R语言快速上手小结

R语言和Python都是脚本语言，这里有一篇关于R语言和Python的比较，http://www.360doc.com/content/13/1216/23/1317564_337738626.shtml

再加一个传送门 http://www.zhihu.com/question/21309717/answer/20038616?utm_campaign=rss&utm_medium=rss&utm_source=rss&utm_content=title

R语言是一门弱类型语言，变量的定义不需要进行类型的声明，对于变量的赋值，采用了如下的方式

x<-1

这样就声明了一个x变量，为了观测x的类型，可以采用如下的方式

mode(x)

为了观测当前所有的变量，可以采用如下方式

ls()

为了移除一个变量，可以采用如下方式

x<-1
rm(x)

为了显示一个元素的值，可以采用如下方式

x<-1
print(x)

在R语言中，小编目前已经接触到的并使用的有向量（vector）、列表（list）、数据框（data frame）。其中，数据框数据可以很容易的实现文件的读写操纵，通过如下方式

x<-data.frame("c1"=c(1),"c2"=c(2))
write.table(x,filePath)
x<-read.table(filePath)

上述代码中，c()表示构造出一个向量数据，而write.table()表示向指定文件写入数据框类型数据，read.table()表示从指定文件中读入数据框类型数据。

对于数据框类型数据中元素的读取可以通过如下方式

x<-data.frame("c1"=c(1),"c2"=c(2))
x[1]
x["c1"]
x[ [1] ]

这里注意，在R语言中，对于下标是从1开始计数的。

在进行文件操作的时候，我们可能会关心我们当前的工作目录，可以通过如下方式获取或设置当前的工作目录

getwd()
setwd(workPath)

除了以表格的方式写入数据，还可以写入CSV文件，具体方式如下

x<-c(1,2,3)
write.csv(x, "filePath")

R语言支持冒号运算符来构建等差数组，如

x<-1:5

冒号运算符可以与c()组合使用，如

x<-c(1:5)

对于向量数据中元素的操作，有多种灵活方式，如

x<-c(1:5) #创建向量
x[1]          #获取第一个元素
x[1:3]       #获取1到3之间的元素
x[ x < 3 ]  #获取小于3的元素
x[ -1 ]       #获取除了第一个元素之外的所有元素

向量类型的数据支持向量之间按对应元素进行运算，如

x<-c(1,2)
y<-c(2,3)
x-y
x/y
x+y
x*y

R语言支持列表的数据类型，对于该类型的数据声明，可通过如下方式

x<-list("a", "b", "c")

对于列表类型的数据，有两种数据访问方式，如

x<-list("a","b","c")
x[ 1 ]           #获取第一个元素，类型为list
x[ [ 1 ] ]       #获取第一个元素，类型为字符

R语言支持函数定义功能，对于一个函数，可以通过如下方式进行定义

myfunction<-function( x )
{
   result<-x + 2
   result*2     #最后一行计算值为返回值
}

对于R语言的基本使用先介绍这些。

此外，R语言作为统计工具，提供了丰富的统计函数提供使用，如

x<-c(1,2)
mean(x)#计算样本均值
sd(x)#计算样本标准差
length(x)#获取样本元素个数
sum(x)#对样本求和
sum(x^2)#对样本元素值进行平方再求和
qf(alpha, n1, n2)#f分布自由度为n1,n2的alpha下分位点
qnorm(alpha)#标准正态分布的alpha下分位点
qt(alpha, n)#t分布自由度为n的alpha下分位点
rnorm(n, mu,sigma)#产生n个指定均值和方差的正态分布的随机数

至此，最为基本的R语言快速学习笔记结束，后期有机会将进行扩充，在这里先提供R语言绘图的详细教程的传送门 http://www.harding.edu/fmccown/r/