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R语言学习笔记-1

1. 基础操作和函数

  • 清空环境rm(list = ls()) 用于清空当前的R环境。

  • 打印输出print("Hello, world") 用于输出文本到控制台。

  • 查看已安装包和加载包

    • search():查看当前加载的包。
    • install.packages("package_name"):安装包。
    • library(package_name):加载已安装的包。
    • update.packages("package_name"):更新包。
  • 帮助文档

    • help.start():打开帮助文档。
    • help(function_name)?function_name:查看函数的帮助文档。
    • example("function_name"):查看函数的示例。
    • help.search("search_term")??search_term:搜索帮助文档中的关键词。

2. 基本计算

  • 常见操作:加 (+)、减 (-)、乘 (*)、除 (/)、幂运算 (^)、比较 (>, <, >=, ==, !=)。

    • 示例:
      1 + 1
      2 * 3
      4 / 2
      2^3
      log2(16)
      sqrt(25)  # 计算平方根
      exp(1)  # e的1次方
      pi  # 圆周率
      round(pi, digits = 2)  # 保留2位小数
      
  • 变量赋值:可以使用 =, <--> 进行赋值。

    • 示例:
      a = 3 + 5
      A <- 3 + 5
      a <- 3 + 7
      a
      b <- sqrt(36)
      

3. 逻辑判断

  • 逻辑运算符&(与),|(或),==(等于),!=(不等于),>(大于),<(小于)。
    • 示例:
      2 > 5
      5 >= 3
      6 < 7
      5 != 6
      3 * 3 == 3^2  # 等式判断
      (3 * 3 == 3^2) & (5 > 4)  # 逻辑与
      (3 * 3 == 3^2) | (5 > 4)  # 逻辑或
      

4. 数据类型与常量

  • 数据类型:R中常见的数据类型包括数值、字符、逻辑值和因子。

    • class(variable):查看变量的类型。
    • 示例:
      class(1603)      # "numeric"
      class("1603")    # "character"
      class(TRUE)      # "logical"
      class(FALSE)     # "logical"
      class("shanghai") # "character"
      
  • 常量与变量

    • 常量是固定的值,如 2"324"
    • 变量是可赋值的,如:
      afdfd = 324
      

5. 向量和数据结构

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  • 向量:向量是R中最基本的数据类型,可以存储多个元素。
    • 示例:
      score = c(98, 96, 98)  # 数字向量
      names(score) = c("yuwen", "shuxue", "yingyu")  # 给向量元素命名
      

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  • 矩阵:矩阵是由相同数据类型元素组成的二维数组。
    • 示例:
      y <- matrix(1:20, nrow = 5, ncol = 4)  # 创建一个5行4列的矩阵
      mymatrix <- matrix(c(1, 26, 24, 68), nrow = 2, ncol = 2, byrow = TRUE)
      

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  • 数组:数组是多维矩阵,可以存储多个矩阵。

    • 示例:
      z <- array(1:24, c(2, 3, 4), dimnames = list(c("A1", "A2"), c("B1", "B2", "B3"), c("C1", "C2", "C3", "C4")))
      
  • 数据框(Data Frame):数据框是R中非常重要的数据结构,可以存储不同类型的数据。每列可以是不同的类型。

    • 示例:
      patientID <- c(1, 2, 3, 4)
      age <- c(25, 34, 28, 52)
      diabetes <- c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1")
      status <- c("Poor", "Improved", "Excellent", "Poor")
      patientdata <- data.frame(patientID, age, diabetes, status)
      

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  • 因子:因子用于处理分类数据。
    • 示例:
      diabetes <- factor(c("Type1", "Type2", "Type1", "Type1"))
      
      在这里插入图片描述

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  • 列表(List):列表可以存储不同类型的元素,可以包含向量、矩阵、数据框等。
    • 示例:
      mylist <- list(title = "My First List", ages = c(25, 26, 18, 39), matrix(1:10, nrow = 5))
      

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6. 统计分析与可视化

  • 计算均值与标准差

    • 示例:
      mean(weight)  # 计算均值
      sd(weight)    # 计算标准差
      
  • 相关性分析

    • 示例:
      cor(age, weight)  # 计算年龄与体重之间的相关性
      
  • 绘图

    • 示例:
      plot(age, weight)  # 散点图
      hist(x)             # 绘制直方图
      

总结:

  • R语言的数据类型包括向量、矩阵、数组、数据框、因子和列表。数据框(Data Frame)是R中最常用的数据结构。
  • 基础操作包括算术运算、逻辑判断、数据类型操作等。
  • 统计与可视化:R提供了丰富的统计分析功能,如均值、标准差、相关性分析和绘图功能。

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