6, 1, 0,

2, 5, 0, 0),

dim = c(2, 2, 5),

dimnames = list(

Delay = c("None", "1.5h"),

Response = c("Cured", "Died"),

Penicillin.Level = c("1/8", "1/4", "1/2", "1", "4")))

22.字符串及相关操作

针对字符串的函数有 print, paste, cat, nchar, strsplit, regexpr, grep, gsub, sub等。

> seq="GGGGCGAAACCGAGACTCTCAAATGACTTTTCTGA"

> seq=strsplit(seq,"")

chartr(old, new, x):字符串替换

tolower(x),toupper(x):大小写变换

paste, cat:合并字符串

nchar:有多少字母

substr(x, start, stop):取子串

strsplit:按分隔符切分字符串

gsub, sub:子串替换

regexpr, grep:查找子串

23.分数

MASS fraction函数可以将小数转换为近似的分数

> fractions(0.291667)

24.日期和时间

当前日期和时间夬返回Date和DateTimeClasses对象。

> date()

> Sys.time()

> Sys.Date()

> s='08:10:00'

> z=strptime(s,'%H:%M:%S')

> class(z)

字符串转换为日期时间的函数有format和as.character

format将Date POSIXlt POSIXct转换为指定格式的字符串。 例如 > w=format.POSIXlt(z,format="%Y-%m-%d")

as.character转换为字符串。 例如 > w=as.character(z)

strptime将字符串转换为“POSIXlt”,例如 > w=strptime("09:10:00",'%H:%M:%S')

strftime是format.POSIXlt的一个wrapper

# 将 DateTimecleses 转 换 为 Date。 例如 > as.Date(w)

#时间差异

as.double(difftime(w,z,units="sec"))

16.字符串表达式与求值

# 返 回 表 达 式 列 表(list), 但 是 不 求 值

parse(text="0==1")

expression(0 == 1)

# 求 字 符 串 代 表 的 表 达 式 的 值

eval(parse(text="0==1"))

# deparse() 返回函数代码字符串. substitute() 将变量替换为其值.

17.读取外部数据

data(meuse) #rda

read.table(file=file.choose(), header=T) #text

read.csv('D:/R/test2.csv', header=T, row.names=1) #csv

data<-read.table(

file="clipboard",sep="\t",header=F,

colClasses = "numeric",na.strings = "-") #从剪切板取数据

data<-t(matrix(scan("fileName",sep=','), 5, 364)) # 读取大数据,读 入364行,每行有5个数

18.给变量赋值

data.entry(X)将打开一个图形编辑器并且可以通过点击适当的单元格修改数值

height<-c(1.75, 1.80, 1.65, 1.90, 1.74, 1.91)

seq():顺序产生数,默认by为1

letters():顺序产生字母,默认by为1

19.查看对象类型

mode(x) # 显示数据类型

typeof(x)

length(x)

22.获取和改变对象属性

attributes(y)

str(y)

table(x)

dim(y) #查看或改变对象的维度,这里将向量变为数组。

dimnames(y)

dimnames(y)$x

class(y) # 确定y的class

attr(z, "dim") <- c(10,10) # 允许R把z当作一个10×10 的矩阵。

20.类型转换

as(x,"character")

as.character(x)

as.numeric(s)

rbind():将向量按行结合为矩阵,cbind()则相反。

round():起到四舍五入的作用,默认转化为整数。

mean():平均值。

sum():求和。

min():最小值

max():最大值

prod():将数据集中数连乘。

var():方差。

sd():标准差。

which():得到的是向量的下标

rev():

sort():

t():使矩阵转置

矩阵相乘是a%*%b,

a*b是相对应位置上的数相乘。

diag():对矩阵求对角向量;对向量求对角矩阵;参数为常数时求单位向量矩阵。

solve(a):求矩阵的逆矩阵; solve(a,b):求ax=b方程组的解。

rnorm():生成正态分布数。

rpois():泊松分布

rexp():指数分布

rgamma():Gamma分布

runif():均匀分布

rbinom():二项分布

rgeom():几何分布

------------------------------------------------------

> library(sp)

> library(maptools)

> library(raster)

> maxd3 = readAsciiGrid("max.d3.txt")

> rasterlayer.maxd3 = raster(maxd3)

> maxd1 = readAsciiGrid("max.d1.txt")

> rasterlayer.maxd1 = raster(maxd1)

> rasterlayer.max.d3.d1 = rasterlayer.maxd3 - rasterlayer.maxd1

> rasterlayer.maxRange = rasterlayer.maxd1>0

> maxRange = rasterToPolygons(rasterlayer.maxRange, dissolve=TRUE)

> plot(maxRange)

> cols = grey.colors(20, 0.1, 0.9, 2.2)

> image(maxd3, col=cols, useRaster=TRUE)

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