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學(xué)習(xí)筆記:R語言基礎(chǔ)

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一、R語言簡介

  • R語言是一種開源的統(tǒng)計計算和圖形制作環(huán)境,它不僅提供了全面的數(shù)據(jù)處理能力,還具備強大的數(shù)組運算工具,尤其在向量和矩陣運算上表現(xiàn)出色。此外,R語言內(nèi)置了豐富的統(tǒng)計分析方法,并擁有卓越的統(tǒng)計圖表繪制功能。更關(guān)鍵的是,R語言提供了一種靈活且功能強大的編程語言,使得用戶能夠自由地進(jìn)行數(shù)據(jù)操作、輸入輸出控制以及自定義函數(shù),以滿足各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析需求。

二、選擇R的原因

  • 盡管R語言在處理大數(shù)據(jù)集時性能受限,不適合直接處理大規(guī)模數(shù)據(jù),但它作為教學(xué)與實驗工具的價值不容忽視。在教學(xué)中,R語言因其清晰易懂的算法模型展示及直觀的繪圖功能而廣受歡迎,便于學(xué)生深入理解統(tǒng)計學(xué)原理。當(dāng)面臨大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)時,可通過抽樣或結(jié)合Hadoop、Spark等并行計算框架來解決。此外,通過學(xué)習(xí)R語言中的數(shù)據(jù)分析方法和模型原理,用戶可以快速遷移到其他大數(shù)據(jù)處理工具上,實現(xiàn)無縫銜接。

三、R基本數(shù)據(jù)對象

(一)向量

  • R語言中的向量是一種基本且重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它是一維的有序元素序列,可以包含整數(shù)、實數(shù)、字符、邏輯值或復(fù)數(shù)等同類型數(shù)據(jù)。通過c()函數(shù)創(chuàng)建,例如 vec <- c(1, 2, 3, "a", TRUE)。向量在R中是處理和分析數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),許多高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如矩陣、數(shù)組和列表都是基于向量構(gòu)建的。

(二)矩陣

  • 在R語言中,矩陣是一個二維數(shù)組,用于存儲相同類型(如數(shù)值、字符)的數(shù)據(jù)。通過matrix(data, nrow, ncol, byrow=FALSE, dimnames=NULL)函數(shù)創(chuàng)建,其中data是向量數(shù)據(jù)源,nrowncol定義行數(shù)和列數(shù),byrow參數(shù)決定是否按行填充,若為TRUE則按行填充,F(xiàn)ALSE則按列;dimnames可為矩陣添加行名和列名。矩陣支持各種數(shù)學(xué)運算,可通過索引進(jìn)行元素訪問和修改。

(三)數(shù)組

  • 在R語言中,數(shù)組是一種多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于存儲同一類型的數(shù)據(jù)。通過array()函數(shù)創(chuàng)建,它接受一個向量作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并通過dim參數(shù)指定各維度大小來形成更高維度的集合。例如,可以創(chuàng)建包含多個矩陣的三維數(shù)組,每個元素都具有相同的類型。數(shù)組是向量和矩陣的擴展,可用來處理更復(fù)雜、多層面的數(shù)據(jù)組織。

(四)因子

  • 在R語言中,因子(factor)是一種特殊的數(shù)據(jù)類型,用于表示分類或有序類別數(shù)據(jù)。它將名義變量或有序變量的各個類別值編碼為整數(shù),并存儲一個映射表,將這些整數(shù)對應(yīng)到原始類別標(biāo)簽。因子是統(tǒng)計分析和可視化時的關(guān)鍵對象,能確保分類變量在模型構(gòu)建、假設(shè)檢驗(如卡方檢驗)以及各類回歸分析、ANOVA等過程中得到正確處理。創(chuàng)建因子使用factor()函數(shù),可自定義級別順序和標(biāo)簽。

(五)列表

  • R語言中的列表是一種靈活且強大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它是一個有序的、可變長度的集合,能夠容納不同類型(如數(shù)值、字符、邏輯甚至其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如向量、矩陣、數(shù)組或數(shù)據(jù)框等)的對象。通過list()函數(shù)創(chuàng)建,列表允許將多個元素聚合為單個對象,便于管理和操作多組不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)。例如,可以創(chuàng)建一個包含字符串、數(shù)值向量和邏輯矩陣的列表,每個成分都可以獨立存取和修改。

(六)數(shù)據(jù)框

  • R語言中的數(shù)據(jù)框(data frame)是一種特殊的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它將表格形式的數(shù)據(jù)組織成列向量的集合。每一列代表一個變量,可以是不同數(shù)據(jù)類型(如數(shù)值、字符或邏輯型),而每行則表示觀測樣本。數(shù)據(jù)框可通過data.frame()函數(shù)構(gòu)建,其各列必須具有相同長度。數(shù)據(jù)框常用于統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)可視化,類似于電子表格,且能靈活處理多元統(tǒng)計中異質(zhì)類型的數(shù)據(jù)集。

(七)函數(shù)

  • 在R語言中,函數(shù)是執(zhí)行特定任務(wù)的可重復(fù)使用的代碼塊。用戶通過定義函數(shù)名、參數(shù)列表和函數(shù)體來創(chuàng)建函數(shù),函數(shù)能接收輸入(參數(shù)),經(jīng)過一系列計算或邏輯處理后,返回一個結(jié)果。例如,mean()是一個內(nèi)置函數(shù),用于計算向量或數(shù)組的平均值;用戶也可自定義函數(shù),如myFunction(x, y) <- {x + y}實現(xiàn)兩數(shù)相加的功能。函數(shù)有助于模塊化編程,提高代碼復(fù)用性和組織性。

四、基本函數(shù)應(yīng)用示例

  1. 創(chuàng)建向量:在R中,通過c()函數(shù)可以創(chuàng)建一維向量。例如,x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7)將一系列數(shù)值組合成名為x的浮點數(shù)向量。賦值符號可以用<-=, 這里所有元素自動轉(zhuǎn)換為一致的數(shù)據(jù)類型(在這個例子中是數(shù)值型)。

  2. 生成序列:使用seq()函數(shù)可以生成一系列連續(xù)數(shù)值。如seq(2, 10)默認(rèn)步長為1生成2到10的整數(shù)序列;指定步長為2用seq(1, 10, by = 2);步長為0.2則為seq(1, 5, by = 0.2);從2開始,步長為3產(chǎn)生4個數(shù):seq(2, 8, by = 3);在區(qū)間[-5,5]生成100個數(shù):seq(-5, 5, length.out = 100)。

  3. 重復(fù)序列:rep()用于復(fù)制向量或生成重復(fù)序列。比如rep(c(1, 2, 3), times = 3)會將整個向量重復(fù)3次;而rep(x, each = 2)會將向量x中的每個元素分別復(fù)制2次形成新序列并賦值給data。

  4. 拼接函數(shù):paste()結(jié)合多個數(shù)據(jù)項為一個字符串。如paste("Hello", "World")得到"Hello World";添加分隔符:paste(c("A", "B", "C"), collapse = ", ")結(jié)果為"A, B, C";拼接與序列結(jié)合實例:paste(seq(1, 3), "apple")生成"1 apple", “2 apple”, “3 apple”。

  5. 數(shù)據(jù)子集選擇與修改:通過索引操作符[]選取向量元素,如data[3:5]獲取向量data第3至第5個元素;條件選擇:data[data > 300 & data < 400]選出data中300至400之間的元素,并統(tǒng)計其數(shù)量:sum(data > 300 & data < 400)

  6. 匯總函數(shù):summary()提供對象的基本統(tǒng)計信息。對于向量,輸出包括最小值、四分位數(shù)、中位數(shù)、均值和最大值等。例如,summary(data)查看向量data的相關(guān)統(tǒng)計指標(biāo)。

  7. 因子函數(shù):factor()將字符向量轉(zhuǎn)化為有序或無序因子,便于分類分析。如data <- factor(c("湖南","四川","四川","湖南","貴州","湖南","貴州"))levels(data)顯示因子的類別。

  8. 矩陣函數(shù):matrix()創(chuàng)建矩陣,如matrix(c(4,-1,2,1,1,1,0,3,0,3,1,4), nrow = 4, ncol = 3)創(chuàng)建一個4行3列的矩陣。訪問矩陣元素如A[2, 3];創(chuàng)建單位矩陣:diag(n);填充特定元素矩陣示例已給出。

  9. 矩陣轉(zhuǎn)置函數(shù):t()實現(xiàn)矩陣轉(zhuǎn)置,如t(A)將矩陣A轉(zhuǎn)置。

  10. 矩陣維數(shù)函數(shù):dim()返回或設(shè)置矩陣維數(shù),如dim(A)查詢矩陣A的維度,dim(A) <- c(3, 4)更改A的維度為3行4列。

  11. 數(shù)組函數(shù):通過array()dim參數(shù)定義多維數(shù)組,例如創(chuàng)建三維數(shù)組需指定每維大小。

  12. 列合并與行合并:cbind()按列合并矩陣,如cbind(A, B);rbind()按行合并矩陣,如rbind(A, B)。

  13. 列表函數(shù):列表是一種可包含不同類型元素的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。要獲取列表中屬性值,如list_data$attribute_name。例如,my_list <- list(name = "Mike", age = 25); my_list$name返回"Mike"。

  14. 數(shù)據(jù)幀函數(shù):data.frame()構(gòu)造數(shù)據(jù)幀,各列可以是不同模式。如df <- data.frame(name = c("John", "Jane"), age = c(30, 28))創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)幀。引用數(shù)據(jù)幀元素時通常使用$符號,如df$name。attach()detach()函數(shù)用于簡化數(shù)據(jù)框變量的引用,但不推薦頻繁使用以避免命名沖突等問題。例如,attach(df)后可以直接用name引用列名,結(jié)束后用detach(df)解除關(guān)聯(lián)。

  15. read.table()函數(shù):read.table()是R語言中用于讀取純文本文件并將其中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)幀的函數(shù)。該函數(shù)要求輸入文件的第一行包含變量名,后續(xù)行代表數(shù)據(jù)記錄,每行按列對應(yīng)各變量值。若無表頭,則默認(rèn)變量名為"v1", "v2"等;若有表頭但無行索引,通過設(shè)置header=TRUE指明首行為列名。此外,可通過setwd()函數(shù)改變當(dāng)前工作目錄以便正確讀取目標(biāo)文件。

    • 創(chuàng)建文本文件info.txt
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    • 讀取,表頭采用默認(rèn)變量
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    • 讀取,采用文件首行做表頭
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    • 使用attach()函數(shù)簡化對info的數(shù)據(jù)引用
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五、自定義函數(shù)

(一)自定義函數(shù)定義

  • 在R語言中,用戶通過function()關(guān)鍵字定義自定義函數(shù),例如:myFunction <- function(arg1, arg2) {expression},其中arg1和arg2為輸入?yún)?shù),expression是基于這些參數(shù)進(jìn)行計算或處理的代碼塊。

(二)自定義函數(shù)示例

1、求和函數(shù)

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2、分段函數(shù)

f ( x ) = { x + 2 ( 1 ) x 2 ( 2 ) f(x)=\begin{cases} x+2 &(1)\\ x^2 &(2)\\ \end{cases} f(x)={x+2x2?(1)(2)?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-763956.html

  • 定義函數(shù),并繪制圖像
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六、結(jié)束語

  • 總之,R語言作為開源統(tǒng)計計算和圖形制作的首選工具,憑借其全面的數(shù)據(jù)處理能力、強大的數(shù)組運算以及豐富的內(nèi)置統(tǒng)計模型和可視化功能,在全球數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域占據(jù)重要地位。盡管在處理超大規(guī)模數(shù)據(jù)時面臨性能挑戰(zhàn),但通過合理抽樣或結(jié)合分布式計算框架,R語言依然能夠勝任復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)。從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對象如向量、矩陣到更高級的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如數(shù)組、因子、列表和數(shù)據(jù)框,R語言提供了一套完整且靈活的數(shù)據(jù)組織方式,滿足各種類型數(shù)據(jù)的存儲與操作需求。而函數(shù)的運用則大大提升了代碼復(fù)用性和程序結(jié)構(gòu)化程度,無論是利用內(nèi)置函數(shù)進(jìn)行快速統(tǒng)計分析,還是自定義函數(shù)解決特定問題,都彰顯了R語言在實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)分析流程上的優(yōu)越性。掌握R語言的基本語法和核心功能,無疑將助力用戶深入探索數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,提升解決問題的能力,并在實際應(yīng)用中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

到了這里,關(guān)于學(xué)習(xí)筆記:R語言基礎(chǔ)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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