summaryrefslogtreecommitdiffhomepage
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-rw-r--r--zh-cn/r-cn.html.markdown1080
1 files changed, 540 insertions, 540 deletions
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+++ b/zh-cn/r-cn.html.markdown
@@ -1,540 +1,540 @@
----
-language: R
-contributors:
- - ["e99n09", "http://github.com/e99n09"]
- - ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"]
-translators:
- - ["小柒", "http://weibo.com/u/2328126220"]
- - ["alswl", "https://github.com/alswl"]
-filename: learnr.r
----
-
-R 是一门统计语言。它有很多数据分析和挖掘程序包。可以用来统计、分析和制图。
-你也可以在 LaTeX 文档中运行 `R` 命令。
-
-```python
-# 评论以 # 开始
-
-# R 语言原生不支持 多行注释
-# 但是你可以像这样来多行注释
-
-# 在窗口里按回车键可以执行一条命令
-
-
-###################################################################
-# 不用懂编程就可以开始动手了
-###################################################################
-
-data() # 浏览内建的数据集
-data(rivers) # 北美主要河流的长度(数据集)
-ls() # 在工作空间中查看「河流」是否出现
-head(rivers) # 撇一眼数据集
-# 735 320 325 392 524 450
-length(rivers) # 我们测量了多少条河流?
-# 141
-summary(rivers)
-# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
-stem(rivers) # 茎叶图(一种类似于直方图的展现形式)
-#
-# The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |
-#
-# 0 | 4
-# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
-# 4 | 111222333445566779001233344567
-# 6 | 000112233578012234468
-# 8 | 045790018
-# 10 | 04507
-# 12 | 1471
-# 14 | 56
-# 16 | 7
-# 18 | 9
-# 20 |
-# 22 | 25
-# 24 | 3
-# 26 |
-# 28 |
-# 30 |
-# 32 |
-# 34 |
-# 36 | 1
-
-
-stem(log(rivers)) # 查看数据集的方式既不是标准形式,也不是取log后的结果! 看起来,是钟形曲线形式的基本数据集
-
-# The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
-#
-# 48 | 1
-# 50 |
-# 52 | 15578
-# 54 | 44571222466689
-# 56 | 023334677000124455789
-# 58 | 00122366666999933445777
-# 60 | 122445567800133459
-# 62 | 112666799035
-# 64 | 00011334581257889
-# 66 | 003683579
-# 68 | 0019156
-# 70 | 079357
-# 72 | 89
-# 74 | 84
-# 76 | 56
-# 78 | 4
-# 80 |
-# 82 | 2
-
-
-hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # 试试用这些参数画画 (译者注:给 river 做统计频数直方图,包含了这些参数:数据源,颜色,边框,空格)
-hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #你还可以做更多式样的绘图
-
-# 还有其他一些简单的数据集可以被用来加载。R 语言包括了大量这种 data()
-data(discoveries)
-plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
-# 译者注:参数为(数据源,颜色,线条宽度,X 轴名称,标题)
-plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
-
-
-# 除了按照默认的年份排序,我们还可以排序来发现特征
-sort(discoveries)
-# [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
-# [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
-# [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
-# [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12
-
-stem(discoveries, scale=2) # 译者注:茎叶图(数据,放大系数)
-#
-# The decimal point is at the |
-#
-# 0 | 000000000
-# 1 | 000000000000
-# 2 | 00000000000000000000000000
-# 3 | 00000000000000000000
-# 4 | 000000000000
-# 5 | 0000000
-# 6 | 000000
-# 7 | 0000
-# 8 | 0
-# 9 | 0
-# 10 | 0
-# 11 |
-# 12 | 0
-
-max(discoveries)
-# 12
-
-summary(discoveries)
-# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
-# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0
-
-
-
-
-#基本的统计学操作也不需要任何编程知识
-
-#随机生成数据
-round(runif(7, min=.5, max=6.5))
-# 译者注:runif 产生随机数,round 四舍五入
-# 1 4 6 1 4 6 4
-
-# 你输出的结果会和我们给出的不同,除非我们设置了相同的随机种子 random.seed(31337)
-
-
-#从标准高斯函数中随机生成 9 次
-rnorm(9)
-# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271
-# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-#########################
-# 基础编程
-#########################
-
-# 数值
-
-#“数值”指的是双精度的浮点数
-5 # 5
-class(5) # "numeric"
-5e4 # 50000 # 用科学技术法方便的处理极大值、极小值或者可变的量级
-6.02e23 # 阿伏伽德罗常数#
-1.6e-35 # 布朗克长度
-
-# 长整数并用 L 结尾
-5L # 5
-#输出5L
-class(5L) # "integer"
-
-# 可以自己试一试?用 class() 函数获取更多信息
-# 事实上,你可以找一些文件查阅 `xyz` 以及xyz的差别
-# `xyz` 用来查看源码实现,?xyz 用来看帮助
-
-# 算法
-10 + 66 # 76
-53.2 - 4 # 49.2
-2 * 2.0 # 4
-3L / 4 # 0.75
-3 %% 2 # 1
-
-# 特殊数值类型
-class(NaN) # "numeric"
-class(Inf) # "numeric"
-class(-Inf) # "numeric" # 在以下场景中会用到 integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- 消除 Z 轴数据
-
-# 但要注意,NaN 并不是唯一的特殊数值类型……
-class(NA) # 看上面
-class(NULL) # NULL
-
-
-# 简单列表
-c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9) # 6 8 7 5 3 0 9
-c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
-c('Z', 'o', 'r', 'o') == "Zoro" # FALSE FALSE FALSE FALSE
-
-# 一些优雅的内置功能
-5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
-
-seq(from=0, to=31337, by=1337)
-# [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707
-# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
-
-letters
-# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
-# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
-
-month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
-
-
-# Access the n'th element of a list with list.name[n] or sometimes list.name[[n]]
-# 使用 list.name[n] 来访问第 n 个列表元素,有时候需要使用 list.name[[n]]
-letters[18] # "r"
-LETTERS[13] # "M"
-month.name[9] # "September"
-c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7
-
-
-
-# 字符串
-
-# 字符串和字符在 R 语言中没有区别
-"Horatio" # "Horatio"
-class("Horatio") # "character"
-substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
-gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
-
-
-
-# 逻辑值
-
-# 布尔值
-class(TRUE) # "logical"
-class(FALSE) # "logical"
-# 和我们预想的一样
-TRUE == TRUE # TRUE
-TRUE == FALSE # FALSE
-FALSE != FALSE # FALSE
-FALSE != TRUE # TRUE
-# 缺失数据(NA)也是逻辑值
-class(NA) # "logical"
-#定义NA为逻辑型
-
-
-
-# 因子
-# 因子是为数据分类排序设计的(像是排序小朋友们的年级或性别)
-levels(factor(c("female", "male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA"
-
-factor(c("female", "female", "male", "NA", "female"))
-# female female male NA female
-# Levels: female male NA
-
-data(infert) # 自然以及引产导致的不育症
-levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs"
-
-
-
-# 变量
-
-# 有许多种方式用来赋值
-x = 5 # 这样可以
-y <- "1" # 更推荐这样
-TRUE -> z # 这样可行,但是很怪
-
-#我们还可以使用强制转型
-as.numeric(y) # 1
-as.character(x) # "5"
-
-# 循环
-
-# for 循环语句
-for (i in 1:4) {
- print(i)
-}
-
-# while 循环
-a <- 10
-while (a > 4) {
- cat(a, "...", sep = "")
- a <- a - 1
-}
-
-# 记住,在 R 语言中 for / while 循环都很慢
-# 建议使用 apply()(我们一会介绍)来错做一串数据(比如一列或者一行数据)
-
-# IF/ELSE
-
-# 再来看这些优雅的标准
-if (4 > 3) {
- print("Huzzah! It worked!")
-} else {
- print("Noooo! This is blatantly illogical!")
-}
-
-# =>
-# [1] "Huzzah! It worked!"
-
-# 函数
-
-# 定义如下
-jiggle <- function(x) {
- x + rnorm(x, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise
- return(x)
-}
-
-# 和其他 R 语言函数一样调用
-jiggle(5) # 5±ε. 使用 set.seed(2716057) 后, jiggle(5)==5.005043
-
-#########################
-# 数据容器:vectors, matrices, data frames, and arrays
-#########################
-
-# 单维度
-# 你可以将目前我们学习到的任何类型矢量化,只要它们拥有相同的类型
-vec <- c(8, 9, 10, 11)
-vec # 8 9 10 11
-# 矢量的类型是这一组数据元素的类型
-class(vec) # "numeric"
-# If you vectorize items of different classes, weird coercions happen
-#如果你强制的将不同类型数值矢量化,会出现特殊值
-c(TRUE, 4) # 1 4
-c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4"
-
-#我们这样来取内部数据,(R 的下标索引顺序 1 开始)
-vec[1] # 8
-# 我们可以根据条件查找特定数据
-which(vec %% 2 == 0) # 1 3
-# 抓取矢量中第一个和最后一个字符
-head(vec, 1) # 8
-tail(vec, 1) # 11
-#如果下标溢出或不存会得到 NA
-vec[6] # NA
-# 你可以使用 length() 获取矢量的长度
-length(vec) # 4
-
-# 你可以直接操作矢量或者矢量的子集
-vec * 4 # 16 20 24 28
-vec[2:3] * 5 # 25 30
-# 这里有许多内置的函数,来表现向量
-mean(vec) # 9.5
-var(vec) # 1.666667
-sd(vec) # 1.290994
-max(vec) # 11
-min(vec) # 8
-sum(vec) # 38
-
-# 二维(相同元素类型)
-
-#你可以为同样类型的变量建立矩阵
-mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
-mat
-# =>
-# [,1] [,2]
-# [1,] 1 4
-# [2,] 2 5
-# [3,] 3 6
-# 和 vector 不一样的是,一个矩阵的类型真的是 「matrix」,而不是内部元素的类型
-class(mat) # => "matrix"
-# 访问第一行的字符
-mat[1,] # 1 4
-# 操作第一行数据
-3 * mat[,1] # 3 6 9
-# 访问一个特定数据
-mat[3,2] # 6
-# 转置整个矩阵(译者注:变成 2 行 3 列)
-t(mat)
-# =>
-# [,1] [,2] [,3]
-# [1,] 1 2 3
-# [2,] 4 5 6
-
-# 使用 cbind() 函数把两个矩阵按列合并,形成新的矩阵
-mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
-mat2
-# =>
-# [,1] [,2]
-# [1,] "1" "dog"
-# [2,] "2" "cat"
-# [3,] "3" "bird"
-# [4,] "4" "dog"
-class(mat2) # matrix
-# Again, note what happened!
-# 注意
-# 因为矩阵内部元素必须包含同样的类型
-# 所以现在每一个元素都转化成字符串
-c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
-
-# 按行合并两个向量,建立新的矩阵
-mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
-mat3
-# =>
-# [,1] [,2] [,3] [,4]
-# [1,] 1 2 4 5
-# [2,] 6 7 0 4
-# 哈哈,数据类型都一样的,没有发生强制转换,生活真美好
-
-# 二维(不同的元素类型)
-
-# 利用 data frame 可以将不同类型数据放在一起
-dat <- data.frame(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog"))
-names(dat) <- c("number", "species") # 给数据列命名
-class(dat) # "data.frame"
-dat
-# =>
-# number species
-# 1 5 dog
-# 2 2 cat
-# 3 1 bird
-# 4 4 dog
-class(dat$number) # "numeric"
-class(dat[,2]) # "factor"
-# data.frame() 会将字符向量转换为 factor 向量
-
-# 有很多精妙的方法来获取 data frame 的子数据集
-dat$number # 5 2 1 4
-dat[,1] # 5 2 1 4
-dat[,"number"] # 5 2 1 4
-
-# 多维(相同元素类型)
-
-# 使用 arry 创造一个 n 维的表格
-# You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix)
-# 你可以建立一个 2 维表格(有点像矩阵)
-array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
-# =>
-# [,1] [,2] [,3] [,4]
-# [1,] 1 4 8 3
-# [2,] 2 5 9 6
-#你也可以利用数组建立一个三维的矩阵
-array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
-# =>
-# , , 1
-#
-# [,1] [,2]
-# [1,] 2 8
-# [2,] 300 9
-# [3,] 4 0
-#
-# , , 2
-#
-# [,1] [,2]
-# [1,] 5 66
-# [2,] 60 7
-# [3,] 0 847
-
-#列表(多维的,不同类型的)
-
-# R语言有列表的形式
-list1 <- list(time = 1:40)
-list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # 随机
-list1
-
-# You can get items in the list like so
-# 你可以这样获得列表的元素
-list1$time
-# You can subset list items like vectors
-# 你也可以和矢量一样获取他们的子集
-list1$price[4]
-
-#########################
-# apply()函数家族
-#########################
-
-# 还记得 mat 么?
-mat
-# =>
-# [,1] [,2]
-# [1,] 1 4
-# [2,] 2 5
-# [3,] 3 6
-# Use apply(X, MARGIN, FUN) to apply function FUN to a matrix X
-# 使用(X, MARGIN, FUN)将函数 FUN 应用到矩阵 X 的行 (MAR = 1) 或者 列 (MAR = 2)
-# That is, R does FUN to each row (or column) of X, much faster than a
-# R 在 X 的每一行/列使用 FUN,比循环要快很多
-apply(mat, MAR = 2, myFunc)
-# =>
-# [,1] [,2]
-# [1,] 3 15
-# [2,] 7 19
-# [3,] 11 23
-# 还有其他家族函数 ?lapply, ?sapply
-
-# 不要被吓到,虽然许多人在此都被搞混
-# plyr 程序包的作用是用来改进 apply() 函数家族
-
-install.packages("plyr")
-require(plyr)
-?plyr
-
-#########################
-# 载入数据
-#########################
-
-# "pets.csv" 是网上的一个文本
-pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
-pets
-head(pets, 2) # 前两行
-tail(pets, 1) # 最后一行
-
-# 以 .csv 格式来保存数据集或者矩阵
-write.csv(pets, "pets2.csv") # 保存到新的文件 pets2.csv
-# set working directory with setwd(), look it up with getwd()
-# 使用 setwd() 改变工作目录,使用 getwd() 查看当前工作目录
-
-# 尝试使用 ?read.csv 和 ?write.csv 来查看更多信息
-
-#########################
-# 画图
-#########################
-
-# 散点图
-plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") # 译者注:横轴 list1$time,纵轴 wlist1$price,标题 fake data
-# 回归图
-linearModel <- lm(price ~ time, data = list1) # 译者注:线性模型,数据集为list1,以价格对时间做相关分析模型
-linearModel # 拟合结果
-# 将拟合结果展示在图上,颜色设为红色
-abline(linearModel, col = "red")
-# 也可以获取各种各样漂亮的分析图
-plot(linearModel)
-
-# 直方图
-hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") # 译者注:统计频数直方图
-
-# 柱状图
-barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
-
-# 可以尝试着使用 ggplot2 程序包来美化图片
-install.packages("ggplot2")
-require(ggplot2)
-?ggplot2
-
-```
-
-## 获得 R
-
-* 从 [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/) 获得安装包和图形化界面
-* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) 是另一个图形化界面
+---
+language: R
+contributors:
+ - ["e99n09", "http://github.com/e99n09"]
+ - ["isomorphismes", "http://twitter.com/isomorphisms"]
+translators:
+ - ["小柒", "http://weibo.com/u/2328126220"]
+ - ["alswl", "https://github.com/alswl"]
+filename: learnr.r
+---
+
+R 是一门统计语言。它有很多数据分析和挖掘程序包。可以用来统计、分析和制图。
+你也可以在 LaTeX 文档中运行 `R` 命令。
+
+```python
+# 评论以 # 开始
+
+# R 语言原生不支持 多行注释
+# 但是你可以像这样来多行注释
+
+# 在窗口里按回车键可以执行一条命令
+
+
+###################################################################
+# 不用懂编程就可以开始动手了
+###################################################################
+
+data() # 浏览内建的数据集
+data(rivers) # 北美主要河流的长度(数据集)
+ls() # 在工作空间中查看「河流」是否出现
+head(rivers) # 撇一眼数据集
+# 735 320 325 392 524 450
+length(rivers) # 我们测量了多少条河流?
+# 141
+summary(rivers)
+# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
+# 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0
+stem(rivers) # 茎叶图(一种类似于直方图的展现形式)
+#
+# The decimal point is 2 digit(s) to the right of the |
+#
+# 0 | 4
+# 2 | 011223334555566667778888899900001111223333344455555666688888999
+# 4 | 111222333445566779001233344567
+# 6 | 000112233578012234468
+# 8 | 045790018
+# 10 | 04507
+# 12 | 1471
+# 14 | 56
+# 16 | 7
+# 18 | 9
+# 20 |
+# 22 | 25
+# 24 | 3
+# 26 |
+# 28 |
+# 30 |
+# 32 |
+# 34 |
+# 36 | 1
+
+
+stem(log(rivers)) # 查看数据集的方式既不是标准形式,也不是取log后的结果! 看起来,是钟形曲线形式的基本数据集
+
+# The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |
+#
+# 48 | 1
+# 50 |
+# 52 | 15578
+# 54 | 44571222466689
+# 56 | 023334677000124455789
+# 58 | 00122366666999933445777
+# 60 | 122445567800133459
+# 62 | 112666799035
+# 64 | 00011334581257889
+# 66 | 003683579
+# 68 | 0019156
+# 70 | 079357
+# 72 | 89
+# 74 | 84
+# 76 | 56
+# 78 | 4
+# 80 |
+# 82 | 2
+
+
+hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # 试试用这些参数画画 (译者注:给 river 做统计频数直方图,包含了这些参数:数据源,颜色,边框,空格)
+hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) #你还可以做更多式样的绘图
+
+# 还有其他一些简单的数据集可以被用来加载。R 语言包括了大量这种 data()
+data(discoveries)
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
+# 译者注:参数为(数据源,颜色,线条宽度,X 轴名称,标题)
+plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year", main="Number of important discoveries per year")
+
+
+# 除了按照默认的年份排序,我们还可以排序来发现特征
+sort(discoveries)
+# [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
+# [26] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3
+# [51] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4
+# [76] 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 8 9 10 12
+
+stem(discoveries, scale=2) # 译者注:茎叶图(数据,放大系数)
+#
+# The decimal point is at the |
+#
+# 0 | 000000000
+# 1 | 000000000000
+# 2 | 00000000000000000000000000
+# 3 | 00000000000000000000
+# 4 | 000000000000
+# 5 | 0000000
+# 6 | 000000
+# 7 | 0000
+# 8 | 0
+# 9 | 0
+# 10 | 0
+# 11 |
+# 12 | 0
+
+max(discoveries)
+# 12
+
+summary(discoveries)
+# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
+# 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0
+
+
+
+
+#基本的统计学操作也不需要任何编程知识
+
+#随机生成数据
+round(runif(7, min=.5, max=6.5))
+# 译者注:runif 产生随机数,round 四舍五入
+# 1 4 6 1 4 6 4
+
+# 你输出的结果会和我们给出的不同,除非我们设置了相同的随机种子 random.seed(31337)
+
+
+#从标准高斯函数中随机生成 9 次
+rnorm(9)
+# [1] 0.07528471 1.03499859 1.34809556 -0.82356087 0.61638975 -1.88757271
+# [7] -0.59975593 0.57629164 1.08455362
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+#########################
+# 基础编程
+#########################
+
+# 数值
+
+#“数值”指的是双精度的浮点数
+5 # 5
+class(5) # "numeric"
+5e4 # 50000 # 用科学技术法方便的处理极大值、极小值或者可变的量级
+6.02e23 # 阿伏伽德罗常数#
+1.6e-35 # 布朗克长度
+
+# 长整数并用 L 结尾
+5L # 5
+#输出5L
+class(5L) # "integer"
+
+# 可以自己试一试?用 class() 函数获取更多信息
+# 事实上,你可以找一些文件查阅 `xyz` 以及xyz的差别
+# `xyz` 用来查看源码实现,?xyz 用来看帮助
+
+# 算法
+10 + 66 # 76
+53.2 - 4 # 49.2
+2 * 2.0 # 4
+3L / 4 # 0.75
+3 %% 2 # 1
+
+# 特殊数值类型
+class(NaN) # "numeric"
+class(Inf) # "numeric"
+class(-Inf) # "numeric" # 在以下场景中会用到 integrate( dnorm(x), 3, Inf ) -- 消除 Z 轴数据
+
+# 但要注意,NaN 并不是唯一的特殊数值类型……
+class(NA) # 看上面
+class(NULL) # NULL
+
+
+# 简单列表
+c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9) # 6 8 7 5 3 0 9
+c('alef', 'bet', 'gimmel', 'dalet', 'he')
+c('Z', 'o', 'r', 'o') == "Zoro" # FALSE FALSE FALSE FALSE
+
+# 一些优雅的内置功能
+5:15 # 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
+
+seq(from=0, to=31337, by=1337)
+# [1] 0 1337 2674 4011 5348 6685 8022 9359 10696 12033 13370 14707
+# [13] 16044 17381 18718 20055 21392 22729 24066 25403 26740 28077 29414 30751
+
+letters
+# [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s"
+# [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z"
+
+month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"
+
+
+# Access the n'th element of a list with list.name[n] or sometimes list.name[[n]]
+# 使用 list.name[n] 来访问第 n 个列表元素,有时候需要使用 list.name[[n]]
+letters[18] # "r"
+LETTERS[13] # "M"
+month.name[9] # "September"
+c(6, 8, 7, 5, 3, 0, 9)[3] # 7
+
+
+
+# 字符串
+
+# 字符串和字符在 R 语言中没有区别
+"Horatio" # "Horatio"
+class("Horatio") # "character"
+substr("Fortuna multis dat nimis, nulli satis.", 9, 15) # "multis "
+gsub('u', 'ø', "Fortuna multis dat nimis, nulli satis.") # "Fortøna møltis dat nimis, nølli satis."
+
+
+
+# 逻辑值
+
+# 布尔值
+class(TRUE) # "logical"
+class(FALSE) # "logical"
+# 和我们预想的一样
+TRUE == TRUE # TRUE
+TRUE == FALSE # FALSE
+FALSE != FALSE # FALSE
+FALSE != TRUE # TRUE
+# 缺失数据(NA)也是逻辑值
+class(NA) # "logical"
+#定义NA为逻辑型
+
+
+
+# 因子
+# 因子是为数据分类排序设计的(像是排序小朋友们的年级或性别)
+levels(factor(c("female", "male", "male", "female", "NA", "female"))) # "female" "male" "NA"
+
+factor(c("female", "female", "male", "NA", "female"))
+# female female male NA female
+# Levels: female male NA
+
+data(infert) # 自然以及引产导致的不育症
+levels(infert$education) # "0-5yrs" "6-11yrs" "12+ yrs"
+
+
+
+# 变量
+
+# 有许多种方式用来赋值
+x = 5 # 这样可以
+y <- "1" # 更推荐这样
+TRUE -> z # 这样可行,但是很怪
+
+#我们还可以使用强制转型
+as.numeric(y) # 1
+as.character(x) # "5"
+
+# 循环
+
+# for 循环语句
+for (i in 1:4) {
+ print(i)
+}
+
+# while 循环
+a <- 10
+while (a > 4) {
+ cat(a, "...", sep = "")
+ a <- a - 1
+}
+
+# 记住,在 R 语言中 for / while 循环都很慢
+# 建议使用 apply()(我们一会介绍)来错做一串数据(比如一列或者一行数据)
+
+# IF/ELSE
+
+# 再来看这些优雅的标准
+if (4 > 3) {
+ print("Huzzah! It worked!")
+} else {
+ print("Noooo! This is blatantly illogical!")
+}
+
+# =>
+# [1] "Huzzah! It worked!"
+
+# 函数
+
+# 定义如下
+jiggle <- function(x) {
+ x + rnorm(x, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise
+ return(x)
+}
+
+# 和其他 R 语言函数一样调用
+jiggle(5) # 5±ε. 使用 set.seed(2716057) 后, jiggle(5)==5.005043
+
+#########################
+# 数据容器:vectors, matrices, data frames, and arrays
+#########################
+
+# 单维度
+# 你可以将目前我们学习到的任何类型矢量化,只要它们拥有相同的类型
+vec <- c(8, 9, 10, 11)
+vec # 8 9 10 11
+# 矢量的类型是这一组数据元素的类型
+class(vec) # "numeric"
+# If you vectorize items of different classes, weird coercions happen
+#如果你强制的将不同类型数值矢量化,会出现特殊值
+c(TRUE, 4) # 1 4
+c("dog", TRUE, 4) # "dog" "TRUE" "4"
+
+#我们这样来取内部数据,(R 的下标索引顺序 1 开始)
+vec[1] # 8
+# 我们可以根据条件查找特定数据
+which(vec %% 2 == 0) # 1 3
+# 抓取矢量中第一个和最后一个字符
+head(vec, 1) # 8
+tail(vec, 1) # 11
+#如果下标溢出或不存会得到 NA
+vec[6] # NA
+# 你可以使用 length() 获取矢量的长度
+length(vec) # 4
+
+# 你可以直接操作矢量或者矢量的子集
+vec * 4 # 16 20 24 28
+vec[2:3] * 5 # 25 30
+# 这里有许多内置的函数,来表现向量
+mean(vec) # 9.5
+var(vec) # 1.666667
+sd(vec) # 1.290994
+max(vec) # 11
+min(vec) # 8
+sum(vec) # 38
+
+# 二维(相同元素类型)
+
+#你可以为同样类型的变量建立矩阵
+mat <- matrix(nrow = 3, ncol = 2, c(1,2,3,4,5,6))
+mat
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] 1 4
+# [2,] 2 5
+# [3,] 3 6
+# 和 vector 不一样的是,一个矩阵的类型真的是 「matrix」,而不是内部元素的类型
+class(mat) # => "matrix"
+# 访问第一行的字符
+mat[1,] # 1 4
+# 操作第一行数据
+3 * mat[,1] # 3 6 9
+# 访问一个特定数据
+mat[3,2] # 6
+# 转置整个矩阵(译者注:变成 2 行 3 列)
+t(mat)
+# =>
+# [,1] [,2] [,3]
+# [1,] 1 2 3
+# [2,] 4 5 6
+
+# 使用 cbind() 函数把两个矩阵按列合并,形成新的矩阵
+mat2 <- cbind(1:4, c("dog", "cat", "bird", "dog"))
+mat2
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] "1" "dog"
+# [2,] "2" "cat"
+# [3,] "3" "bird"
+# [4,] "4" "dog"
+class(mat2) # matrix
+# Again, note what happened!
+# 注意
+# 因为矩阵内部元素必须包含同样的类型
+# 所以现在每一个元素都转化成字符串
+c(class(mat2[,1]), class(mat2[,2]))
+
+# 按行合并两个向量,建立新的矩阵
+mat3 <- rbind(c(1,2,4,5), c(6,7,0,4))
+mat3
+# =>
+# [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,] 1 2 4 5
+# [2,] 6 7 0 4
+# 哈哈,数据类型都一样的,没有发生强制转换,生活真美好
+
+# 二维(不同的元素类型)
+
+# 利用 data frame 可以将不同类型数据放在一起
+dat <- data.frame(c(5,2,1,4), c("dog", "cat", "bird", "dog"))
+names(dat) <- c("number", "species") # 给数据列命名
+class(dat) # "data.frame"
+dat
+# =>
+# number species
+# 1 5 dog
+# 2 2 cat
+# 3 1 bird
+# 4 4 dog
+class(dat$number) # "numeric"
+class(dat[,2]) # "factor"
+# data.frame() 会将字符向量转换为 factor 向量
+
+# 有很多精妙的方法来获取 data frame 的子数据集
+dat$number # 5 2 1 4
+dat[,1] # 5 2 1 4
+dat[,"number"] # 5 2 1 4
+
+# 多维(相同元素类型)
+
+# 使用 arry 创造一个 n 维的表格
+# You can make a two-dimensional table (sort of like a matrix)
+# 你可以建立一个 2 维表格(有点像矩阵)
+array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4))
+# =>
+# [,1] [,2] [,3] [,4]
+# [1,] 1 4 8 3
+# [2,] 2 5 9 6
+#你也可以利用数组建立一个三维的矩阵
+array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2))
+# =>
+# , , 1
+#
+# [,1] [,2]
+# [1,] 2 8
+# [2,] 300 9
+# [3,] 4 0
+#
+# , , 2
+#
+# [,1] [,2]
+# [1,] 5 66
+# [2,] 60 7
+# [3,] 0 847
+
+#列表(多维的,不同类型的)
+
+# R语言有列表的形式
+list1 <- list(time = 1:40)
+list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # 随机
+list1
+
+# You can get items in the list like so
+# 你可以这样获得列表的元素
+list1$time
+# You can subset list items like vectors
+# 你也可以和矢量一样获取他们的子集
+list1$price[4]
+
+#########################
+# apply()函数家族
+#########################
+
+# 还记得 mat 么?
+mat
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] 1 4
+# [2,] 2 5
+# [3,] 3 6
+# Use apply(X, MARGIN, FUN) to apply function FUN to a matrix X
+# 使用(X, MARGIN, FUN)将函数 FUN 应用到矩阵 X 的行 (MAR = 1) 或者 列 (MAR = 2)
+# That is, R does FUN to each row (or column) of X, much faster than a
+# R 在 X 的每一行/列使用 FUN,比循环要快很多
+apply(mat, MAR = 2, myFunc)
+# =>
+# [,1] [,2]
+# [1,] 3 15
+# [2,] 7 19
+# [3,] 11 23
+# 还有其他家族函数 ?lapply, ?sapply
+
+# 不要被吓到,虽然许多人在此都被搞混
+# plyr 程序包的作用是用来改进 apply() 函数家族
+
+install.packages("plyr")
+require(plyr)
+?plyr
+
+#########################
+# 载入数据
+#########################
+
+# "pets.csv" 是网上的一个文本
+pets <- read.csv("http://learnxinyminutes.com/docs/pets.csv")
+pets
+head(pets, 2) # 前两行
+tail(pets, 1) # 最后一行
+
+# 以 .csv 格式来保存数据集或者矩阵
+write.csv(pets, "pets2.csv") # 保存到新的文件 pets2.csv
+# set working directory with setwd(), look it up with getwd()
+# 使用 setwd() 改变工作目录,使用 getwd() 查看当前工作目录
+
+# 尝试使用 ?read.csv 和 ?write.csv 来查看更多信息
+
+#########################
+# 画图
+#########################
+
+# 散点图
+plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") # 译者注:横轴 list1$time,纵轴 wlist1$price,标题 fake data
+# 回归图
+linearModel <- lm(price ~ time, data = list1) # 译者注:线性模型,数据集为list1,以价格对时间做相关分析模型
+linearModel # 拟合结果
+# 将拟合结果展示在图上,颜色设为红色
+abline(linearModel, col = "red")
+# 也可以获取各种各样漂亮的分析图
+plot(linearModel)
+
+# 直方图
+hist(rpois(n = 10000, lambda = 5), col = "thistle") # 译者注:统计频数直方图
+
+# 柱状图
+barplot(c(1,4,5,1,2), names.arg = c("red","blue","purple","green","yellow"))
+
+# 可以尝试着使用 ggplot2 程序包来美化图片
+install.packages("ggplot2")
+require(ggplot2)
+?ggplot2
+
+```
+
+## 获得 R
+
+* 从 [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/) 获得安装包和图形化界面
+* [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) 是另一个图形化界面