R语言入门教程.pptx

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,#,语言入门,R,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,R,语言,是从,S,语言,演变而来的。,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。,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。,1995,年由新西兰,Auckland,大学统计系的,R,obert Gentleman,和,R,oss 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，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,R,The,C,omprehensive,R,A,rchive,N,etwork,简称,CRAN,，提供下载安装程序和相应软件包。,R,主页,www.r-project.org/,Windows,版本下载地址之一：,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,1 R,软件首页,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,快捷按钮,控制台,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？,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？,R,程序包是多个函数的集合，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,ouch-,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 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,。,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,在控制台中输入如下命令：,library,(vegan),library,(ade4),调用程序包内的函数与,R,内置的函数调用方法一样,library,(vegan),This is vegan 1.15-3,Warning 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.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,?plot.phylo,将其中的,Example,文件粘贴到,Console,中，查看运行的结果。,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,1,40,15,22,600,25,山顶,样方,2,51,12,26,350,30,山坡,样方,3,46,11,20,390,45,山坡,样方,4,38,12,24,260,20,低地,样方,5,49,10,25,220,33,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,Entry,R,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,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,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.test,binom.test,fisher.test,chisq.test,glm(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,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,bac,col=“,red,”,箱线图为红色,xlab=“,Virus横轴名称为,Virus,ylab=“,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,boxplot,(count spray,data=InsectSprays,col=“,red,”,xlab=“,spray,”,ylab=“,counts,”,),赋值与注释,在控制台中键入如下命令,2+2,a-2,代替,b-2,c-a+b,c,#,注释,赋值符号,为对象起名,R,是,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,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,1,2,3,4,5,6,身高,m,1.75,1.80,1.65,1.90,1.74,1.91,体重,kg,60,72,57,90,95,72,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-height2,ratio-weight/sq.height,t.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,readtable,(),或,read.csv,(),函数将数据读入,R,工作空间，并赋值给一个对象。,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”,header=,T,),read.csv,(”,位置”,header=,T,),#,从外部读取数据,data1-,read.table,(d:/t.test.data.txt,header=,T,),bmi-data1,$,weight/data1,$,height2,t.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.data-,read.table,(“X:/t.test.txt”,header=T),对变量,t.test.data,中的,attach,(t.test.data),ratio-weight/height2,t.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 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 0.67102520,rnorm,(10,mean=0,sd=1),1-1.58587380-0.07775222 2.17126687-1.02938226 0.46392281 0.74896049,7-0.24556829 1.39034371 1.09975487-1.44682767,定义矩阵的维度,dim,(),和,matrix,(),x-1:12,dim,(x)-,c,(3,4),1,2,3,4,1,1 4 7 10,2,2 5 8 11,3,3 6 9 12,matrix.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,numeric,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,FALSE,is.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.dataframe(),练习七：因子生成,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-,c3910,4220,3885,5160,5645,4680,5265,5975,6790,6900,7335),intake.pre5;intake.pre,c,(3,5,7),v-,c,(3,5,7);intake.prev,intake.pre1:5;intake.pre-,c,(3,5,7),引用数据框中的元素,d 7000,1 FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE,intake.preintake.pre 7000,intake.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,vector1,2,4,6,8,.,48,50,vector140,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,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,R,自带的脚本编辑器,Editplus,（,）,TinnR,(,www.sciviews.org/Tinn-R/,),Ultraedit,（,等等,举例,-,回归分析脚本,转速,rpm,20,22,24,26,28,30,32,34,36,38,40,42,杂质率,%,8.4,9.5,11.8,10.4,13.3,14.8,13.2,14.7,16.4,16.5,18.9,18.5,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,(8.4,9.5,11.8,10.4,13.3,14.8,13.2,14.7,16.4,16.5,18.9,18.5),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。,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,y,x-,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,A,B,C,D,E,F,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：,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,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,if,if,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,while,for(,变量,in,向量,),表达式,for,(i in 1:10),print,(i),while(,条件,),表达式,i-1,while,(i10),print,(i),i-i+1,函数举例,定义函数：,rcal-function(x,y),z-x2+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,R,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。,R,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。,R,脚本是输入的多个命令行。,R,具有精确控制的绘图功能，生成的图可以另存为多种格式。,R,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。,推荐教材,Peter Dalgaard,Introductory statistics with R,Crawley,Statistics an introduction using R,E.Paradis,R for Beginners,Verzani,SimpleR.,D G Rossiter,Introduction to the R Project for Statistical Computing for use at ITC,J.Maindonald,Using R for data analysis and graphics introduction code and commentary using R,Venables,W.N.&Ripley,B.D.,Modern Applied Statistics with S,R,资源,R,主页,:,www.r-project.org,CRAN,北京镜像,(,数学所,),ftp.ctex.org/mirrors/CRAN/,群落生态学数据分析,ecology.msu.montana.edu/labdsv/R/labs/,Statistics with R,zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/all.html,NCEAS,提供的,R,资源,www.nceas.ucsb.edu/scicomp/RProgTutorialsLatest.html,