從2018年秋季（大二上學期）開始接觸R語言，曾在2019年寒假讀過一遍本書的第一版，感覺受益匪淺，之后遇到問題也曾回頭來查閱這本書，前幾天剛學習過Simulink，趁現在有空再來溫習這本書，回顧一下代碼和各種命令，簡單記錄。
雖然感覺R的功能和用途不如MATLAB廣泛，但是需要派上用場的時候如果能熟練地運用真的是很好的體驗。
- R用方括號[ ]引用數組元素，而MATLAB用圓括號( )，同時使用它倆的時候總搞混；
- R不需要分號來結束語句；
- 如果之前運行過多行代碼，R在Console中輸入↑可同時得到多行，MATLAB在Command Window中輸入↑只能得到單行。
但是它們還是有很多相似之處的：
- 數組下標從1開始，哈哈，和C、Python等不同；
- 都有交互式命令窗口，工作空間；
- 都有實時腳本等，很多很多……
隨着個人電腦將計算變得廉價且便捷，現代數據分析的方式發生了變化。與過去一次性設置好完整的數據分析過程不同，現在這個過程已經變得高度交互化，每一階段的輸出都可以充當下一階段的輸入。
1.1 為何要使用R
R也是一種為統計計算和繪圖而生的語言和環境，它是一套開源的數據分析解決方案，由一個龐大且活躍的全球性研究型社區維護。
- 免費
- 功能全面
- 更新快
- 繪圖強大
- 交互式，方便操作
- 數據導入導出方便
- 語言自然簡單
- 可以被整合到其他語言編寫的應用程序中
- 可運行於多種平台之上
1.2 R的使用
1.2.1 獲取幫助
對於R來說，對象可以是任何東西（數據、函數、圖形、分析結果，等等）。
使用函數c()以向量的形式輸入數據，用mean()、sd()和cor()函數可以分別獲得變量的均值和標准差，以及變量和變量之間的相關度。
函數q()將結束會話並允許你退出R，或者在RStudio中使用Ctrl+Q。
- help.start() 打開幫助文檔首頁
-
help("foo")或?foo 查看函數 foo 的幫助（引號可以省略）
- example("foo") 函數 foo 的使用示例（引號可以省略）
- help.search("foo")或??foo 以 foo 為關鍵詞搜索本地幫助文檔
- RSiteSearch("foo") 以 foo 為關鍵詞搜索在線文檔和郵件列表存檔
- apropos("foo", mode="function") 列出名稱中含有 foo 的所有可用函數
- data() 列出當前已加載包中所含的所有可用示例數據集
例如：
> library(car) 載入需要的程輯包：carData Warning message: 程輯包‘car’是用R版本3.5.2 來建造的 > data()
- vignette() 列出當前已安裝包中所有可用的 vignette 文檔
- vignette("foo") 為主題 foo 顯示指定的 vignette 文檔
1.2.2 工作空間
工作空間（workspace）就是當前R的工作環境，它存儲着所有用戶定義的對象（向量、矩陣、函數、數據框、列表）。
- getwd() 顯示當前的工作目錄
- setwd("mydirectory") 修改當前的工作目錄為 mydirectory
注意R中使用正斜杠/分隔目錄而不是反斜杠\。
R將反斜杠（\）作為一個轉義符。
注意：函數setwd()不會自動創建一個不存在的目錄。如果必要的話，可以使用函數dir.create()來創建新目錄，然后使用setwd()將工作目錄指向這個新目錄。
如上圖所示，修改目錄到桌面后，控制台（Console）上方顯示當前目錄。注：在RStudio的菜單欄Tools→Global Options→General的Default working directory可以修改默認工作目錄。
- ls() 列出當前工作空間中的對象
類似於Linux的操作命令。
- rm(objectlist) 移除（刪除）一個或多個對象
類似於MATLAB中的clear。
- help(options) 顯示可用選項的說明
- options() 顯示或設置當前選項
> x=rnorm(3) > x [1] -0.1284972 0.1003854 -1.8987649 > options(digits=3) > x [1] -0.128 0.100 -1.899
- savehistory("myfile") 保存命令歷史到文件 myfile 中（默認值為.Rhistory）
- loadhistory("myfile") 載入一個命令歷史文件（默認值為.Rhistory）
- save.image("myfile") 保存工作空間到文件 myfile 中（默認值為.RData）
- load("myfile") 讀取一個工作空間到當前會話中（默認值為.RData）
或者直接選擇用RStudio打開.RData文件。
- save(objectlist, file="myfile") 保存指定對象到一個文件中
1.2.3 輸入和輸出
啟動R后將默認開始一個交互式的會話，從鍵盤接受輸入並從屏幕進行輸出。不過你也可以處理寫在一個腳本文件（一個包含了R語句的文件）中的命令集並直接將結果輸出到多類目標中。
-
source("filename") 在當前會話中執行一個腳本
-
sink("filename")將輸出重定向到文件filename中
例如：
sink("sink-examp.txt")
i <- 1:10
outer(i, i, "*")
sink()
上述代碼將輸出保存到sink-examp.txt文件中。
注：直接在R腳本中寫入sink、貌似不起作用（比如講上面4行放在.R文件中再source它），sink語句需要寫到R腳本外，即控制台中。
- cat()
Outputs the objects, concatenating the representations. cat performs much less conversion than print.
cat is useful for producing output in user-defined functions.
cat(... , file = "", sep = " ", fill = FALSE, labels = NULL, append = FALSE)
fill：a logical or (positive) numeric controlling how the output is broken into successive lines. If FALSE (default), only newlines created explicitly by "\n" are printed. Otherwise, the output is broken into lines with print width equal to the option width if fill is TRUE, or the value of fill if this is numeric. Non-positive fill values are ignored, with a warning.
labels：character vector of labels for the lines printed. Ignored if fill is FALSE.
example：
i<-1:10
text<-c("a","b","c","d")
cat(i,file="i.txt",sep="-",fill=10,labels=text)
Output：
圖形輸出：
-
bmp("filename.bmp") BMP 文件
-
jpeg("filename.jpg") JPEG 文件
-
pdf("filename.pdf") PDF 文件
-
png("filename.png") PNG 文件
-
postscript("filename.ps") PostScript 文件
-
svg("filename.svg") SVG 文件
- win.metafile("filename.wmf") Windows 圖元文件
例如：
i <- 1:10
bmp("ii.bmp")
plot(i,i)
dev.off()
以上代碼將圖像保存到ii.bmp中。
1.3 包
包（package）可從http://cran.r-project.org/web/packages下載。
包是R函數、數據、預編譯代碼以一種定義完善的格式組成的集合。計算機上存儲包的目錄稱為庫（library）。函數.libPaths()能夠顯示庫所在的位置， 函數library()則可以顯示庫中有哪些包。
R自帶了一系列默認包（包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats以及methods），它們提供了種類繁多的默認函數和數據集。其他包可通過下載來進行安裝。安裝好以后，它們必須被載入到會話中才能使用。命令search()可以告訴你哪些包已加載並可使用。
> .libPaths() [1] "D:/R/R-3.5.1/library" > search() [1] ".GlobalEnv" "tools:rstudio" [3] "package:stats" "package:graphics" [5] "package:grDevices" "package:utils" [7] "package:datasets" "package:methods" [9] "Autoloads" "package:base"
- install.packages() 安裝一個包
- update.packages() 更新已經安裝的包
- library() 載入一個包
- help(package="package_name")
1.4 批處理
reference: https://blog.revolutionanalytics.com/2009/06/running-scripts-with-r-cmd-batch.html
R CMD BATCH myscript.R myscript.Rout
#example.R
clotting <- data.frame(
u = c(5,10,15,20,30,40,60,80,100),
lot1 = c(118,58,42,35,27,25,21,19,18),
lot2 = c(69,35,26,21,18,16,13,12,12))
cat("Model data:\n")
print(clotting)
warning("Model starting")
obj <- glm(lot1 ~ log(u), data=clotting, family=Gamma)
cat("\nEstimated parameters:\n")
coef(summary(obj))
PS C:\Users\lenovo> cd Desktop PS C:\Users\lenovo\Desktop> D:\R\R-3.5.1\bin\R.exe CMD BATCH example.R example.Rout
Output in example.Rout:
R version 3.5.1 (2018-07-02) -- "Feather Spray" Copyright (C) 2018 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) R是自由軟件，不帶任何擔保。 在某些條件下你可以將其自由散布。 用'license()'或'licence()'來看散布的詳細條件。 R是個合作計划，有許多人為之做出了貢獻. 用'contributors()'來看合作者的詳細情況 用'citation()'會告訴你如何在出版物中正確地引用R或R程序包。 用'demo()'來看一些示范程序，用'help()'來閱讀在線幫助文件，或 用'help.start()'通過HTML瀏覽器來看幫助文件。 用'q()'退出R. [原來保存的工作空間已還原] > clotting <- data.frame( + u = c(5,10,15,20,30,40,60,80,100), + lot1 = c(118,58,42,35,27,25,21,19,18), + lot2 = c(69,35,26,21,18,16,13,12,12)) > cat("Model data:\n") Model data: > print(clotting) u lot1 lot2 1 5 118 69 2 10 58 35 3 15 42 26 4 20 35 21 5 30 27 18 6 40 25 16 7 60 21 13 8 80 19 12 9 100 18 12 > warning("Model starting") Warning message: Model starting > obj <- glm(lot1 ~ log(u), data=clotting, family=Gamma) > cat("\nEstimated parameters:\n") Estimated parameters: > coef(summary(obj)) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -0.01655438 0.0009275466 -17.84749 4.279149e-07 log(u) 0.01534311 0.0004149596 36.97496 2.751191e-09 > > proc.time() 用戶 系統 流逝 0.25 0.20 0.36
At the same time we can get a file with the suffix .RData.
Or we can just write the following two lines to a .bat file and double-click to run it.
cd C:\Users\lenovo\Desktop D:\R\R-3.5.1\bin\R.exe CMD BATCH example.R example.Rout
與上述方法不同的是，Rscript可以傳入參數，其中options的選項取值是相同的。
#example.R
argv<-commandArgs(TRUE)
x<-as.numeric(argv[1])
y<-as.numeric(argv[2])
cat("x=",x,"\n")
cat("y=",y,"\n")
cat("x+y=",x+y,"\n")
cat("x^y",x^y,"\n")
PS C:\Users\lenovo> cd Desktop PS C:\Users\lenovo\Desktop> D:\R\R-3.5.1\bin\Rscript.exe example.R 1 2 >output.ROut
Output in output.Rout:
x= 1 y= 2 x+y= 3 x^y 1
1.5 結果的重用
lmfit <- lm(mpg~wt, data=mtcars)
-
summary(lmfit) 顯示分析結果的統計概要
-
plot(lmfit) 生成回歸診斷圖形
總結
