R语言在人工智能,统计学,机器学习,量化投资,以及生物信息学方面有着十分广泛的运用。也是我大学的必修课,因此这里梳理一些有关R语言的知识点,做做记录。
首先我们需要知道R语言的工作区域,R语言默认的工作区域是在“C:/Users/lenovo/Documents”目录下,然而一般这样就会导致电脑的运行速度减慢,尤其是之后我们在使用R语言进行大数据的处理时,C盘因为大小不够,就会使计算机崩溃,因此我们可以调整R语言的输出目录,查看R语言工作目录的命令是:
getwd()
得到:
"C:/Users/lenovo/Documents"
之后更改R语言的工作输出目录,更改的代码如下所示:
setwd(dir = "F:/computer/R")
dir后面表示的是文件夹的绝对路径,敲完回车之后再利用
getwd()
命令查看我们是否工作区域修改成功。
查看该工作目录下的所有文件:
list.files()
或者使用命令:(也可以查看该工作目录下的所有文件)
dir()
R语言当中的赋值用的是小于和减号来表示,比如:
x
表示的是X赋值为3,当然R里面也可以使用=来进行赋值,但这样就会在后期进行大数据运算的时候出现很多问题。
利用ls()命令可以查看已经具备的变量有哪些:
> x
> y
> z
> ls()
[1] "x" "y" "z"
上面我们首先给X,Y,Z进行赋值,然后这个命令就查看到了所有的变量。利用ls.str()则会显示出每一个变量的详细信息,包括变量的类型以及具体数值大小:
> ls.str()
x : num 3
y : num 9
z : num 90
如果想单独查看某一个变量的,那么直接使用str()函数即可。如下所示:
> str(x)
num 3
删除对象则使用rm()函数,如下所示:
> rm(x)
> ls()
[1] "y" "z"
这样我们可以看到x对象已经被我们所删除。删除R当中所有的对象则使用:
> rm(list = ls())
再次查看:
> ls()
character(0)
输出是0,说明全部对象已经被删除。
保存当前所有数据:
save.image()
得解。
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