基本命令练习

下面的代码涵盖了一些分析数据常用的一些R语言的命令：

#基本向量、矩阵的一般操作
x <- c(1,3,2,5)
x
x = c(1,6,2)
x
y = c(1,4,3)
length(x)
length(y)
x+y
ls()
rm(x,y)
ls()
rm(list=ls())
?matrix
x=matrix(data=c(1,2,3,4), nrow=2, ncol=2)
x
x=matrix(c(1,2,3,4),2,2)
matrix(c(1,2,3,4),2,2,byrow=TRUE)
sqrt(x)
x^2
x=rnorm(50)
y=x+rnorm(50,mean=50,sd=.1)
cor(x,y)
set.seed(1303)#代码产生完全相同的一组随机数
# 用于设定随机数种子，一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列，这个函数的主要目的，
# 是让你的模拟能够可重复出现，因为很多时候我们需要取随机数，但这段代码再跑一次的时候，
# 结果就不一样了，如果需要重复出现同样的模拟结果的话，就可以用set.seed()。在调试程序
# 或者做展示的时候，结果的可重复性是很重要的，所以随机数种子也就很有必要。
rnorm(50)
set.seed(3)#里面的参数可以是任意整数
y=rnorm(100)
mean(y)   #计算均值
var(y)    #计算方差
sqrt(var(y)) #计算开方
sd(y)    #计算标准差
#分享一些作图函数
x=rnorm(100)
y=rnorm(100)
plot(x,y)
plot(x,y,xlab="this is the x-axis",ylab="this is the y-axis",main="Plot of X vs Y")
pdf("Figure.pdf")#用jpeg（）函数绘制jpeg图
plot(x,y,col="green")
dev.off()
x=seq(1,10)
x
x=1:10
x
x=seq(-pi,pi,length=50)
# contour()产生一个个等高线图，表示三维数据
y=x
f=outer(x,y,function(x,y)cos(y)/(1+x^2))
contour(x,y,f)#?contour掌握更多用法，调整函数输出
contour(x,y,f,nlevels=45,add=T)
fa=(f-t(f))/2
contour(x,y,fa,nlevels=15)
image(x,y,fa)#热图，能产生一个有颜色的图
persp(x,y,fa)#产生一个三维图
persp(x,y,fa,theta=30)
persp(x,y,fa,theta=30,phi=20)#参数theta与phi控制观看的角度
persp(x,y,fa,theta=30,phi=70)
persp(x,y,fa,theta=30,phi=40)
library(rgl)
open3d()
surface3d(x,y,fa,back="lines",color=terrain.colors(x^2))#绘制曲面
# Indexing Data
dev.off
A=matrix(1:16,4,4)
A
A[2,3]
A[c(1,3),c(2,4)]
A[1:3,2:4]
A[1:2,]
A[,1:2]
A[1,]
A[-c(1,3),]
A[-c(1,3),-c(1,3,4)]
dim(A)  #观看A向量的维数

R语言加载分析数据的几种方法

data(Auto,package='ISLR')#输出数据框格式
fix(Auto)#电子表格浏览数据
Auto=read.table("Auto.data",header=T,na.strings="?")
fix(Auto)
Auto=read.csv("customer.csv",header=T,na.strings="?")#用指定的标号作缺失标记
fix(Auto)#挺好用的哇塞
dim(Auto)
Auto[1:4,]
Auto=na.omit(Auto)#简单剔除缺失值所在的行
dim(Auto)
names(Auto)# Additional Graphical and Numerical Summariesplot(cylinders, mpg)
plot(Auto$cylinders, Auto$mpg)
attach(Auto)
plot(cylinders, mpg)
cylinders=as.factor(cylinders)#将定量的变量转换为定性变量
plot(cylinders, mpg)
plot(cylinders, mpg, col="red")
plot(cylinders, mpg, col="red", varwidth=T)
plot(cylinders, mpg, col="red", varwidth=T,horizontal=T)
plot(cylinders, mpg, col="red", varwidth=T, xlab="cylinders", ylab="MPG")
#如果绘制在x轴上的变量是定性的，箱线图（boxplot）将自动通过plot函数产生：数据没有，需作验证
hist(mpg)
hist(mpg,col=2)
hist(mpg,col=2,breaks=15)
pairs(Auto)
pairs(~ mpg + displacement + horsepower + weight + acceleration, Auto)
plot(horsepower,mpg)
identify(horsepower,mpg,name)#交互指定显示某个变量值
summary(Auto)
summary(mpg)

最后保存当前的工作空间，以便下次加载到这次的工作状态

savehistory()loadhistory()

R语言分析数据

给出college.csv数据中的内容，college.csv CSDN无法加载，若有小伙伴需要，可以留言哦(*^_^*)

college = read.csv("data//college.csv")#加载数据
#用ecel表格方式打开查看某数据
fix(college)
#给college数据集中每一行数据命名
rownames(college) = college[,1]
#删除掉college数据中的第一列数据
college = college[,-1]fix(college)
summary(college)X       Private        Apps      Abilene Christian University:  1   No :212   Min.   :   81  Adelphi University          :  1   Yes:565   1st Qu.:  776  Adrian College              :  1             Median : 1558  Agnes Scott College         :  1             Mean   : 3002  Alaska Pacific University   :  1             3rd Qu.: 3624  Albertson College           :  1             Max.   :48094  (Other)                     :771                            Accept          Enroll     Top10perc前10名   Top25perc    Min.   :   72   Min.   :  35   Min.   : 1.00   Min.   :  9.0  1st Qu.:  604   1st Qu.: 242   1st Qu.:15.00   1st Qu.: 41.0  Median : 1110   Median : 434   Median :23.00   Median : 54.0  Mean   : 2019   Mean   : 780   Mean   :27.56   Mean   : 55.8  3rd Qu.: 2424   3rd Qu.: 902   3rd Qu.:35.00   3rd Qu.: 69.0  Max.   :26330   Max.   :6392   Max.   :96.00   Max.   :100.0  F.Undergrad     P.Undergrad         Outstate       Room.Board  Min.   :  139   Min.   :    1.0   Min.   : 2340   Min.   :1780  1st Qu.:  992   1st Qu.:   95.0   1st Qu.: 7320   1st Qu.:3597  Median : 1707   Median :  353.0   Median : 9990   Median :4200  Mean   : 3700   Mean   :  855.3   Mean   :10441   Mean   :4358  3rd Qu.: 4005   3rd Qu.:  967.0   3rd Qu.:12925   3rd Qu.:5050  Max.   :31643   Max.   :21836.0   Max.   :21700   Max.   :8124  Books           Personal         PhD            Terminal    Min.   :  96.0   Min.   : 250   Min.   :  8.00   Min.   : 24.0  1st Qu.: 470.0   1st Qu.: 850   1st Qu.: 62.00   1st Qu.: 71.0  Median : 500.0   Median :1200   Median : 75.00   Median : 82.0  Mean   : 549.4   Mean   :1341   Mean   : 72.66   Mean   : 79.7  3rd Qu.: 600.0   3rd Qu.:1700   3rd Qu.: 85.00   3rd Qu.: 92.0  Max.   :2340.0   Max.   :6800   Max.   :103.00   Max.   :100.0  S.F.Ratio      perc.alumni        Expend        Grad.Rate     Min.   : 2.50   Min.   : 0.00   Min.   : 3186   Min.   : 10.00  1st Qu.:11.50   1st Qu.:13.00   1st Qu.: 6751   1st Qu.: 53.00  Median :13.60   Median :21.00   Median : 8377   Median : 65.00  Mean   :14.09   Mean   :22.74   Mean   : 9660   Mean   : 65.46  3rd Qu.:16.50   3rd Qu.:31.00   3rd Qu.:10830   3rd Qu.: 78.00  Max.   :39.80   Max.   :64.00   Max.   :56233   Max.   :118.00

pairs(college[,1:10])  #取college 1到10列的变量，两两做散点图

由上图，可以看看两两变量之间到底有没有函数关系。

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