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【R语言学习笔记】一、R语言入门,你需要了解的基本内容_rc语言

rc语言

一、R语言与C语言的区别

  • R为解释性语言,不需要编译,C需要编译
  • R是用C和Fortran写成的软件,R是软件
  • R下标从1开始,C从0开始
  • 举个例子:C是怎样包饺子的基本物件,比如水,小麦等,而面粉、饺子皮、擀面杖、馅儿、蘸料等,这些全部都要自己制作;而R是已经给你做好了这些基本元素,你可以按照自己的口味做些调整,甚至对于大家都爱吃的饺子,已经给你做好了

二、 R简介

1.R的发源史

R是一种统计绘图语言,也指实现该语言的软件

R语言是从S统计绘图语言演变而来,可看作S的“方言”。
S语言上世纪70年代诞生于贝尔实验室,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,在国外学术界应用很广。
1995年由新西兰Auckland大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka,基于S语言的源代码,编写了一能执行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。

2.R的特点

  • 多领域的统计资源

目前在R网站上约有15253个程序包(2010年才2400个),涵盖了基础统计学、社会学、经济学、生态学、空间分析、系统发育分析、生物信息学等诸多方面。多用于论文,科研领域

  • 跨平台

R可在多种操作系统下运行,如Windows、MacOS、多种Linux和UNIX等。

  • 命令行驱动

R即时解释,输入命令,即可获得相应的结果。

  • 丰富的资源

涵盖了多种行业数据分析中几乎所有的方法。

  • 良好的扩展性

十分方便得编写函数和程序包,跨平台,可以胜任复杂的数据分析、绘制精美的图形。

  • 完备的帮助系统

每个函数都有统一格式的帮助,运行实例。

  • GNU软件

免费、软件本身及程序包的源代码公开,对函数的调整和改良非常便利。

3.R与其他统计软件比较

  • SAS: 速度快,有大量统计分析模块,可扩展性稍差,昂贵。
  • SPSS: 复杂的用户图形界面,简单易学,但编程十分困难。
  • Splus: 运行S语言,具有复杂的界面,与R完全兼容,昂贵。

4.R的缺点

  • 用户需要对命令熟悉:与代码打交道,需要记住常用命令。
  • 占用内存:所有的数据处理在内存中进行,不适于处理超大规模的数据。
  • 运行速度稍慢解释性语言,即时编译,约相当于C语言的1/20。(相比点击鼠标进行操作,R仍能够大大提高效率。)
  • 不如S-Plus等商业软件的界面、输出效果好
  • 对大文本(text data)处理差
  • package的可靠性问题

5.Bioconductor

Bioconductor就是一个基于R语言的、面向基因组信息分析的应用软件包的集合。

Bioconductor提供的软件包中包括各种基因组数据分析和注释工具,其中大多数工具是针对DNA微阵列或基因芯片数据的处理、分析、注释及可视化的。
同时,Bioconductor还提供许多与DNA微阵列相关的数据包。

三、R与Rstudio的下载和安装

1.R下载地址

R主页: http://www.r-project.org
CRAN的镜像站点 : http://cran.r-project.org/mirrors.html
CRAN (Comprehensive R Archive Network) : http://cran.r-project.org
注意安装路径需要无中文

2.R的运行平台

2.1 R_GUI

启动R,我们看到R GUI (graphic user’s interface)的主窗口, 它由三部分组成

  • 主菜单
  • 工具条
  • R console (R的运行窗口)
2.2 R console
  • 你的主要工作是在这里通过发布命令来完成的,包括数据集的建立,数据的分析,作图等.
  • 在这里你可以得到在线帮助
    help.start() HTML格式的关于R的帮助文件
    help() 得到相应函数的帮助,例如help(plot)
    demo() 得到R提供的几个示例
    q() 退出R
    可用向上或向下的箭头切换输入的行。
    在这里插入图片描述
2.3 工具条介绍

在这里插入图片描述

  • 工作空间workspace :当前R的工作环境它储存着所有用户定义的对象(向量、矩阵、函数、数据框、列表)。在一个R会话结束时,你可以将当前工作空间保存到一个镜像中,并在下次启动R时自动载入它。
  • Source R code 打开R程序脚本(* .R或* .r)
  • Save workspace 保存工作空间,文件名为* .RData
  • Load workspace 加载已有的工作空间*.RData
  • Stop current computation 中止当前计算(由于超时等原因)
2.4 交互式使用R
  • 一个R程序需要你输入命令时,默认的提示符是 >
  • 退出R程序的命令是>q()
  • 此时R会话会问你是否需要保存数据:在这里插入图片描述
2.5 主菜单介绍

在这里插入图片描述

3.Rstudio的下载与安装

RStudio是一款比较好用的R语言开发环境(IDE)。提供很好的编辑和运行窗口,图形创建等。还可以安装需要的包。
必须先下载安装R以后,才能安装RStudio.
下载网址:https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

4.R包(package

4.1 R包介绍
  • R提供了大量开箱即用的功能,但它最激动人心的一部分功能是通过可选模块的下载和安装来实现的。
  • 包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。
  • R自带了一系列默认包(包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats以及methods),它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。其他包可通过下载来进行安装。安装好以后,它们必须被载入到会话中才能使用。
4.2 R的安装和载入

R包地址:https://cran.r-project.org/web/packages/available_packages_by_name.html
包的自动安装:
命令install.packages()
例如:已知包gclus,提供创建增强型散点图矩阵的函数,install.packages(“gclus”)
包的手动安装(离线安装)Windows:
下载package.zip文件
打开R的菜单栏->Packages->”Install package from local zip file…”
选择package.zip文件
在这里插入图片描述
包的载入:
library()命令载入这个包
例如:library(gclus)
包的使用方法(查看安装的R包):
命令help(package=“package_name”)输出包的简短描述以及包中的函数名称和数据集名称的列表
例如:library(“gclus”)
help(package=“gclus”)

四、R语言基本语法

在这里插入图片描述
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