R语言21天学习笔记

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第一天：

1. x=1:100 #把1,2，。。。100个整数向量赋值到x
   
2. 
   
3. (x=1:100) #同上，只不过显示出来
   
4. 
   
5. sample(x,20) #从1,2，。。。，100中随机不放回地抽取20个值做样本
   
6. 
   
7. set.seed(0);sample(1:10,3) #先设随机种子，再抽样
   
8. 
   
9. z=sample(1:20000,10000) #从1到20000中不放回抽取10000个样本
   
10. 
    
11. z[1:10] #方括号中为向量z的下标
    
12. 
    
13. y=c(1,3,7,3,4,2)
    
14. 
    
15. z[y] #以y为下标的z的元素值
    
16. 
    
17. (z=sample(x,100,rep=T)) #从x中有放回地随机抽取100个值做样本
    
18. 
    
19. (z1=unique(z))
    
20. 
    
21. length(z1) #z1中不同的元素个数
    
22. 
    
23. xz=setdiff(x,z) # x和z之间的不同元素 —— 集合差
    
24. 
    
25. sort(union(xz),z) #对xz以及z的并的元素从小到大排序
    
26. 
    
27. setequal(union(xz,z),x) #xz以及z的并的元素与x是否一样
    
28. 
    
29. intersect(1:10,7:50) #两个数据的交
    
30. 
    
31. sample(1:100,20,prob=1:100) #从1:100中不等概率随机抽样，各个数字被抽到的概率与其值成比例

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第二天：

1. pi*10^2 #
   
2. 
   
3. '*'(pi, '^'(10,2)) #
   
4. 
   
5. pi*(1:10)^-2.3 #可以对向量求指数幂
   
6. 
   
7. x=pi*10^2 #
   
8. 
   
9. x
   
10. 
    
11. print(x) #
    
12. 
    
13. (x=pi*10^2) #赋值带打印
    
14. 
    
15. pi^(1:5) #指数也可以是向量
    
16. 
    
17. print(x,digits=12) #输出x的12位数字

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第三天：关于R的对象类型等

1. x=pi*10^2 #
   
2. 
   
3. class(x) # x的class
   
4. 
   
5. typeof(x) # x的type
   
6. 
   
7. class(cars) # cars是R中自带的数据
   
8. 
   
9. typeof(cars) #cars的type
   
10. 
    
11. names(cars) # cars数据的变量名字
    
12. 
    
13. summary(cars) # cars的汇总
    
14. 
    
15. head(class) #  cars的头几行数据，和cars[1:6,]相同
    
16. 
    
17. tail(class) # cars的最后几行数据
    
18. 
    
19. str(cars) # 也是汇总 ？？？
    
20. 
    
21. row.name(cars) # 行名字
    
22. 
    
23. attributes(cars) #cars的一些信息
    
24. 
    
25. class(dist~speed) # 公式形式 ，“~”的左边是因变量，右边是自变量
    
26. 
    
27. plot(dist~speed,cars) # 两个变量的散点图
    
28. 
    
29. plot(cars$speed,cars$dist) # 同上

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第四天：包括简单自变量为定变量 及定性变量的回归

1. ncol(cars),nrow(cars) #cars的行列数
   
2. 
   
3. dim(cars) # cars的维数
   
4. 
   
5. lm(dist~speed, data =cars) #一dist为因变量，speed为自变量做OLS，，，
   
6. 
   
7. cars$qspeed = cut(cars$speed, breaks=quantile(cars$speed),include.lowest=TRUE) #增加定性变量qspeed，四分点位为分割点
   
8. 
   
9. names(cars) #数据cars多了一个变量
   
10. 
    
11. cars[3] #第三个变量的值 ，和  cars[,3]类似
    
12. 
    
13. table(cars[3]) #列表
    
14. 
    
15. is.factor(car$speed) #
    
16. 
    
17. plot(dist~speed,data=cars) #点出箱线图
    
18. 
    
19. (a=lm(dist~speed, data=cars)) #拟合线性模型（简单最小二乘回归）
    
20. 
    
21. summary(a) #回归结果（包括一些检验）

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第五天：简单样本描述统计量

1. x<-round(runif(20,0,20),digits=2)
   
2. 
   
3. summary(x) # 汇总
   
4. 
   
5. min(x),max(x) range(x) # 极值 范围
   
6. 
   
7. median(x) #中位数
   
8. 
   
9. mean(x) #均值
   
10. 
    
11. var(x) #方差
    
12. 
    
13. sd(x) # 标准差
    
14. 
    
15. sqrt(var(x)) #平方根
    
16. 
    
17. rank(x) # 秩（rank）
    
18. 
    
19. order(x) # 升幂排列的x的下标
    
20. 
    
21. order(x,decreasing=T) #降幂排列的x的下标
    
22. 
    
23. x[order(x)] #和sort(x) 相同
    
24. 
    
25. sort(x,decreasing=T) sort(x,dec=T) #降幂排列的x
    
26. 
    
27. sum(x);length(x) #元素和 以及向量的个数
    
28. 
    
29. round(x) 等同于round(x,0) 而round(x,5) 表示保留小数点后5位
    
30. 
    
31. fivenum(x), # 五数汇总
    
32. 
    
33. quantile(x)  #分点位 quantiles(different convention)
    
34. 
    
35. quantile(x,c(0,.33,.66,1)) #
    
36. 
    
37. mad(x)# 'median average distance':
    
38. 
    
39. cummax(x) #累积最大值
    
40. 
    
41. cummin(x) #累积最小值
    
42. 
    
43. sumprod(x) #累积积
    
44. 
    
45. cor(x,sin(x/20)) #线性相关系数 (correlation)

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第六天：简单图形

1. x=rnorm(200) #200个随机正态数赋值到x
   
2. 
   
3. hist(x, col='light blue') #直方图 histogram
   
4. 
   
5. rug(x) #在直方图下面加上实际点的大小
   
6. 
   
7. stem(x) # 茎叶图
   
8. 
   
9. x<> #
   
10. 
    
11. y<> #构造一个线性关系
    
12. 
    
13. plot(y ~x) #散点图
    
14. 
    
15. a=lm(y~x) # 做回归
    
16. 
    
17. abline(a,col='red') # 加拟合线 同abline(lm(y~x),col='red')
    
18. 
    
19. print('Hello world!') #打印
    
20. 
    
21. paste('x的最小值= '，min(x)) #
    
22. 
    
23. demo(graphics) # 演示画图（点Enter切换）

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第七天：复数运算和求函数极值

1. (2+4i)^-3.5+(2i+4.5)*(-1.7-2.3i)/((2.6-7i)*(-4+5.1i)) #复数运算
   
2. 
   
3. (z<> #一个10维复向量，实部和虚部均为10个标准正态样本点
   
4. 
   
5. complex(re=rnorm(3),im=rnorm(3)) #3维复向量
   
6. 
   
7. Re(z) # 实部
   
8. 
   
9. Im(z) # 虚部
   
10. 
    
11. Mod(z) # 模
    
12. 
    
13. Arg(z) # 辐角
    
14. 
    
15. choose(3,2)  #组合
    
16. 
    
17. factorial(6) #排列6！
    
18. 
    
19. #解方程：
    
20. 
    
21. f=function(x) x^3-2*x-1
    
22. 
    
23. uniroot(f,c(0,2)) #迭代求根
    
24. 
    
25. #如果知道根为极值
    
26. 
    
27. f=function(x) x^2+2*x+1 #定义一个二次函数
    
28. 
    
29. optimize(f,c(-2,2)) #在区间(-2,2) 求极值

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第八天：字符型向量

1. a=factor(letter[1:10]) #letters:小写字母的向量，LETTERS：大写字母的向量
   
2. 
   
3. a[3]='w' #不行，警告！
   
4. 
   
5. a=as.character(a) #转换一下
   
6. 
   
7. a[3]='w' #可以了
   
8. 
   
9. a;character(a) #两种不同的类型

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第九天：数据输入输出

1. x=scan() #
   
2. 
   
3. x=c( 1.5 ， 2.6，  3.7，  2.1，  8.9， 12.0， -1.2， -4.0) #
   
4. 
   
5. w=read.table(file.choose(),header=T) #从列表中选择有变量名的数据
   
6. 
   
7. setwd('f:/2013stat') set('f:\2013stat') #建立工作路径
   
8. 
   
9. (x=rnorm(20)) #给x赋值20个标准正态数据值
   
10. 
    
11. write(x,'f:/2013stat/test.txt') #把数据写入文件
    
12. 
    
13. y=scan(x,'f:/2013stat/test.txt')；y #扫描文件数值数据到y
    
14. 
    
15. y=iris;y[1:5,];str(y) #iris是R自带数据
    
16. 
    
17. write.table(y,'test.txt',row.name=F) #把数据写入文本文件
    
18. 
    
19. w=read.table('f:/2013stat/test.txt',header=T) #读带有变量名的数据
    
20. 
    
21. str(w) #汇总
    
22. 
    
23. write.csv(y,'test.csv') #把数据写入csv文件
    
24. 
    
25. v=read.csv('f:/2013stat/test.csv') #读入csv数据文件
    
26. 
    
27. str(v) #汇总
    
28. 
    
29. data=read.table('clipboard') #读入剪贴板的数据

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第十天：序列

1. (z=seq(-1,10,length=100)) # -1到10等间隔的100个数的序列
   
2. 
   
3. z=seq(-1,10,length=100) #同上
   
4. 
   
5. (z=seq(10,-1,-0.1)) #10到-1间隔为-0.1的序列
   
6. 
   
7. (x=rep(1:3,3)) #三次重复1:3
   
8. 
   
9. (x=rep(3:5,1:3)) #
   
10. 
    
11. x=rep(c(1,10),c(4,5)) #
    
12. 
    
13. w=c(1,3,x,z) #w[3]把数据（包括向量）组合成一个向量
    
14. 
    
15. x=rep(0,10);z=1:3;x+z #向量加法，警告信息：
    
16. 
    
17.                                  In x + z : 长的对象长度不是短的对象长度的整倍数
    
18. 
    
19. x*z #乘法
    
20. 
    
21. rev(x) #颠倒次序
    
22. 
    
23. z=c('no cat ','has','nine','tails') #字符向量
    
24. 
    
25. z[1]=='no cat' #逻辑等式
    
26. 
    
27. z=1:5 #
    
28. 
    
29. z[7]=8;z #
    
30. 
    
31. z=NULL #
    
32. 
    
33. z[c(1,3,5)]=1:3 #
    
34. 
    
35. z #
    
36. 
    
37. rnorm(10)[(2,5)] #
    
38. 
    
39. z[-c(1,3)] #去掉第1,3个元素
    
40. 
    
41. z=sample(1:100,10);z #
    
42. 
    
43. which(z==max(z)) #给出最大值的下标

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