统计学-R语言-4.1

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前言

安装完R软件之后就可以对其进行代码的编写了。

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编写R函数

如果对数据分析有些特殊需要，已有的R包或函数不能满足，可以在R中编写自己的函数。函数的定义格式如下所示：

functionname<-function(a1, a2,...)expression

该式中， functionname是函数名称； function指明该对象为函数类型；a1，a2，为函数中涉及的参数； expression是函数的具体内容。

比如，要自己编写函数计算50个学生考试分数的平均数、中位数、极差和标准差，代码如下所示。（使用example1_1）。

load("C:/example/ch1/example1_1.RData")  # 装载数据
x<-example1_1[,4]            # 为x赋值为example1_1的第4列
myfun<-function(x){           # 编写函数如下
n<-length(x)
mean<-sum(x)/n
median<-median(x)
r<-max(x)-min(x)
s<-sd(x) 
df<-data.frame(样本量=n,平均数=mean,中位数=median,极差=r,标准差=s)
return(df)
}
myfun(x)    # 返回函数结果 

图形的控制和布局

par函数

参数介绍如下表：

不同数字代表的R的绘图线型(Ity)和线宽(lwd)：

不同数字代表的R的绘图符号(pch)：

par函数中的参数 mfrow（或mfcol）可以将绘图区域分割成R×C的矩阵，从而可以在一个绘图区域中绘制多个图，但参数向量c（nr，nc）是将绘图区域的行和列等分。

layout函数

有时需要将绘图区划分成不同大小的区域以满足不同图形的要求，这时可以使用layout函数来布局。函数的格式及参数的意义如下表所示：

layout(matrix(c(1,2,3,3),nrow=2,ncol=2),widths=c(2,1)) # 布局绘图环境
par(mai=c(0.6,0.6,0.1,0.1),cex=0.7)       # 设定图形边距、文字和绘图符号大小
x<-rnorm(5000)              # 生成5000个标准正态分布随机数
y<-rchisq(5000,10)          # 生成5000个卡方分布随机数
hist(x,prob=TRUE,col="lightblue",xlab="x",ylab="Density",ylim=c(0,0.4),main="")                   # 绘制x的直方图
hist(y,freq=FALSE,col="pink",xlab="y",ylab="Density",main="")    # 绘制y的直方图
boxplot(x,col="red",lwd=1)                  # 绘制x的箱线图

layout(matrix(c(1,2,3,3),nrow=2,ncol=2,byrow=TRUE),heights=c(2,1)) # 布局绘图环境
par(mai=c(0.6,0.6,0.1,0.1),cex=0.7)    # 设定图形边距、文字和绘图符号大小
x<-rnorm(1000)            # 生成1000个标准正态分布随机数
y<-rchisq(1000,10)        # 生成1000个卡方分布随机数
hist(x,prob=TRUE,col="lightblue",xlab="x",ylab="Density",ylim=c(0,0.4),main="")     # 绘制x的直方图
plot(x,y,xlab="x",ylab="y")   # 绘制x和y的散点图
boxplot(y,col="red",lwd=1,horizontal=TRUE,varwidth=TRUE)   # 绘制x的箱线图

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练习

1、layout()函数通用格式？

2、如果绘图的布局如下所示，请写出正确的代码进行实现。

par(oma = c(2,2,2,2))
layout(matrix(c(1, 2, 1, 3), 2), widths = c(1, 3), heights = c(1, 2))
layout.show(3)