书签 分享 收藏 举报 版权申诉 / 105
上传文档赚钱

类型R语言入门快速指导资料课件.ppt

  • 上传人(卖家):晟晟文业
  • 文档编号:5101765
  • 上传时间:2023-02-11
  • 格式:PPT
  • 页数:105
  • 大小:1.54MB
  • 【下载声明】
    1. 本站全部试题类文档,若标题没写含答案,则无答案;标题注明含答案的文档,主观题也可能无答案。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
    2. 本站全部PPT文档均不含视频和音频,PPT中出现的音频或视频标识(或文字)仅表示流程,实际无音频或视频文件。请谨慎下单,一旦售出,不予退换。
    3. 本页资料《R语言入门快速指导资料课件.ppt》由用户(晟晟文业)主动上传,其收益全归该用户。163文库仅提供信息存储空间,仅对该用户上传内容的表现方式做保护处理,对上传内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知163文库(点击联系客服),我们立即给予删除!
    4. 请根据预览情况,自愿下载本文。本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
    5. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007及以上版本和PDF阅读器,压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
    配套讲稿:

    如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。

    特殊限制:

    部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。

    关 键  词:
    语言 入门 快速 指导 资料 课件
    资源描述:

    1、 语言入门报告内容一 R简介二 函数与对象三 编写脚本四 R绘图五 编写函数六 数据保存一 R 简 介R语言的由来o R语言是从S语言演变而来的。o S语言是二十世纪70年代诞生于贝尔实验室,由Rick Becker,John Chambers,Allan Wilks开发。o 基于S语言开发的商业软件Splus,可以方便的编写函数、建立模型,具有良好的扩展性,取得了巨大成功。o 1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka,编写了一种能执行S语言的软件,并将该软件的源代码全部公开,这就是R软件,其命令统称为R语言。R软件简介 R是开源软件

    2、,代码全部公开,对所有人免费。R可在多种操作系统下运行,如Windows、MacOS、多种Linux和UNIX等。R需要输入命令,可以编写函数和脚本进行批处理运算,语法简单灵活。目前在R网站上约有2100个程序包,涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、地理学、医学统计学、生物信息学等诸多方面。下载和安装RThe Comprehensive R Archive Network简称CRAN,提供下载安装程序和相应软件包。R主页 http:/www.r-project.org/Windows版本下载地址之一:http:/ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/bin/windows/

    3、base/R-2.9.2-win32.exe 下载完成后,双击R-2.9.2-win32.exe 开始安装。一直点击下一步,各选项默认。图1 R软件首页 http:/www.r-project.org/图2 R登陆界面(Windows版)路径:开始所有程序R 2.9.2菜单栏菜单栏快捷按钮快捷按钮控制台控制台命令行命令行图3 R Gui 的菜单介绍练习一:下载和安装R下载并安装R软件了解R的菜单R程序包为什么要安装程序包?为什么要安装程序包?特定的分析功能,需要用相应的程序包实现。例如:系统发育分析,往往要用到ape程序包,群落生态学vegan包等等。程序包是什么?程序包是什么?R程序包是多个

    4、函数的集合,具有详细的说明和示例。Window下的R程序包是已经编译好的zip包。每个程序包包含R函数、数据、帮助文件、描述文件等。常用R程序包base-R 基础功能包stats-R统计学包nlme-线性及非线性混合效应模型Graphics-绘图lattice-栅格图ape-系统发育与进化分析apTreeshape-进化树分析seqinr-DNA序列分析ade4-利用欧几里得方法进行生态学数据分析常用R程序包cluster-聚类分析ecodist-生态学数据相异性分析mefa-生态学和生物地理学多元数据处理mgcv-广义加性模型相关mvpart-多变量分解nlme-线性及非线性混合效应模型ou

    5、ch-系统发育比较BiodiversityR-基于Rcmdr的生物多样性数据分析vegan-植物与植物群落的排序,生物多样性计算 常用R程序包maptools-空间对象的读取和处理sp-空间数据处理spatstat-空间点格局分析,模型拟合与检验splancs-空间与时空点格局分析picante-群落系统发育多样性分析图4 CRAN Task Views:对程序包的分类介绍图5 vegan包页面R程序包在CRAN 提供了每个包的源代码和编译好的MacOS、Window下的程序包以vegan包为例,CRAN提供了:Package source:vegan_1.15-3.tar.gz MacOS

    6、X binary:vegan_1.15-3.tgz Windows binary:vegan_1.15-3.zip Reference manual:vegan.pdf 等Window平台下程序包为zip文件,安装时不要解压缩不要解压缩。R程序包安装1 连网时,用函数install.packages(),选择镜像后,程序将自动下载并安装程序包。例如:打开RGui,在控制台中输入 install.packages(“ape)2 安装本地zip包路径:Packagesinstall packages from local files选择光盘或者本地磁盘上存储zip包的文件夹。程序包使用在控制台中输

    7、入如下命令:library(vegan)library(ade4)调用程序包内的函数与R R内置的函数调用方法一样library(vegan)This is vegan 1.15-3Warning message:package vegan was built under R version 2.9.1 练习二 安装并导入程序包安装程序包程序包从本地zip文件安装程序包调用程序包library(vegan)library(ape)查看帮助文件如何知道ape程序包内部都有哪些函数?最常用的方法:1 菜单 帮助Html帮助2 查看pdf帮助文档(从程序包下载页面下载)查看帮助文件 1 help(t

    8、.test)2?t.test 3 help.search(t.test)4 apropos(t.test)5 RGuiHelpHtml help 6 查看R包pdf手册帮助文件的内容以lm函数为例:lm(stats)#函数名及所在包 Fitting Linear Models#标题Description#函数描述Usage#默认选项Arguments#参数Details#详情Author(s)#作者References#参考文献Examples#举例练习三 查看帮助文件打开ape软件包的帮助文件library(ape)查找ape包中plot.phylo函数的帮助输入输入?plot.phylo将

    9、其中的将其中的Example文件粘贴到文件粘贴到Console中,查看中,查看运行的结果。运行的结果。图形界面之一:R Commander图6 R commander 界面 library(Rcmdr)界面操作代码结果输出为什么要学习编程?界面操作直观易学,但也存在一些不足:操作的过程难以保存,数据处理不够灵活,在进行步骤繁多的数据处理工作时十分费时费力;在建立模型或自己编写函数时也会遇到困难。而这些困难可以通过编程解决。学习R编程,首先要了解R的函数、对象及其操作。二 R函数与对象数据表的行与列物种数科数属数海拔坡度类型样方140152260025山顶样方251122635030山坡样方34

    10、6112039045山坡样方438122426020低地样方549102522033低地行名Row names字符串列名 Column names每列可看做带名称的向量表1 数据表、数据框与向量字符串、因素每行作为一个EntryR的函数R是一种解释性语言,不需要先编译成.exe文件,输入后可直接运行。函数形式function(对象,选项=)平均值 mean()线性回归 lm(yx,data=test)R处理的所有数据、变量、函数和结果都以对象的形式保存。R的函数每一个函数执行特定的功能,后面紧跟括号,例如:平均值 mean()求和 sum()绘图 plot()排序 sort()除了基本的运算之

    11、外,R的函数又分为高级和低级函数,高级函数内部嵌套了复杂的低级函数,例如plot()是高级绘图函数,函数本身会根据数据的类型,经过程序内部的函数判别之后,绘制相应类型的图形,并有大量的参数可选择。部分函数计算计算log(x)log10(x)exp(x)sin(x)cos(x)tan(x)asin(x)acos(x)min(x)max(x)range(x)length(x)统计检验统计检验mean(x)sd(x)var(x)median(x)quantile(x,p)cor(x,y)t.test()lm(y x)wilcox.test()kruskal.test()统计检验统计检验lm(y f+

    12、x)lm(y x1+x2+x3)bartlett.testbinom.testfisher.testchisq.testglm(y x1+x2+x3,binomial)friedman.test.图7 箱线图修饰前后(左:默认值,右:修改属性后)boxplot(count spray,data=InsectSprays)boxplot(count spray,data=InsectSprays,col=red)R函数调用及其选项R函数调用及其选项函数的调用方法,函数名+()如 plot(),lm(),并将对象放入括号中,“=”表示设定参数。例如:boxplot(daytype,data=bac

    13、,col=“red“,xlab=“Virus”,ylab=“days”)daytype,以type为横轴,day为纵轴绘制箱线图。data=bac 数据来源baccol=“red”箱线图为红色xlab=“Virus”横轴名称为Virusylab=“days”纵轴名称为days练习四:查询函数帮助查看boxplot的帮助文件?boxplot查看最后的examples 将帮助文件中的内容粘贴到控制台中,运行并观看运行结果。boxplot(count spray,data=InsectSprays,col=lightgray)选项更改选项更改boxplot(count spray,data=Inse

    14、ctSprays,col=“red”,xlab=“spray”,ylab=“counts”)赋值与注释在控制台中键入如下命令2+2a-2代替b-2c-a+bc#注释赋值符号为对象起名 R是区分大小区分大小写的,A与a是不同的。对象名不能用数字开头,但是数字可以放在中间或结尾。推荐用”.”作为间隔,例如 anova.result1。举例:一个向量a,包含了四个元素,a,=,=,!=逻辑运算 与、或、非!,&,&,|,|外部数据读取 最为常用的数据读取方式是用read.table()函数或read.csv()函数读取外部txt或csv格式的文件。txt文件,制表符间隔 csv文件,逗号间隔 一些R

    15、程序包(如foreign)也提供了直接读取Excel,SAS,dbf,Matlab,spss,systat,Minitab文件的函数。read.table()的使用例:test.data-read.table(D:/R/test2.txt,header=T)header=T表示将数据的第一行作为标题。read.table(file=file.choose(),header=T)可以弹出对话框,选择文件。实例:从数据输入到t检验编号123456身高 m1.751.801.651.901.741.91体重kg607257909572表2 六名患者的身高和体重现有6名患者的身高和体重,检验体重除以身

    16、高的平方是否等于22.5。第一种方式:从控制台输入数据数据量较少时可以从控制台直接输入:height-c(1.75,1.80,1.65,1.90,1.74,1.91)weight-c(60,72,57,90,95,72)sq.height-height2ratio-weight/sq.heightt.test(ratio,mu=22.5)第二种方式 从外部读取数据数据量较大时用read.table函数从外部txt文件读取第1步 将Excel中的数据另存为.txt格式(制表符间隔)或.csv格式。第2步 用read.table()或read.csv()函数将数据读入R工作空间,并赋值给一个对象。

    17、图8 在Excel中将数据存为txt文件实例:t检验(续)一般从txt文档读取数据。每一行作为一个观测值。每一行的变量用制表符,空格或逗号间隔开。read.table(”位置位置”,header=T)read.csv(”位置位置”,header=T)#从外部读取数据data1-read.table(d:/t.test.data.txt,header=T)bmi-data1$weight/data1$height2t.test(bmi,mu=22.5)#t检验练习五:数据读取和t检验将表2中的数据录入Excel中,另存为t.test.txt文件。用read.table函数读取该文件。t.test

    18、.data-read.table(“X:/t.test.txt”,header=T)对变量t.test.data中的attach(t.test.data)ratio-weight/height2t.test(ratio)实例:从数据输入到单因素方差分析 将三种不同菌型的伤寒病毒a,b,c分别接种于10,9,和11只小白鼠上,观察其存活天数,问三种菌型下小白鼠的平均存活天数是否有显著差异。a菌株:2,4,3,2,4,7,7,2,5,4 b菌株:5,6,8,5,10,7,12,6,6 c菌株:7,11,6,6,7,9,5,10,6,3,10 准备数据表图9 数据表的准备day和type 各为一列实

    19、例:方差分析(续)#数据读取,将test1.txt中的内容保存到bac中,header=T表示保留标题行。bac-read.table(d:/anova.data.txt,header=T)#将ba数据框中的type转换为因子(factor)bac$type-as.factor(bac$type)ba.an-aov(lm(daytype,data=bac)summary(ba.an)boxplot(daytype,data=bac,col=red)图10 三种菌型对小白鼠影响的箱线图练习六:方差分析和箱线图绘制1 在excel中准备数据表2 用R读取数据表3 输入如下命令进行方差分析、绘制箱线

    20、图boxplot(daytype,data=bac,col=red)ba.an30的行,提取其中的某一列,进行分析等。向量的创建四种类型的向量字符型character-c(China,Korea,Japan,UK,USA,France,India,Russia)数值型numeric-c(1,3,6,7,3,8,6,4)逻辑型logical-c(T,F,T,F,T,F,F,T)复数型 略向量的创建c(2,5,6,9)rep(2,times=4)seq(from=3,to=21,by=3)1 3 6 9 12 15 18 21“:”1:15 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

    21、 13 14 15通过与向量的组合,产生更为复杂的向量。rep(1:2,c(10,15)向量:随机数的生成runif(10,min=0,max=1)1 0.32227168 0.12759789 0.33849635 0.84843855 0.67293416 0.14646444 7 0.60117150 0.39023874 0.04219423 0.67102520rnorm(10,mean=0,sd=1)1-1.58587380-0.07775222 2.17126687-1.02938226 0.46392281 0.74896049 7-0.24556829 1.39034371

    22、1.09975487-1.44682767定义矩阵的维度dim()和和matrix()x-1:12dim(x)-c(3,4),1,2,3,41,1 4 7 102,2 5 8 113,3 6 9 12matrix.x-matrix(1:12,nrow=3,byrow=T)t(x)#转置为行或列添加名称:row.names()col.names()数据框的创建cbind()#按列组合成数据框country.data-cbind(character,numeric,logical)rbind()#按行组合成数据框data.frame()#生成数据框d-data.frame(character,nu

    23、meric,logical)head(d)#访问数据的前6行:列表的创建列表可以是不同类型甚至不同长度的向量(数值型,逻辑型,字符型等等)、数据框甚至是列表的组合。list()例如list(character,numeric,logical,matrix.x)对象的类型的判断对象类型判断mode()class()is.numeric()#返回值为TRUE或FALSEis.logical()is.charactor()is.data.frame()对象的类型的判断对象类型转换as.numeric()#转换为数值型as.logical()as.charactor()as.matrix()as.da

    24、taframe()练习七:因子生成将将 100,200,400,600,800 输入R中,保存到numeric对象中 numeric-c(100,200,400,600,800)将numeric转换为factor factor.numeric-as.factor(numeric)查看factor.numeric的内容 factor.numeric引用向量内的元素intake.pre-c(5260,5470,5640,6180,6390,6515,6805,7515,7515,8230,8770)intake.post-c(3910,4220,3885,5160,5645,4680,5265,5

    25、975,6790,6900,7335)intake.pre5;intake.prec(3,5,7)v-c(3,5,7);intake.previntake.pre1:5;intake.pre-c(3,5,7)引用数据框中的元素d 70001 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUEintake.preintake.pre 7000intake.postintake.pre 7000&intake.pre 7000&intake.pre=8000练习八:条件筛选创建一个2到50的向量 vector12,4,6,8,

    26、.,48,50vector140排序将向量中的元素按照一定顺序排列。sort()按数值大小排序举例:intake$post sort(intake$post)order()给出从小到大的出现序号。order(intake$post)o-order(intake$post)工作空间ls()列出工作空间中的对象rm()删除工作空间中的对象rm(list=ls()删除空间中所有对象save.image()保存工作镜像sink()将运行结果保存到指定文件中getwd()显示当前工作文件夹setwd()设定工作文件夹练习九:了解工作路径1 查看当前R工作的空间目录getwd()2 将R工作的路径设置为

    27、d:/data/setwd(“d:/data”)三 编写脚本编写脚本(Scripting)脚本是什么?脚本是一系列命令。可以先批量的编号程序,或者对别人已经编好的程序进行修改。之后输入到控制台进行调试,以满足数据分析的需求。语言高亮显示 在代码较多的情况下,有时需要对行数、函数、括号、函数选项等进行高亮显示,设置成不同的颜色,以减少错误。图11 TinnR对R脚本的高亮显示图12 NotePad+对R脚本的高亮显示编辑器o R自带的脚本编辑器o Editplus()o TinnR(http:/www.sciviews.org/Tinn-R/)o Ultraedit( Emacs(www.gnu

    28、.org/software/emacs/)o Notepad+与NpptoR组合(http:/notepad- 记事本或写字板 等等举例-回归分析脚本转速rpm 202224262830323436384042杂质率%8.49.511.810.413.314.813.214.716.416.518.918.5n对一批涂料进行研究,确定搅拌速度对杂质含量的影响,数据如下,试进行回归分析表3 搅拌速度对涂料中杂质的影响脚本举例#将以下代码粘贴到编辑器中,另存为regression.r文件。rate-c(20,22,24,26,28,30,32,34,36,38,40,42)impurity-c(8

    29、.4,9.5,11.8,10.4,13.3,14.8,13.2,14.7,16.4,16.5,18.9,18.5)plot(impurityrate)regFileOpen Script#Ctrl+R运行3 直接粘贴到R控制台ctrl+c,ctrl+v练习十:R脚本运行将R命令粘贴到记事本中,另存为regression.R文件。分别通过三种方式运行R脚本。四 R绘图图13 R绘制的图形R绘图功能 R具备卓越的绘图功能,通过参数设置对图形进行精确控制。绘制的图形能满足出版印刷的要求,可以输出JPEG、TIFF、EPS、emf、pdf、png等各种格式。绘图是通过绘图函数结合相应的选项完成的。绘图

    30、函数包括高水平绘图函数和低水平绘图函数。高水平绘图函数plot()绘制散点图等多种图形hist()直方图boxplot()箱线图stripchart()点图barplot()条形图dotplot()点图piechart()饼图interaction.plot()matplot()图14 散点图与箱线图举例低水平绘图函数lines()添加线curve()添加曲线abline()添加给定斜率的线points()添加点segments()折线arrows()箭头axis()坐标轴box()外框title()标题text()文字mtext()图边文字 绘图参数参数用在函数内部,在没有设定值时使用默认值

    31、。font=字体lty=线类型lwd=线宽度pch=点的类型,xlab=横坐标ylab=纵坐标xlim=横坐标范围ylim=纵坐标范围举例:绘图生成0到2之间的50个随机数,分别命名为x,yx-runif(50,0,2)y-runif(50,0,2)绘图:将主标题命名为“散点图”,横轴命名为”横坐标”,纵轴命名为“纵坐标”plot(x,y,main=“散点图”,xlab=“横坐标”,ylab=“纵坐标)text(0.6,0.6,text at(0.6,0.6)abline(h=.6,v=.6)图15 绘图举例例:分步绘图plot(x,y,type=n,xlab=,ylab=,axes=F)#打

    32、开绘图窗口,不绘制任何对象points(x,y)#添加坐标点axis(1)#添加横轴axis(at=seq(0.2,1.8,0.2),side=3)#添加纵轴box()#补齐散点图的边框title(main=Main title,sub=subtitle,xlab=x-label,ylab=y-label)#添加标题、副标题、横轴说明、纵轴说明图16 分步绘图ABCDEF一页多图par()par(mfrow=c(2,2).图17一页多图在原有图形上添加元素举例:举例:x-rnorm(100)#生成随机数hist(x,freq=F)#绘制直方图curve(dnorm(x),add=T)#添加曲线

    33、h-hist(x,plot=F)#绘制直方图ylim-range(0,h$density,dnorm(0)#设定纵轴的取值范围hist(x,freq=F,ylim=ylim)#绘制直方图curve(dnorm(x),add=T,col=red)#添加曲线图18 在原有直方图上添加曲线练习十一:绘图练习练习1 将Rplots.r中的代码拷贝到R控制台中,查看R绘制的图形。练习2 对例进行回归分析,并绘制散点图,并为散点图添加回归直线。plot(impurityrate)reg-lm(impurityrate)abline(reg,col=red)summary(reg)五 编写函数编程基础 R可

    34、以灵活的编写程序,用户自己编写的程序可以直接调用。R语言编程时无需声明变量的类型,这与C,C+等语言不同。基本格式 function.name-function(x,y)表达式 函数内部也可用#添加注释程序流程控制 ifif 表达式的写法if(条件)表达式 if(条件)表达式1 else 表达式2 举例:if(p=0.05)print(“p0.05!)循环 for,whilefor(变量 in 向量)表达式 for(i in 1:10)print(i)while(条件)表达式 i-1while(i10)print(i)i-i+1 函数举例定义函数:rcal-function(x,y)z-x2+

    35、y2;result-sqrt(z);result;调用函数:rcal(3,4)练习十二 编写函数编写一个函数,给出两个数之后,直接给出这两个数的平方和。sqtest-function(x,y)z1=x2;z2=y2;z3=z1+z2;z3 六 数据的保存sink()unlink()若有LaTeX基础,可以用Sweave()函数该函数能将脚本、程序说明和运算结果直接保存成.tex文件,用LaTeX编译成pdf文件。数据保存总 结oR是开源的统计绘图软件,也是一种自解释的语是开源的统计绘图软件,也是一种自解释的语言,有大量的程序包可以利用。言,有大量的程序包可以利用。oR中的向量、列表、数组、统计

    36、结果等都是对象,中的向量、列表、数组、统计结果等都是对象,可以方便的生成所需对象,并进行筛选。可以方便的生成所需对象,并进行筛选。oR脚本是输入的多个命令行。脚本是输入的多个命令行。oR具有精确控制的绘图功能,生成的图可以另存具有精确控制的绘图功能,生成的图可以另存为多种格式。为多种格式。oR编写函数无需声明变量的类型,能利用循环、编写函数无需声明变量的类型,能利用循环、条件语句,控制程序的流程。条件语句,控制程序的流程。推荐教材o Peter Dalgaard Introductory statistics with Ro Crawley Statistics an introduction

    37、 using R o E.Paradis R for Beginners o Verzani SimpleR.o D G Rossiter Introduction to the R Project for Statistical Computing for use at ITC o J.Maindonald Using R for data analysis and graphics introduction code and commentary using Ro Venables,W.N.&Ripley,B.D.Modern Applied Statistics with S R资源R主页:http:/www.r-project.orgCRAN 北京镜像(数学所)http:/ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/群落生态学数据分析http:/ecology.msu.montana.edu/labdsv/R/labs/Statistics with Rhttp:/zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/all.html NCEAS提供的R资源http:/www.nceas.ucsb.edu/scicomp/RProgTutorialsLatest.html

    展开阅读全文
    提示  163文库所有资源均是用户自行上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作他用。
    关于本文
    本文标题:R语言入门快速指导资料课件.ppt
    链接地址:https://www.163wenku.com/p-5101765.html

    Copyright@ 2017-2037 Www.163WenKu.Com  网站版权所有  |  资源地图   
    IPC备案号:蜀ICP备2021032737号  | 川公网安备 51099002000191号


    侵权投诉QQ:3464097650  资料上传QQ:3464097650
       


    【声明】本站为“文档C2C交易模式”,即用户上传的文档直接卖给(下载)用户,本站只是网络空间服务平台,本站所有原创文档下载所得归上传人所有,如您发现上传作品侵犯了您的版权,请立刻联系我们并提供证据,我们将在3个工作日内予以改正。

    163文库