mirror of
https://github.com/adambard/learnxinyminutes-docs.git
synced 2024-11-27 13:32:56 +03:00
14 KiB
14 KiB
| language | contributors | translators | filename | lang | ||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R |
|
|
learnr-zh.r | zh-cn |
R 是一门统计语言。它有很多数据分析和挖掘程序包。可以用来统计、分析和制图。
你也可以在 LaTeX 文档中运行 R 命令。
# 评论以 # 开始
# R 语言原生不支持 多行注释
# 但是你可以像这样来多行注释
# 在窗口里按回车键可以执行一条命令
###################################################################
# 不用懂编程就可以开始动手了
###################################################################
data() # 浏览内建的数据集
data(rivers) # 北美主要河流的长度（数据集）
ls() # 在工作空间中查看「河流」是否出现
head(rivers) # 撇一眼数据集
# 735 320 325 392 524 450
length(rivers) # 我们测量了多少条河流？
# 141
summary(rivers)
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
stem(rivers) # 茎叶图（一种类似于直方图的展现形式）
#
# The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |
#
# 0 | 4
# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
# 4 | 111222333445566779001233344567
# 6 | 000112233578012234468
# 8 | 045790018
# 10 | 04507
# 12 | 1471
# 14 | 56
# 16 | 7
# 18 | 9
# 20 |
# 22 | 25
# 24 | 3
# 26 |
# 28 |
# 30 |
# 32 |
# 34 |
# 36 | 1
stem(log(rivers)) # 查看数据集的方式既不是标准形式，也不是取log后的结果! 看起来，是钟形曲线形式的基本数据集
# The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
#
# 48 | 1
# 50 |
# 52 | 15578
# 54 | 44571222466689
# 56 | 023334677000124455789
# 58 | 00122366666999933445777
# 60 | 122445567800133459
# 62 | 112666799035
# 64 | 00011334581257889
# 66 | 003683579
# 68 | 0019156
# 70 | 079357
# 72 | 89
# 74 | 84
# 76 | 56
# 78 | 4
# 80 |
# 82 | 2
hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # 试试用这些参数画画 （译者注：给 river 做统计频数直方图，包含了这些参数：数据源，颜色，边框，空格）
hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #你还可以做更多式样的绘图
# 还有其他一些简单的数据集可以被用来加载。R 语言包括了大量这种 data()
data(discoveries)
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
# 译者注：参数为（数据源，颜色，线条宽度，X 轴名称，标题）
plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
# 除了按照默认的年份排序，我们还可以排序来发现特征
sort(discoveries)
# [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
# [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
# [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
# [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12
stem(discoveries, scale=2) # 译者注：茎叶图（数据，放大系数）
#
# The decimal point is at the |
#
# 0 | 000000000
# 1 | 000000000000
# 2 | 00000000000000000000000000
# 3 | 00000000000000000000
# 4 | 000000000000
# 5 | 0000000
# 6 | 000000
# 7 | 0000
# 8 | 0
# 9 | 0
# 10 | 0
# 11 |
# 12 | 0
max(discoveries)
# 12
summary(discoveries)
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0
#基本的统计学操作也不需要任何编程知识
#随机生成数据
round(runif(7, min=.5, max=6.5))
# 译者注：runif 产生随机数，round 四舍五入
# 1 4 6 1 4 6 4
# 你输出的结果会和我们给出的不同，除非我们设置了相同的随机种子 random.seed(31337)
#从标准高斯函数中随机生成 9 次
rnorm(9)
# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271
# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362
#########################
# 基础编程
#########################
# 数值
#“数值”指的是双精度的浮点数
5 # 5
class(5) # "numeric"
5e4 # 50000 # 用科学技术法方便的处理极大值、极小值或者可变的量级
6.02e23 # 阿伏伽德罗常数#
1.6e-35 # 布朗克长度
# 长整数并用 L 结尾
5L # 5
#输出5L
class(5L) # "integer"
# 可以自己试一试？用 class() 函数获取更多信息
# 事实上，你可以找一些文件查阅 `xyz` 以及xyz的差别
# `xyz` 用来查看源码实现，?xyz 用来看帮助
# 算法
10 + 66 # 76
53.2 - 4 # 49.2
2 * 2.0 # 4
3L / 4 # 0.75
3 %% 2 # 1
# 特殊数值类型
class(NaN) # "numeric"
class(Inf) # "numeric"
class(-Inf) # "numeric" # 在以下场景中会用到 integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- 消除 Z 轴数据
# 但要注意，NaN 并不是唯一的特殊数值类型……
class(NA) # 看上面
class(NULL) # NULL
# 简单列表
c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9) # 6 8 7 5 3 0 9
c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
c('Z', 'o', 'r', 'o') == "Zoro" # FALSE FALSE FALSE FALSE
# 一些优雅的内置功能
5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
seq(from=0, to=31337, by=1337)
# [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707
# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
letters
# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
# Access the n'th element of a list with list.name[n] or sometimes list.name[[n]]
# 使用 list.name[n] 来访问第 n 个列表元素，有时候需要使用 list.name[[n]]
letters[18] # "r"
LETTERS[13] # "M"
month.name[9] # "September"
c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7
# 字符串
# 字符串和字符在 R 语言中没有区别
"Horatio" # "Horatio"
class("Horatio") # "character"
substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
# 逻辑值
# 布尔值
class(TRUE) # "logical"
class(FALSE) # "logical"
# 和我们预想的一样
TRUE == TRUE # TRUE
TRUE == FALSE # FALSE
FALSE != FALSE # FALSE
FALSE != TRUE # TRUE
# 缺失数据（NA）也是逻辑值
class(NA) # "logical"
#定义NA为逻辑型
# 因子
# 因子是为数据分类排序设计的（像是排序小朋友们的年级或性别）
levels(factor(c("female", "male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA"
factor(c("female", "female", "male", "NA", "female"))
# female female male NA female
# Levels: female male NA
data(infert) # 自然以及引产导致的不育症
levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs"
# 变量
# 有许多种方式用来赋值
x = 5 # 这样可以
y <- "1" # 更推荐这样
TRUE -> z # 这样可行，但是很怪
#我们还可以使用强制转型
as.numeric(y) # 1
as.character(x) # "5"
# 循环
# for 循环语句
for (i in 1:4) {
print(i)
}
# while 循环
a <- 10
while (a > 4) {
cat(a, "...", sep = "")
a <- a - 1
}
# 记住，在 R 语言中 for / while 循环都很慢
# 建议使用 apply()（我们一会介绍）来错做一串数据（比如一列或者一行数据）
# IF/ELSE
# 再来看这些优雅的标准
if (4 > 3) {
print("Huzzah! It worked!")
} else {
print("Noooo! This is blatantly illogical!")
}
# =>
# [1] "Huzzah! It worked!"
# 函数
# 定义如下
jiggle <- function(x) {
x + rnorm(x, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise
return(x)
}
# 和其他 R 语言函数一样调用
jiggle(5) # 5±ε. 使用 set.seed(2716057) 后， jiggle(5)==5.005043
#########################
# 数据容器：vectors, matrices, data frames, and arrays
#########################
# 单维度
# 你可以将目前我们学习到的任何类型矢量化，只要它们拥有相同的类型
vec <- c(8, 9, 10, 11)
vec # 8 9 10 11
# 矢量的类型是这一组数据元素的类型
class(vec) # "numeric"
# If you vectorize items of different classes, weird coercions happen
#如果你强制的将不同类型数值矢量化，会出现特殊值
c(TRUE, 4) # 1 4
c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4"
#我们这样来取内部数据，（R 的下标索引顺序 1 开始）
vec[1] # 8
# 我们可以根据条件查找特定数据
which(vec %% 2 == 0) # 1 3
# 抓取矢量中第一个和最后一个字符
head(vec, 1) # 8
tail(vec, 1) # 11
#如果下标溢出或不存会得到 NA
vec[6] # NA
# 你可以使用 length() 获取矢量的长度
length(vec) # 4
# 你可以直接操作矢量或者矢量的子集
vec * 4 # 16 20 24 28
vec[2:3] * 5 # 25 30
# 这里有许多内置的函数，来表现向量
mean(vec) # 9.5
var(vec) # 1.666667
sd(vec) # 1.290994
max(vec) # 11
min(vec) # 8
sum(vec) # 38
# 二维（相同元素类型）
#你可以为同样类型的变量建立矩阵
mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
mat
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
# 和 vector 不一样的是，一个矩阵的类型真的是 「matrix」，而不是内部元素的类型
class(mat) # => "matrix"
# 访问第一行的字符
mat[1,] # 1 4
# 操作第一行数据
3 * mat[,1] # 3 6 9
# 访问一个特定数据
mat[3,2] # 6
# 转置整个矩阵（译者注：变成 2 行 3 列）
t(mat)
# =>
# [,1] [,2] [,3]
# [1,] 1 2 3
# [2,] 4 5 6
# 使用 cbind() 函数把两个矩阵按列合并，形成新的矩阵
mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
mat2
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] "1" "dog"
# [2,] "2" "cat"
# [3,] "3" "bird"
# [4,] "4" "dog"
class(mat2) # matrix
# Again, note what happened!
# 注意
# 因为矩阵内部元素必须包含同样的类型
# 所以现在每一个元素都转化成字符串
c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
# 按行合并两个向量，建立新的矩阵
mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
mat3
# =>
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 1 2 4 5
# [2,] 6 7 0 4
# 哈哈，数据类型都一样的，没有发生强制转换，生活真美好
# 二维(不同的元素类型)
# 利用 data frame 可以将不同类型数据放在一起
dat <- data.frame(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog"))
names(dat) <- c("number", "species") # 给数据列命名
class(dat) # "data.frame"
dat
# =>
# number species
# 1 5 dog
# 2 2 cat
# 3 1 bird
# 4 4 dog
class(dat$number) # "numeric"
class(dat[,2]) # "factor"
# data.frame() 会将字符向量转换为 factor 向量
# 有很多精妙的方法来获取 data frame 的子数据集
dat$number # 5 2 1 4
dat[,1] # 5 2 1 4
dat[,"number"] # 5 2 1 4
# 多维（相同元素类型）
# 使用 arry 创造一个 n 维的表格
# You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix)
# 你可以建立一个 2 维表格（有点像矩阵）
array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
# =>
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 1 4 8 3
# [2,] 2 5 9 6
#你也可以利用数组建立一个三维的矩阵
array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
# =>
# , , 1
#
# [,1] [,2]
# [1,] 2 8
# [2,] 300 9
# [3,] 4 0
#
# , , 2
#
# [,1] [,2]
# [1,] 5 66
# [2,] 60 7
# [3,] 0 847
#列表（多维的，不同类型的）
# R语言有列表的形式
list1 <- list(time = 1:40)
list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # 随机
list1
# You can get items in the list like so
# 你可以这样获得列表的元素
list1$time
# You can subset list items like vectors
# 你也可以和矢量一样获取他们的子集
list1$price[4]
#########################
# apply()函数家族
#########################
# 还记得 mat 么？
mat
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 1 4
# [2,] 2 5
# [3,] 3 6
# Use apply(X, MARGIN, FUN) to apply function FUN to a matrix X
# 使用(X, MARGIN, FUN)将函数 FUN 应用到矩阵 X 的行 (MAR = 1) 或者 列 (MAR = 2)
# That is, R does FUN to each row (or column) of X, much faster than a
# R 在 X 的每一行/列使用 FUN，比循环要快很多
apply(mat, MAR = 2, myFunc)
# =>
# [,1] [,2]
# [1,] 3 15
# [2,] 7 19
# [3,] 11 23
# 还有其他家族函数 ?lapply, ?sapply
# 不要被吓到，虽然许多人在此都被搞混
# plyr 程序包的作用是用来改进 apply() 函数家族
install.packages("plyr")
require(plyr)
?plyr
#########################
# 载入数据
#########################
# "pets.csv" 是网上的一个文本
pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
pets
head(pets, 2) # 前两行
tail(pets, 1) # 最后一行
# 以 .csv 格式来保存数据集或者矩阵
write.csv(pets, "pets2.csv") # 保存到新的文件 pets2.csv
# set working directory with setwd(), look it up with getwd()
# 使用 setwd() 改变工作目录，使用 getwd() 查看当前工作目录
# 尝试使用 ?read.csv 和 ?write.csv 来查看更多信息
#########################
# 画图
#########################
# 散点图
plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") # 译者注：横轴 list1$time，纵轴 wlist1$price，标题 fake data
# 回归图
linearModel <- lm(price ~ time, data = list1) # 译者注：线性模型，数据集为list1，以价格对时间做相关分析模型
linearModel # 拟合结果
# 将拟合结果展示在图上，颜色设为红色
abline(linearModel, col = "red")
# 也可以获取各种各样漂亮的分析图
plot(linearModel)
# 直方图
hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") # 译者注：统计频数直方图
# 柱状图
barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
# 可以尝试着使用 ggplot2 程序包来美化图片
install.packages("ggplot2")
require(ggplot2)
?ggplot2
获得 R
- 从 http://www.r-project.org/ 获得安装包和图形化界面
- RStudio 是另一个图形化界面