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1、###1.Rintroduction#####语言历史和特点#1.1R语言历史#####R是S语言的一种实现。S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、#统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS.#S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。#后来Auckland大学的RobertGentleman和RossIhaka及其他志愿人员开发了一个R系统#R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性#1.2R的特点#####1.有效地
2、数据处理和保存机制#2.拥有一整套数组和矩阵的操作运算符#3.一系列连贯而又完整的数据分析中间工具#4.图形统计可以对数据直接进行分析和显示，可用于多种图形设备。#5.一种相当完善、简洁和高效的程序设计语言。包括条件语句、循环语句、用户自定义的递归函数以及输入输出接口。#6.R语言是彻底面向对象的统计编程语言#7.R语言和其他编程语言、数据库之间有很好的接口#8.R语言是自由软件，可以放心大胆地使用，但其功能却不必任何其他同类软件差#9.R语言具有丰富的网上资源###2.Rstudio和R的基本操作#####2.1查看R语言自带
3、的数据集data()#直接输入数据集的名称，查看数据CO2#2.2快捷键#Ctrl+Enter：#Ctrl+L：#Ctrl+Shift+S：#Ctrl+1：#Ctrl+2：#Ctrl+D：#2.3查看数据集的前6行####head(CO2)#查看数据集的最后6行tail(CO2)#2.4安装包（可以通过命令或者图形界面来咱安装）####installed.packages("ggplot2")#加载包library(ggplot2)#2.5创建向量和矩阵以及对它们的基本操作####x1<-c(1,2,3,4,5,6)x2<-c(
4、2,4,6,8,10,12)length(x1)mode(x1)class(x1)rbind(x1,x2) #行联合cbind(x1,x2) #列联合Dmat<-cbind(x1,x2)class(Dmat) #使用c函数结合的变量组成的是矩阵Dmat<-rbind(x1,x2)class(Dmat)Dframe<-as.data.frame(cbind(x1,x2))class(Dframe)Dmat;Dframe #矩阵和数据框格式是不一样的，矩阵是由行列组成的，数据框是由记录和变量组成的a<-c(1:100)lengt
5、h(a)cbind(a)a#2.6常用的函数####b<-c(1:20)mean(b) #均值sum(b) #求和max(b) #求最大值min(b) #求最小值sd(b) #标准差#2.7产生向量####1:51:5*21:5*2+1#2.8查看内存中已有的对象####ls()#删除当前内存中的所有对象rm(list=ls())ls()#2.9访问向量中的元素####a<-1:5*2-1aa[3]a[-3]a[2:4]a[-(2:4)]a[1,2,3] #不能这样访问向量中的元素a[c(1,2,3)]a[a<=5]a[a
6、<=3
7、a>=7]a[a>=3&a<=7]a[a[2]]#2.10seq()函数和rep()函数，用来产生等差数列的函数，调用实例函数####example("seq")seq(0,1,length.out=11)seq(stats::rnorm(20))#effectively'along'seq(1,9,by=2) #matches'end'seq(1,9,by=pi) #staysbelow'end'seq(1,6,by=3)seq(1.575,5.125,by=0.05)seq(17)#sameas1:17,orev
8、enbetterseq_len(17)example(rep)rep(1:4,2)rep(1:4,each=2) #notthesame.rep(1:4,c(2,2,2,2)) #sameassecond.rep(1:4,c(2,1,2,1))rep(1:4,each=2,len=4) #first4only.rep(1:4,each=2,len=10) #8integersplustworecycled1's.rep(1:4,each=2,times=3) #length24,3completereplications
9、rep(1,40*(1-.8))#length7onmostplatformsrep(1,40*(1-.8)+1e-7)#better##replicatealistfred<-list(happy=1:10,name="squash")rep(fred,5)#
