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1、R学习笔记R统计建模与R软件薛毅著byfame1、基本操作1.1导言X1<-c(,,,,,)数组赋值操作mean(X1)求平均值sd(X1)求标准偏差plot(X1,X2)画x-y图hist(X1)画柱状图rt<-read.table(“exam0203.txt”,head=TRUE);第一行读入文件exam0203.txt，并head=TRUE认为文件中第一行是文件头，否则文件第一行作文数据处理。Source(“****.R”)执行已经编写好的R程序load(“*******.RData”)载入工作空间印象save.image(“
2、****.RData”)sort(X)排序命令var(X)计算标准差median(X)中位数sum(X)总的求和命令prod(X)总的求积命令1.2产生有序数列1.2.1等差数列x:y以1为公差的等差数列注意：等差运算高于乘法运算，所以x<-2*1:15====x<-2*(1:15)1.2.2等间隔函数seq(from=value1,to=value2,by=value3)注：by是公差1.2.3重复函数rep（x，time=**）补充：lines（x）这是实线连接函数1.3向量下标运算允许:x[**]访问x[x，5]做逻辑运算例子
3、：y=1-x,x<0;=1+x,x>=0;y<-numeric(length(x))y[x<0]<-1-x[x<0]y[x>=0]<-1+x[x>=0]1.2.4属性attributes()attr()返回对象的各种特殊属性组成的列表1.2.5因子factor(x=character(),levels,labels=levels,exclude=NA,ordered=is.ordered(x))gl（）gl(n,k,length=n*k,labels=1:n,ordered=FALSE)方便地产生因子2、多维数组2.1一维数组dim
4、()例子：z<-1:12dim(z)<-c(3,4)结果：z[,1][,2][,3][,4][1,]14710[2,]25811[3,]369122.2多维数组array（）array(data=NA,dim=length(data),dimnames=NULL)data是一个向量数据；dim是数组各维的长度，默认为原向量长度，dimnames是数组维名，默认为空example:x<-array(1:20,dim=c(4,5))；x<-array(0,dim=c(4,5,7,8,9))2.3矩阵构造matrix(data=NA,nr
5、ow=1,ncol=1,byrow=FALSE,dimnames=NULL)data是向量数据；nrow是矩阵行数；ncol是矩阵列数；当byrow=TRUE时生成矩阵的数据按照行放置；默认值byrow=FALSE，数据安列放置；dimnames是数组维的名字，默认为空。A<-matrix(1:15,nrow=3,ncol=5,byrow=TRUE)2.4数组运算数组运算应尽量是dim相同；在dim不同时，一般把相应位置上的数据进行运算，把短的向量重复使用，从而和长的向量进行匹配。2.5矩阵运算2.5.1转置t(A)2.5.2行列式
6、det()2.5.3向量内积x%*%ycrossprod(x,y)=======t(x)%*%ytcrossprod(x,y)=======x%*%t(y)2.5.4矩阵外积x%o%youter(x,y)=====x%o%youter(X,Y,FUN="*",…)X,Y为矩阵，fun是做外积运算函数，默认为乘法；此函数在绘制三维曲面时非常有用。它可以生成一个X-Y的网格。2.5.5矩阵乘法和向量内积相同，只是要求A*B有相同的维数2.5.6生成对角阵和矩阵取对角运算diag(v)作用取决于变量。v是一个向量时，表示以v为对角元素的对
7、角阵；v是一个矩阵时，表示取矩阵的对角线上元素；2.5.7解线性方程组求解Ax=b命令为solve(A,b);求矩阵A的逆，命令为solve（A）2.5.8矩阵的特征值和特征向量eigen(Sm)次命令为求对称矩阵的特征值和特征向量example：ev<-engen(Sm)ev$values;ev$vectors;2.5.9矩阵的奇异值分解svd（A）T即：A=UDV，其中U，V是正交阵，D为对角阵，也就是矩阵A的奇异值而attach(svd(A))u%*%diag(d)%*%t(v)把上述过过程在返还回去。attach是为了说明u
8、，v，d属于svd（A）2.5.10最小拟合与QR分解lsfit（x，y）ls.diag()可以给出进一步信息Qr分解qr（）qr.coef(0qr.fitted()qr.resid()2.6列表与数据框list是一种特别的对象集合，
