R的入门

R的起源：R是S语言的一种实现。
R的许可证是GNU
R用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。
R官方网站地址：www.r-project.org

1.创建向量和矩阵

c() 创建向量 x1=c(2,4,6,8,10) length() 计算向量长度 mode() 判断向量内数据类型 rbind(x1,x2) 按行组合矩阵 cbind(x1,x2) 按列组合矩阵 means() 求均值 sum() 求和 min() 求最小值 max() 求最大值 var() 求方差 variance prod() 连乘 sd() 求标准差 help() 帮助函数

2.向量的产生和计算

1：10 从1到10步长为1； 1：10-1 每个元素减1 1：10*2 每个元素乘2 a[5] 显示a中第5个元素 a[-5] 不显示a中第5个元素 a[1:5] 显示a中1-5 5个元素 a[-(1:5)]不显示a中1-5 5个元素 a[c(2,4,7)] 显示a中第2 第4 第7个元素 a[a<20] 显示a中＜20的所有元素

seq()函数：按指定规律产生向量 seq(5,20) 生成5-20 向量 seq(5,121,by=2) 步长设定为2 seq(5,121,length=10) 产生10个数的向量

letters 产生26个小写字母 (固定向量名) letters[1:26]

which()函数 返回满足条件的下标 查询功能 which(a==2) which(a>5) which.min(a) a[which(a>5)]

rev() 顺序颠倒 sort() 升序排列

matrix() 生成矩阵 默认按列走 a1=c(1:12) matrix(a1,nrow=3,ncol=4) matrix(a1,nrow=3,ncol=4,byrow=T) 按行走 2、数组 array 有维度的向量 3、数据框 frame 特征： 1、矩阵形式，但列可以不同数据类型 2、每一列是一个变量，每一行是一个观测值 读取文件： 1、读取文本：(x=read.table(“abc.txt”)) 2、读取excel文件，prn文件：w<-read.table(“test.prn”,header=T) 空格分隔 csv文件：w<-read.table(“test.csv”,header=T) 逗号分隔

安装程序包RODBC之后，可以直接读取xls文件（32位） 举例： z<-odbcConnectExcel(“test.xls”) (w<-sqlFetch(z,“Sheet1”))

3.循环语句

for循环 for(i in 1:59) {a[i]=i*2+3}

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

4.R脚本（R程序）

运行脚本函数：source("h.r")
在脚本中必须使用print函数，在运行时才能完成显示

案例练习

模拟产生统计专业同学的名单（学号区分），记录数学分析，线性代数，概率统计三科成绩，然后进行统计分析 学号从1037800到10378100 三科分别为：数学分析、高等代数、概率论

num=seq(10378001,10378100)  # 产生100个学号
x1=round(runif(100,min=80,max=100))  #  runif 产生均匀分布随机数
x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=7))     #rnorm 产生正态分布随机数，均值80，标准差7
x3=round(rnorm(100,mean=83,sd=18))  #  均值83，标准差18 存在超过100分的
x3[which(x3>100)]=100  #使用which将其化成100分

#合成数据框，并保存到硬盘中
x=data.frame(num,x1,x2,x3)
write.table(x,file="mark.txt",col.names=F,row.names=F,sep=" ")

常见分布函数 rnorm() 正态分布 rpois() 泊松分布 rexp() 指数分布 rgamma()伽马分布 runif() 均匀分布 rbinom()二项分布 rgeom() 几何分布 统计分析：

#统计分析：
colMeans(x) #  计算各科平均分
colMeans(x)[c("x1","x2","x3")]
apply(x,2,mean) # 2表示对列操作
apply(x,2,max)
apply(x,2,min) 
apply(x[c("x1","x2","x3")],1,sum)  #对每个学生求总分