R语言 基本语法 附综合性例子

R语言：

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

创建向量和矩阵：

基本属性：

赋值：

x1=c(2,4,6,8,0)
x2=c(1,3,5,7,9)

向量长度：

length(x1)

变量类型：

mode(x1)

组成二维数组：

(Row连接)

rbind(x1,x2)

(Column连接)

cbind(x1,x2)

基本计算：

输出1-100：

x<-c(1:100)

平均数：

mean(x)

求和：

sum(x)

最大数：

max(x)

最小值：

min(x)

连乘：

prod(x)

方差：

var(x)

标准差：

sd(x)

寻求帮助：

help(matrix)

产生向量：
产生1-10：

a=1:10

产生0-9：

a=1:10-1

产生1-10（*2）：

a=1:10*2

展示a向量第5个元素：

a[5]

展示a向量除第5个元素以外的：

a[-5]

展示前5个元素：

a[1:5]

展示除前5个元素以外的元素：

a[-(1:5)]

展示<20的元素：

a[a<20]

展示>30 & <50的元素：

a[a>30 & a<50]

Seq()函数：

产生5-20：

seq(5,20)

产生公差2,5-121：

seq(5,121,by=2)

产生5-121，平均的公差的10个数：

seq(5,121,length=10)

产生字母序列：

按顺序产生26字母，多余的显示NA：

let
ters[1:30]
 
   
 
   
 
   which()函数： 
  

a=c(2,3,4,2,5,1,6,3,2,5,8,5,7,3)

找最大值，返回下标（which()找的都是下标）：

which.max(a)

使用下标找回最大值：

a[which.max(a)]

找最小值：

which.min(a)

找数值相等：

which(a==2)

找数值>5：

which(a>5)

rev()函数，sort()函数：

颠倒向量：

a=1:20
rev(a)

排序向量（从小到大）：

a=c(2,3,4,2,5,1,6,3,2,5,8,5,7,3)
sort(a)

排序向量（从大到小）：

rev(sort(a))

生产矩阵：

将向量变成矩阵（三行四列）：

a1=c(1:12)
matrix(a1,nrow=3,ncol=4)

将向量变成矩阵（四行三列）：

matrix(a1,nrow=4,ncol=3)

将向量变成矩阵（四行三列，按照行来组成）：

matrix(a1,nrow=4,ncol=3,byrow=T)

矩阵运算：

矩阵转置（行列互换，由三行四列转置为四行三列）：

a=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
t(a)

矩阵相加：

a=b=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
a+b

矩阵相减：

a-b

矩阵相乘（对应元素意义相乘）：

a*b

矩阵相乘（真）：

a=matrix(1:12,nrow=3,ncol=4)
b=matrix(1:12,nrow=4,ncol=3)
a%*%b

取对角线成数组：

a=matrix(1:16,nrow=4,ncol=4)
diag(a)

对角线矩阵：

diag(diag(a))

产生四阶单位矩阵：

diag(4)

按照正态分布产生16个随机数并组成4*4矩阵：

a=matrix(rnorm(16),4,4)

矩阵求逆：

solve(a)

矩阵特征值与特征向量：

a=diag(4)+1
a.e=eign(a,symmetric=T)
a.e$vectors%*%diag(a.e$vectors)%*%t(a.e$vectors)

产生数组：

向量变数组：

x=c(1:6)
dim(x)<-c(2,3)

数据框：

矩阵形式，但是列可以是不同数据类型。

每列是一个变量，每行是一个观测值。

x1=c(10,20,30)
x2=c(20,30,15)
x=data.frame('重量'=x1,'密度'=x2)

画散点图：

plot(x)

读取文件：
查看工作目录：

getwd()
 
    
 设置工作目录（也可使用菜单栏）： 
    
 
    
setwd('目录')
读取文件： 
   

x=read.table("xxx.txt")

read.table( ) 变形有： read.csv( ),read.csv2( ), read.delim( ), read.delim2( ).前两读取逗号分割数据，后两个读取其他分割符数据。

通过复制黏贴数据，并读取列头：

x=read.table("clipboard",header=T)

for语句：

for (i in 1:59)  {a[i]=i*2+3}

while语句：

a[1]=5
i=1
while (a[i]<121) {i=i+1; a[i]=a[i-1]+2}

R脚本：

执行脚本：

source("目录")

打印内容：

print(x)

附综合性例子：

模拟学生学号，100位学生：

num=seq(10378001,10378100)

模拟成绩x1（round减去精度，runif均匀分布的随机数）：

x1=round(runif(100,min=80,max=100))

模拟成绩x2（rnorm正态分布的随机数，平均80，标准差7）

x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=7))

整合学号和成绩：

x=data.frame(num,x1,x2)

存储成绩（不定义行列名字，空格作为分割符号）：

write.table(x,file="目录",col.names=F,row.names=F,sep=" ")

计算平均分：

mean(x)

计算平均分（对列求平均值）：

colMeans(x)

计算平均分（对列求平均值，并且不求学号平均值）：

colMeans(x)[c("x1","x2")]

计算平均分（使用apply，1代表行，2代表列）：

apply(x,2,mean)

求最高分和最低分：

apply(x,2,max)
apply(x,2,min)

求个人总分：

apply(x[c("x1","x2")],1,sum)