R语言入门(经典).ppt

语言入门报告内容一一 R R简介简介二二 函数与对象函数与对象三三 编写脚本编写脚本四四 R R绘图绘图五五 编写函数编写函数六六 数据保存数据保存一 R 简 介R语言的由来n nR R语语言言是从是从S S语语言言演演变变而来的。而来的。n nS S语语言是二十世言是二十世纪纪7070年代年代诞诞生于生于贝尔实验贝尔实验室，由室，由Rick Rick Becker,Becker,John ChambersJohn Chambers,Allan Wilks,Allan Wilks开开发发。n n基于基于S S语语言开言开发发的商的商业软业软件件SplusSplus，可以方便的，可以方便的编编写函数、写函数、建立模型，具有良好的建立模型，具有良好的扩扩展性，取得了巨大成功。展性，取得了巨大成功。n n19951995年由新西年由新西兰兰AucklandAuckland大学大学统计统计系的系的R Robert Gentlemanobert Gentleman和和R Ross Ihakaoss Ihaka，编编写了一种能写了一种能执执行行S S语语言的言的软软件，并将件，并将该软该软件件的源代的源代码码全部公开，全部公开，这这就是就是R R软软件，其命令件，其命令统统称称为为R R语语言。言。R软件简介 R R是开源是开源软软件，代件，代码码全部公开，全部公开，对对所有人免所有人免费费。R R可在多种操作系可在多种操作系统统下运行，如下运行，如WindowsWindows、MacOSMacOS、多种多种LinuxLinux和和UNIXUNIX等。等。R R需要需要输输入命令，可以入命令，可以编编写函数和脚本写函数和脚本进进行批行批处处理理运算，运算，语语法法简单简单灵活。灵活。目前在目前在R R网站上网站上约约有有21002100个程序包，涵盖了基个程序包，涵盖了基础统础统计计学、社会学、学、社会学、经济经济学、生学、生态态学、地理学、医学学、地理学、医学统计统计学、生物信息学等学、生物信息学等诸诸多方面。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/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。图图1 R1 R软软件首件首页页 http:/www.r-project.org/http:/www.r-project.org/图图2 R2 R登登陆陆界面界面(Windows(Windows版版)路径：路径：开始开始 所有程序所有程序R 2.9.2R 2.9.2菜单栏快捷按钮控制台命令行图图3 R Gui 3 R Gui 的菜的菜单单介介绍绍练习一：下载和安装R下载并安装R软件了解R的菜单R程序包为为什么要安装程序包？什么要安装程序包？什么要安装程序包？什么要安装程序包？特定的分析功能，需要用相特定的分析功能，需要用相应应的程序包的程序包实现实现。例如：系例如：系统发统发育分析，往往要用到育分析，往往要用到apeape程序包，群落生程序包，群落生态态学学veganvegan包等等。包等等。程序包是什么？程序包是什么？程序包是什么？程序包是什么？R R程序包是多个函数的集合，具有程序包是多个函数的集合，具有详细详细的的说说明和示例。明和示例。WindowWindow下的下的R R程序包是已程序包是已经编译经编译好的好的zipzip包。包。每个程序包包含每个程序包包含R R函数、数据、帮助文件、描述文件等。函数、数据、帮助文件、描述文件等。常用R程序包base-R base-R 基基础础功能包功能包stats-Rstats-R统计统计学包学包nlme-nlme-线线性及非性及非线线性混合效性混合效应应模型模型Graphics-Graphics-绘图绘图lattice-lattice-栅栅格格图图ape-ape-系系统发统发育与育与进进化分析化分析apTreeshape-apTreeshape-进进化化树树分析分析seqinr-DNAseqinr-DNA序列分析序列分析ade4-ade4-利用欧几里得方法利用欧几里得方法进进行生行生态态学数据分析学数据分析常用R程序包cluster-cluster-聚聚类类分析分析ecodist-ecodist-生生态态学数据相异性分析学数据相异性分析mefa-mefa-生生态态学和生物地理学多元数据学和生物地理学多元数据处处理理mgcv-mgcv-广广义义加性模型相关加性模型相关mvpart-mvpart-多多变变量分解量分解nlme-nlme-线线性及非性及非线线性混合效性混合效应应模型模型ouch-ouch-系系统发统发育比育比较较BiodiversityR-BiodiversityR-基于基于RcmdrRcmdr的生物多的生物多样样性数据分析性数据分析vegan-vegan-植物与植物群落的排序，生物多植物与植物群落的排序，生物多样样性性计计算算 常用R程序包maptools-maptools-空空间对间对象的象的读读取和取和处处理理sp-sp-空空间间数据数据处处理理spatstat-spatstat-空空间间点格局分析，模型点格局分析，模型拟拟合与合与检验检验splancs-splancs-空空间间与与时时空点格局分析空点格局分析picante-picante-群落系群落系统发统发育多育多样样性分析性分析图图4 CRAN Task Views4 CRAN Task Views：对对程序包的分程序包的分类类介介绍绍图图5 vegan5 vegan包包页页面面R程序包在在CRAN CRAN 提供了每个包的源代提供了每个包的源代码码和和编译编译好的好的MacOSMacOS、WindowWindow下的程序包下的程序包以以veganvegan包包为为例，例，CRANCRAN提供了：提供了：Package source:vegan_1.15-3.tar.gz Package source:vegan_1.15-3.tar.gz MacOS X binary:vegan_1.15-3.tgz MacOS X binary:vegan_1.15-3.tgz Windows binary:vegan_1.15-3.zipWindows binary:vegan_1.15-3.zip Reference manual:vegan.pdfReference manual:vegan.pdf 等等WindowWindow平台下程序包平台下程序包为为zipzip文件，安装文件，安装时时不要解不要解不要解不要解压缩压缩。R程序包安装1 1 连连网网时时，用函数，用函数install.packages()install.packages()，选择镜选择镜像后，程序将自像后，程序将自动动下下载载并安装程序包。并安装程序包。例如：例如：打开打开RGuiRGui,在控制台中在控制台中输输入入 install.packagesinstall.packages(“apeape)2 2 安装本地安装本地zipzip包包路径：路径：Packagesinstall packages from Packagesinstall packages from local fileslocal files选择选择光光盘盘或者本地磁或者本地磁盘盘上存上存储储zipzip包的文件包的文件夹夹。程序包使用在控制台中在控制台中输输入如下命令：入如下命令：librarylibrary(vegan)(vegan)librarylibrary(ade4)(ade4)调调用程序包内的函数与用程序包内的函数与R R R R内置的函数内置的函数调调用方法一用方法一样样librarylibrary(vegan)(vegan)This is vegan 1.15-3This is vegan 1.15-3Warning message:Warning message:package vegan was built under R package vegan was built under R version 2.9.1version 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.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以lmlm函数函数为为例：例：lm(stats)lm(stats)#函数名及所在包函数名及所在包 Fitting Linear ModelsFitting Linear Models#标题标题DescriptionDescription#函数描述函数描述Usage Usage#默默认选项认选项Arguments Arguments#参数参数DetailsDetails#详详情情Author(s)Author(s)#作者作者References References#参考文献参考文献Examples Examples#举举例例练习三 查看帮助文件打开打开apeape软软件包的帮助文件件包的帮助文件librarylibrary(ape)(ape)查查找找apeape包中包中plot.phyloplot.phylo函数的帮助函数的帮助输输入入入入?plot.phylo?plot.phylo将其中的将其中的将其中的将其中的ExampleExample文件粘文件粘文件粘文件粘贴贴到到到到ConsoleConsole中，中，中，中，查查看运看运看运看运行的行的行的行的结结果。果。果。果。图形界面之一：R Commander图图6 R commander 6 R commander 界面界面 librarylibrary(Rcmdr)(Rcmdr)界面操作代码结果输出为什么要学习编程?界面操作直界面操作直观观易学，但也存在一些不足：易学，但也存在一些不足：操作的操作的过过程程难难以保存，数据以保存，数据处处理不理不够够灵活，灵活，在在进进行步行步骤骤繁多的数据繁多的数据处处理工作理工作时时十分十分费时费费时费力；在建立模型或自己力；在建立模型或自己编编写函数写函数时时也会遇到困也会遇到困难难。而。而这这些困些困难难可以通可以通过编过编程解决。程解决。学学习习R R编编程，首先要了解程，首先要了解R R的函数、的函数、对对象及象及其操作。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346112039045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的函数每一个函数每一个函数执执行特定的功能，后面行特定的功能，后面紧紧跟括号，例如：跟括号，例如：平均平均值值 meanmean()()求和求和 sumsum()()绘图绘图 plotplot()()排序排序 sortsort()()除了基本的运算之外，除了基本的运算之外，R R的函数又分的函数又分为为高高级级和和低低级级函数，高函数，高级级函数内部嵌套了复函数内部嵌套了复杂杂的低的低级级函数，例如函数，例如plotplot()()是高是高级绘图级绘图函数，函数本身会根据数据的函数，函数本身会根据数据的类类型，型，经经过过程序内部的函数判程序内部的函数判别别之后，之后，绘绘制相制相应类应类型的型的图图形，形，并有大量的参数可并有大量的参数可选择选择。部分函数计计算算算算log(x)log(x)log10(x)log10(x)exp(x)exp(x)sin(x)sin(x)cos(x)cos(x)tan(x)tan(x)asin(x)asin(x)acos(x)acos(x)min(x)min(x)max(x)max(x)range(x)range(x)length(x)length(x)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lm(y f+x)lm(y x1+x2+x3)bartlett.testbinom.testfisher.testchisq.testglm(y x1+x2+x3,binomial)friedman.test.图图7 7 箱箱线图线图修修饰饰前后前后(左：默左：默认值认值，右：修改属性后，右：修改属性后)boxplotboxplot(count spray,data=InsectSprays)(count spray,data=InsectSprays)boxplotboxplot(count spray,data=InsectSprays,col=(count spray,data=InsectSprays,col=redred)R函数调用及其选项R函数调用及其选项函数的函数的调调用方法用方法,函数名函数名+()+()如如 plotplot(),(),lmlm(),(),并并将将对对象放入括号中，象放入括号中，“=”=”表示表示设设定参数。例如：定参数。例如：boxplotboxplot(daytype,data=bac,col=“(daytype,data=bac,col=“redred“,“,xlab=“xlab=“VirusVirus”,ylab=“”,ylab=“daysdays”)”)daytypedaytype，以，以typetype为为横横轴轴，dayday为纵轴绘为纵轴绘制箱制箱线图线图。data=bacdata=bac 数据来源数据来源bacbaccol=“col=“redred”箱箱线图为红线图为红色色xlab=“xlab=“VirusVirus”横横轴轴名称名称为为VirusVirusylab=“ylab=“daysdays”纵轴纵轴名称名称为为daysdays练习四：查询函数帮助查查看看boxplotboxplot的帮助文件的帮助文件?boxplot?boxplot查查看最后的看最后的examples examples 将帮助文件中的内容粘将帮助文件中的内容粘贴贴到控制台中，运行并到控制台中，运行并观观看运行看运行结结果。果。boxplotboxplot(count spray,data=InsectSprays,(count spray,data=InsectSprays,col=col=lightgraylightgray)选项选项更改更改更改更改boxplotboxplot(count spray,data=InsectSprays,(count spray,data=InsectSprays,col=“col=“redred”,”,xlab=“xlab=“sprayspray”,ylab=“”,ylab=“countscounts”)赋值与注释在控制台中在控制台中键键入如下命令入如下命令2+22+2a-2a-2-=,-代替代替b-2b-2c-a+bc-a+bc c#注注释释赋值符号为对象起名 R R是是区分大小区分大小区分大小区分大小写的，写的，A A与与a a是不同的。是不同的。对对象名象名不能用数字开不能用数字开头头，但是数字可以放在中，但是数字可以放在中间间或或结结尾。推荐用尾。推荐用”.”.”作作为间为间隔，例如隔，例如 anova.result1anova.result1。举举例：一个向量例：一个向量a a，包含了四个元素，包含了四个元素，a-ca,=,=,!=,=,=,!=逻辑逻辑运算运算 与、或、非与、或、非!,&,&,|,|!,&,&,|,|外部数据读取 最最为为常用的数据常用的数据读读取方式是用取方式是用read.tableread.table()()函数或函数或read.csvread.csv()()函数函数读读取外部取外部txttxt或或csvcsv格式的格式的文件。文件。txttxt文件，制表符文件，制表符间间隔隔 csvcsv文件，逗号文件，逗号间间隔隔 一些一些R R程序包（如程序包（如foreignforeign）也提供了直接）也提供了直接读读取取Excel,SAS,dbf,Matlab,spss,Excel,SAS,dbf,Matlab,spss,systat,Minitabsystat,Minitab文件的函数。文件的函数。read.table()的使用例：test.data-test.data-read.tableread.table(D:/R/test2.txt,header=T)(D:/R/test2.txt,header=T)header=T表示将数据的第一行作为标题。read.tableread.table(file=file.choose(),header=T)(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数据量较较少少时时可以从控制台直接可以从控制台直接输输入：入：height-height-c c(1.75,1.80,1.65,1.90,1.74,(1.75,1.80,1.65,1.90,1.74,1.91)1.91)weight-weight-c c(60,72,57,90,95,72)(60,72,57,90,95,72)sq.height-height2sq.height-height2ratio-weight/sq.heightratio-weight/sq.heightt.testt.test(ratio,mu=22.5)(ratio,mu=22.5)第二种方式 从外部读取数据数据量数据量较较大大时时用用read.tableread.table函数从外部函数从外部txttxt文件文件读读取取第第1 1步步 将将ExcelExcel中的数据另存中的数据另存为为.txt.txt格式（制表格式（制表符符间间隔）或隔）或.csv.csv格式。格式。第第2 2步步 用用read.tableread.table()()或或read.csvread.csv()()函数将函数将数据数据读读入入R R工作空工作空间间，并，并赋值给赋值给一个一个对对象。象。图图8 8 在在ExcelExcel中将数据存中将数据存为为txttxt文件文件实例：t检验(续)一般从一般从txttxt文档文档读读取数据。每一行作取数据。每一行作为为一个一个观测值观测值。每。每一行的一行的变变量用制表符，空格或逗号量用制表符，空格或逗号间间隔开。隔开。read.tableread.table(”(”位置位置位置位置”,header=,header=T T)read.csvread.csv(”(”位置位置位置位置”,header=,header=T T)#从外部从外部读读取数据取数据data1-data1-read.tableread.table(d:/t.test.data.txt,header=(d:/t.test.data.txt,header=T T)bmi-data1bmi-data1$weight/data1weight/data1$height2height2t.testt.test(bmi,mu=22.5)(bmi,mu=22.5)#t#t检验检验练习五：数据读取和t检验将表将表2 2中的数据中的数据录录入入ExcelExcel中，另存中，另存为为t.test.txtt.test.txt文文件。件。用用read.tableread.table函数函数读读取取该该文件。文件。t.test.data-t.test.data-read.tableread.table(“X:/t.test.txt”,header=T)(“X:/t.test.txt”,header=T)对变对变量量t.test.datat.test.data中的中的attachattach(t.test.data)(t.test.data)ratio-weight/height2ratio-weight/height2t.testt.test(ratio)(ratio)实例：从数据输入到单因素方差分析 将三种不同菌型的将三种不同菌型的伤伤寒病毒寒病毒a,b,ca,b,c分分别别接种于接种于1010，9 9，和和1111只小白鼠上，只小白鼠上，观观察其存活天数，察其存活天数，问问三三种菌型下小白鼠的平均存活天数是否有种菌型下小白鼠的平均存活天数是否有显显著差异。著差异。a a菌株：菌株：2,4,3,2,4,7,7,2,5,42,4,3,2,4,7,7,2,5,4 b b菌株：菌株：5,6,8,5,10,7,12,6,65,6,8,5,10,7,12,6,6 c c菌株：菌株：7,11,6,6,7,9,5,10,6,3,10 7,11,6,6,7,9,5,10,6,3,10 准备数据表图图9 9 数据表的准数据表的准备备dayday和和type type 各各为为一列一列实例：方差分析(续)#数据数据读读取，将取，将test1.txttest1.txt中的内容保存到中的内容保存到bacbac中，中，header=Theader=T表示保留表示保留标题标题行。行。bac-bac-read.tableread.table(d:/anova.data.txt,header=T)(d:/anova.data.txt,header=T)#将将baba数据框中的数据框中的typetype转换为转换为因子因子(factor)(factor)bac$type-bac$type-as.factoras.factor(bac$type)(bac$type)ba.an-ba.an-aovaov(lmlm(daytype,data=bac)(daytype,data=bac)summarysummary(ba.an)(ba.an)boxplotboxplot(daytype,data=bac,col=red)(daytype,data=bac,col=red)图图10 10 三种菌型三种菌型对对小白鼠影响的箱小白鼠影响的箱线图线图练习六：方差分析和箱线图绘制1 1 在在excelexcel中准中准备备数据表数据表2 2 用用R R读读取数据表取数据表3 3 输输入如下命令入如下命令进进行方差分析、行方差分析、绘绘制箱制箱线图线图boxplotboxplot(daytype,data=bac,col=red)(daytype,data=bac,col=red)ba.an-ba.an3030的的行，提取其中的某一列，行，提取其中的某一列，进进行分析等。行分析等。向量的创建四种四种类类型的向量型的向量字符型字符型character-character-c c(China,Korea,Japan,(China,Korea,Japan,UK,USA,France,India,UK,USA,France,India,Russia)Russia)数数值值型型numeric-numeric-c c(1,3,6,7,3,8,6,4)(1,3,6,7,3,8,6,4)逻辑逻辑型型logical-logical-c c(T,F,T,F,T,F,F,T)(T,F,T,F,T,F,F,T)复数型复数型 略略向量的创建c c(2,5,6,9)(2,5,6,9)reprep(2,times=4)(2,times=4)seqseq(from=3,to=21,by=3)(from=3,to=21,by=3)1 3 6 9 12 15 18 21 1 3 6 9 12 15 18 21“:”1:151:15 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1513 14 15通通过过与向量的与向量的组组合，合，产产生更生更为为复复杂杂的向量。的向量。reprep(1(1:2,2,c c(10,15)(10,15)向量:随机数的生成runifrunif(10,min=0,max=1)(10,min=0,max=1)1 0.32227168 0.12759789 0.33849635 1 0.32227168 0.12759789 0.33849635 0.84843855 0.67293416 0.146464440.84843855 0.67293416 0.14646444 7 0.60117150 0.39023874 0.04219423 7 0.60117150 0.39023874 0.04219423 0.671025200.67102520rnormrnorm(10,mean=0,sd=1)(10,mean=0,sd=1)1-1.58587380-0.07775222 2.17126687 1-1.58587380-0.07775222 2.17126687-1.02938226 0.46392281 0.74896049-1.02938226 0.46392281 0.74896049 7-0.24556829 1.39034371 1.09975487 7-0.24556829 1.39034371 1.09975487-1.44682767-1.44682767定义矩阵的维度dimdim()()和和和和matrixmatrix()()x-1:12x-1:12dimdim(x)-(x)-c c(3,4)(3,4),1,2,3,4 ,1,2,3,41,1 4 7 101,1 4 7 102,2 5 8 112,2 5 8 113,3 6 9 123,3 6 9 12matrix.x-matrix.x-matrixmatrix(1:12,nrow=3,byrow=T)(1:12,nrow=3,byrow=T)t t(x)#(x)#转转置置为为行或列添加名称：行或列添加名称：row.namesrow.names()()col.namescol.names()()数据框的创建cbindcbind()()#按列按列组组合成数据框合成数据框country.data-country.data-cbindcbind(character,numeric,logical)(character,numeric,logical)rbindrbind()#()#按行按行组组合成数据框合成数据框data.framedata.frame()()#生成数据框生成数据框d-d-data.framedata.frame(character,numeric,logical)(character,numeric,logical)headhead(d)#(d)#访问访问数据的前数据的前6 6行：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对象象类类型判断型判断modemode()()classclass()()is.numericis.numeric()()#返回返回值为值为TRUETRUE或或FALSEFALSEis.logicalis.logical()()is.charactoris.charactor()()is.data.frameis.data.frame()()对象的类型的判断对对象象类类型型转换转换as.numeric()as.numeric()#转换为转换为数数值值型型as.logical()as.logical()as.charactor()as.charactor()as.matrix()as.matrix()as.dataframe()as.dataframe()练习七：因子生成将将将将 100100，200200，400400，600600，800 800 输输入入R R中，保存中，保存到到numericnumeric对对象中象中 numeric-numeric-c c(100,200,400,600,800)(100,200,400,600,800)将将numericnumeric转换为转换为factorfactor factor.numeric-factor.numeric-as.factoras.factor(numeric)(numeric)查查看看factor.numericfactor.numeric的内容的内容 factor.numericfactor.numeric引用向量内的元素intake.pre-intake.pre-c c(5260,5470,5640,6180,(5260,5470,5640,6180,6390,6515,6805,7515,7515,8230,6390,6515,6805,7515,7515,8230,8770)8770)intake.post-intake.post-c c(3910,4220,3885,5160,(3910,4220,3885,5160,5645,4680,5265,5975,6790,6900,5645,4680,5265,5975,6790,6900,7335)7335)intake.pre5;intake.preintake.pre5;intake.prec c(3,5,7)(3,5,7)v-v-c c(3,5,7);intake.prev(3,5,7);intake.previntake.pre1:5;intake.pre-intake.pre1:5;intake.pre-c c(3,5,7)(3,5,7)引用数据框中的元素d-d 7000intake.pre 70001 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE 1 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUEFALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUEintake.preintake.pre 7000intake.preintake.pre 7000intake.postintake.pre 7000&intake.postintake.pre 7000&intake.pre=8000intake.pre 7000&intake.pre 7000&intake.pre=8000练习八：条件筛选创创建一个建一个2 2到到5050的向量的向量 vector1vector12,4,6,8,.,48,502,4,6,8,.,48,50vector1-vector140vector1vector40排序将向量中的元素按照一定将向量中的元素按照一定顺顺序排列。序排列。sortsort()()按数按数值值大小排序大小排序举举例：例：intake$postintake$post sort sort(intake$post)(intake$post)orderorder()()给给出从小到大的出出从小到大的出现现序号。序号。orderorder(intake$post)(intake$post)o-o-orderorder(intake$post)(intake$post)工作空间lsls()()列出工作空列出工作空间间中的中的对对象象rmrm()()删删除工作空除工作空间间中的中的对对象象rmrm(list=(list=lsls()()删删除空除空间间中所有中所有对对象象save.imagesave.image()()保存工作保存工作镜镜像像sinksink()()将运行将运行结结果保存到指定文件中果保存到指定文件中getwdgetwd()()显显示当前工作文件示当前工作文件夹夹setwdsetwd()()设设定工作文件定工作文件夹夹练习九：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 d:/data/setwd(“d:/data”)三 编写脚本编写脚本（Scripting）脚本是什么？脚本是什么？脚本是一系列命令。脚本是一系列命令。可以先批量的可以先批量的编编号程序，或者号程序，或者对别对别人已人已经编经编好的程好的程序序进进行修改。之后行修改。之后输输入到控制台入到控制台进进行行调试调试，以，以满满足数据足数据分析的需求。分析的需求。语语言高亮言高亮显显示示 在代在代码较码较多的情况下，有多的情况下，有时时需要需要对对行数、函数、括行数、函数、括号、函数号、函数选项选项等等进进行高亮行高亮显显示，示，设设置成不同的置成不同的颜颜色，以色，以减少减少错误错误。图图11 TinnR11 TinnR对对R R脚本的高亮脚本的高亮显显示示图图12 12 NotePad+NotePad+对对R R脚本的高亮脚本的高亮显显示示编辑器n n R R自自带带的脚本的脚本编辑编辑器器n n EditplusEditplus （ ）n n TinnRTinnR(http:/www.sciviews.org/Tinn-R/http:/www.sciviews.org/Tinn-R/)n n Ultraedit Ultraedit （ n EmacsEmacs （www.gnu.org/software/emacs/www.gnu.org/software/emacs/）n n Notepad+Notepad+与与NpptoRNpptoR组组合合（http:/notepad- n 记记事本或写字板事本或写字板 等等等等举例-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#将以下代将以下代码码粘粘贴贴到到编辑编辑器中，另存器中，另存为为regression.rregression.r文件。文件。rate-rate-c c(20,22,24,26,28,30,32,34,36,38,(20,22,24,26,28,30,32,34,36,38,40,42)40,42)impurity-impurity-c c(8.4,9.5,11.8,10.4,13.3,14.8,(8.4,9.5,11.8,10.4,13.3,14.8,13.2,14.7,16.4,16.5,18.9,18.5)13.2,14.7,16.4,16.5,18.9,18.5)plotplot(impur