上机-R语言入门及绘图实例.pdf

上机-R语言入门及绘图实例.pdf

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1、练习一安装R并导入程序包练习步骤1.安装R软件、熟悉菜单2.安装程序包3.调用程序包,查看程序包的帮助1安装R软件从/home/training/tools/R/中下载对应的R软件Windows:R-3.0.1-win.exeMac:R-3.0.1.pkg1安装R软件•Windows下载和安装R–CRAN:RBinaries>windows>base下载完成后,双击R-3.0.1-win.exe开始安装。一直点击下一步,各选项默认,语言建议选英文。1安装R软件•Mac下载和安装R–CRAN:RBinaries>macosx下

2、载完成后,双击R-3.0.1.pkg开始安装。一直点击下一步,各选项默认,语言建议选英文。菜单栏快捷按钮光标:等待输控制台入R登陆界面(Windows版)路径:开始>所有程序>R3.0.0RGui的File菜单RGui的Edit菜单RGui的Packages菜单RGui的Help菜单2.安装程序包从/home/training/tools/R/packages/中下载vegan和ape的程序包Windows:vegan_2.0-7.zipape_3.0-8.zipMac:vegan_2.0-7.tgzape_3.0-8.tg

3、z2.安装程序包1用函数install.packages(),如果已经连接到互联网,在括号中输入要安装的程序包名称,选择镜像后,程序将自动下载并安装程序包。例如:要安装vegan包,在控制台中输入install.packages("ape")2安装本地zip包路径:Packages>installpackagesfromlocalfiles选择本地磁盘上存储zip包的文件夹。2.安装程序包注意:用同样方法安装vegan程序包,会发现安装不成功,为什么呢?因为R语言的程序包存在相互依赖的关系,某些程序包需要其他程序包预先安装成

4、功才能安装,因此我们在安装R语言的程序包时需要注意程序包的依赖关系。2.安装程序包vegan程序包依赖于permute程序包的预安装2.安装程序包安装vegan程序包的步骤:1.先安装permute程序包install.packages("permute")2.然后安装vegan程序包install.packages("vegan")3调用程序包library(vegan)library(ape)查找ape包中plot.phylo函数的帮助输入?plot.phylo3调用程序包Ape程序包中plot.phylo函数的帮助文档

5、为什么要学习编程?界面操作直观易学,但也存在一些不足:(1)操作的过程难以保存,数据处理不够灵活,在进行步骤繁多的数据处理工作时十分费时费力;(2)在建立模型或自己编写函数时也会遇到困难。而这些困难可以通过编程解决。要学习R编程,首先要了解R的数据管理如函数、对象及其操作。练习二数据的基本操作练习步骤1.查询函数帮助2.赋值与注释3.数据读取和t检验4.下标和条件筛选1查询函数帮助查看boxplot的帮助文件?boxplot查看最后的examples将帮助文件中的内容粘贴到控制台中,运行并观看运行结果。boxplot(cou

6、nt~spray,data=InsectSprays,col="lightgray")参数更改boxplot(count~spray,data=InsectSprays,col="red",xlab="spray",ylab="counts")查看boxplot的帮助文件?boxplotboxplot(count~spray,data=InsectSprays,col="lightgray")boxplot(count~spray,data=InsectSprays,col="red",xlab="spray",ylab="

7、counts")2赋值与注释在控制台中键入如下命令2+2a<-2赋值符号<-也可用=,甚至->代替b<-2c<-a+bc#注释3数据读取和t检验现有6名患者的身高和体重,检验体重除以身高的平方是否等于22.5。表1六名患者的身高和体重编号123456身高m1.751.801.651.901.741.91体重kg6072579095723数据读取和t检验第一种方式:从控制台输入数据数据量较少时可以从控制台直接输入:>height<-c(1.75,1.80,1.65,1.90,1.74,1.91)>weight<-c(60,72

8、,57,90,95,72)>sq.height<-height^2>ratio<-weight/sq.height>t.test(ratio,mu=22.5)3数据读取和t检验输入的过程和输出结果如下:3数据读取和t检验第二种方式:从外部读取数据数据量较大时用read.table函数从外部

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