R语言入门与实践：数据分析与绘图

"R软件使用手册，学习查讯均可" 本资源是一份关于R语言的使用手册，适合编程时查询和学习使用。手册涵盖了R语言的基础知识，包括环境设置、基本操作、对象处理、有序和无序因子以及数组和矩阵的操作。手册详细介绍了R语言的各个关键概念，帮助用户快速理解和掌握R语言。 1. R语言环境：R语言是一个用于统计计算和图形绘制的开源编程环境。它提供了丰富的统计分析工具和可视化能力，广泛应用于数据科学、生物信息学和社会科学等领域。 1.1 相关的软件和文档：R项目提供了一系列的软件工具和文档，如R Studio作为集成开发环境（IDE），以及各种包（packages）扩展了R的功能，例如ggplot2用于高级数据可视化，dplyr用于数据操作等。 1.2 R与统计：R语言的设计初衷是为了方便统计分析，因此其内置了许多统计函数，如t.test、cor、lm等，可以进行各种统计测试、回归分析和建模。 1.3 R与视窗系统：R可以在多种操作系统上运行，包括Windows、Mac OS X和Linux。在不同系统上，R的使用方式和界面可能略有差异。 1.4 R的交互使用：R主要是通过命令行交互方式进行工作的，用户输入命令，R立即执行并返回结果。 1.5 入门训练：对于初学者，手册建议通过执行简单的命令和探索内置数据集来熟悉R的环境。 1.6 获取函数和功能的帮助信息：R提供了help()函数，可以通过函数名或关键词获取帮助文档。 1.7 R的命令、对大小写的敏感，等等：R是大小写敏感的，命令和变量名必须保持一致的大小写。 1.8 对已输入命令的记忆和更改：R具有命令历史记录，可以通过上箭头键调用之前输入的命令，同时可以使用edit()函数编辑之前的命令。 1.9 命令文件的执行和输出的转向到文件：用户可以将命令保存到.R文件中，然后使用source()函数执行。使用sink()函数可以将输出重定向到文件。 1.10 数据的保持与对象的清除：R中的数据存储为对象，可以使用assign()创建，rm()删除，save()和load()保存和加载。 2. 简单操作：这部分讲解了R中的基本数据结构和操作，如向量的创建、运算、索引以及逻辑向量的使用。 2.1 向量与赋值：向量是R中最基本的数据类型，可以用于存储同类型的数据，如数字、字符或逻辑值。 2.2 向量运算：R支持向量的算术运算，如加减乘除，以及逻辑运算。 2.3 产生规则的序列：使用：或seq()函数可以生成等差或等比序列。 2.4 逻辑向量：逻辑向量用于布尔运算，可以进行条件筛选。 2.5 缺失值：R中的NA表示缺失值，可以参与运算，但通常会返回NA。 2.6 字符向量：字符串在R中以字符向量形式存在，可以进行拼接和查找操作。 2.7 索引向量：索引向量用于选取和修改数据集的子集。 2.8 对象的其他类型：R还支持列表、数据框、因子、函数等复杂数据类型。 3. 对象、模式和属性：这部分讨论了如何查看和操作R中的对象属性，如模式（数据类型）、长度以及自定义属性。 3.1 固有属性：模式（如数值、字符、逻辑）和长度是对象的基本属性。 3.2 改变对象的长度：可以使用c()或length()函数调整对象长度。 3.3 属性的获取和设置：attr()函数用于获取和设置对象的属性。 3.4 对象的类别：了解对象的类别有助于正确处理数据，例如因子（factor）是有序或无序的。 4. 有序和无序因子：因子是R中处理分类数据的特殊数据类型，有序因子允许进行等级比较。 4.1 函数tapply()和ragged数组：tapply()用于按分组应用函数，ragged数组处理不规则的数据。 4.2 有序因子：有序因子有明确的顺序，可用于排序和比较。 5. 数组和矩阵：这部分深入探讨了多维数据结构的使用。 5.1 数组：数组可以容纳不同类型的元素，如数值、字符和逻辑。 5.2 索引和子块：通过下标访问数组的特定部分。 5.3 索引数组：使用数组作为索引选择数组中的元素。 5.4 函数array()：创建多维数组，通过数组参数定义维度。 5.4.1 向量和数组的混合运算：R支持向量和数组的运算，遵循重复规则。 5.5 外积：两个向量的外积生成一个新的矩阵。 5.6 广义转置：转置不仅可以应用于矩阵，还可以应用于更复杂的数组。 5.7 专门的矩阵功能：包括矩阵乘法、逆、特征值和特征向量。 5.8 奇异值分解和行列式：SVD用于矩阵分析，行列式用于判断矩阵的性质。 5.9 最小二乘拟合及QR分解：这些是线性代数方法，在统计建模中非常有用。 5.10 分区矩阵：cbind()和rbind()用于水平和垂直连接对象，形成新的矩阵或数组。 这份手册详细全面地介绍了R语言的基础知识，无论你是初学者还是经验丰富的用户，都能从中获得有价值的信息。通过阅读和实践，你将能够熟练掌握R语言，进行高效的数据分析和可视化工作。