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[R] R语言实战

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发表于 2018-12-13 15:06:07 | 显示全部楼层 |阅读模式
R数据科学的读书活动虽然告一段落,但是其实只是一个开端,作为小白一只,深感学习是不能停止的,坚持是一件小事,但坚持的结果可能会非常美好。看了jimmy的博客,对我来说是一个很好的借鉴方式,记录自己在学习过程中的小事,看看结果会如何。哈哈
# R语言实战
# 1-R语言介绍
# 代码清单1-1 一个R会话示例
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age <- c(1, 3, 5, 2, 11, 9, 3, 9, 12, 3)
weight <- c(4.4, 5.3, 7.2, 5.2, 8.5, 7.3, 6, 10.4, 10.2, 6.1)


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mean(weight)
?lapply

# 本来我想使用apply,但是单一一个向量其实没必要,比如age,或者weight,都不适合,查看help文档,
# 重新创建列表向量,再使用lapply,就显出lapply的优势了
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demo_data <- list(age, weight)
lapply(demo_data, mean)
sapply(demo_data, mean)
sapply(demo_data, quantile, prob = 1:3/4)


# 调用help文档中的实例,可以看到lapply、sapply、vapply的区别
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x <- list(a = 1:10, beta = exp(-3:3), logic = c(TRUE,FALSE,FALSE,TRUE))
# compute the list mean for each list element
lapply(x, mean)
# median and quartiles for each list element
lapply(x, quantile, probs = 1:3/4)
sapply(x, quantile)
i39 <- sapply(3:9, seq) # list of vectors
sapply(i39, fivenum)
vapply(i39, fivenum,
       c(Min. = 0, "1st Qu." = 0, Median = 0, "3rd Qu." = 0, Max. = 0))# 使用vapply,可以预先设定返回的样式,比如此处,加上行名


## 通过运行demo()可以大致了解R能够做出的图形
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demo()
demo(persp)
return()


##获取帮助
# 作为小白一只,这个真的很重要,通过网络搜索获得解答是一种方法,R本身也提供了一些函数,能够提供解决方案,
# 以下为部分我个人觉得对我比较有用的函数
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help() # 或 ? 查看帮助
example()# 提供使用示例
data() # 列出当前已加载包中所含有的所有可用示例数据集
vignette() #列出当前已安装保重所有可用的vignette文档
vignette('foo')


#工作空间
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ls() # 列出当前工作空间中的对象
rm() # 删除当前工作空间中的对象,具体删除的内容是可以指定的
options() # 显示可用选项的说明
setwd() # 设定工作目录,但是该函数不会自动创建不存在的目录,可使用dir.create()创建新目录
history(x)  # 显示最近使用过的x个命令(默认为25)
savehistory('myfile') # 保存命令历史到文件myfile中(默认值为.Rhistory)
loadhistory() # 有保存就有载入
save(objectlist, file = 'myfile') #保存指定对象到一个文件中
q() # 退出R


## 输入输出
# 输入
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source() # 在当前回话中执行一个脚本

# 文本输出
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sink('filename') # 将输出重定向至文件filename中,如文件已存在,其内容将被覆盖,使用
# append = T可将文本追加到文件后, 使用split = T,可同时将输出发送到屏幕、输出文件中

# 图形输出
# 保存图形输出的相关函数
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bmp() # 同类的还有jpeg()、png()
pdf()
svg()

# 使用以上函数将图形输出后,使用dev.off()将输出返回到终端



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