基本操作
system()
system.time() # 计算系统运算时间
getwd()
setwd("……")
q()
load()
head()
tail()
colors() # 显示657种所有颜色名称
rm()
rm(A)
rm(list = ls()) # 清理全部数据
A <- 2
(A <- 2) #赋值语句外加上括号会打印出赋值后变量的值
# 路径名称使用'/'或'\\', 而不是'\'
odbcConnectExcel('E:/b.xls') # 正确
odbcConnectExcel('E:\\b.xls') # 正确
odbcConnectExcel('E:\b.xls') # 错误# 函数基本格式
hi.world <- function() {
cat("Hello World!\n")
}
hi.world()
# 函数读入和修改
source()
edit()# 包的安装
install.packages('')
# dependencies=TRUE (安装依赖包)
installed.packages()
rownames(installed.packages()) # 查看已经安装的包名
available.packages()
# 包的加载己搜索
search()
library()
require()
# 加载多个包
x <- c("plyr", "psych", "tm")
lapply(x, require, character.only = TRUE)# 帮助
help(exp)
?exp
example(exp)
help.search("poisson")
??"poisson"数据结构
R是一种基于对象的语言。R的对象分为单纯对象和复合对象两种：单纯对象的所有元素都是同一数据类型（数值、字符串），元素不再是对象；复合对象的元素可是是不同的类型，每个元素是一个对象。
在统计学中，变量分为名义变量(nominal variable)或分类变量(categorical variable)，和数值变量(numerical variable)。
在R中，变量类型可以归类为三种类型：名义型、有序型和连续型。名义型表示分类，并且类型之间没有顺序之分，如性别（男性和女性）；有序型也表示分类，不过类型之间存在顺序关系，而非数量关系，如近视程度（不近视、轻微近视、严重近视）；连续型呈现某个范围内的取值，同时存在顺序和数量上的区别，如年龄。
其中，名义型变量和有序型变量在R中被称为因子。
-
R语言中S3,S4,RC结构详见：
-
其他参考资料：
- R语言学习笔记(2)-数据类型和数据结构: http://developer.51cto.com/art/201305/393125.htm
- R语言进阶之4-数据整形(reshape)： http://developer.51cto.com/art/201305/396615.htm
- R语言中的vector(向量),array(数组)总结： http://blog.csdn.net/yezonggang/article/details/51103460
模式和类型查看等
- 在R中，向量的下标从1开始计数（向量长度可以为0）；
- typeof类型仅在numeric上有区别，默认为双精度，整型数据需要加“L”；
- class()和attr()可以对数据类型进行操作，而且对原数据直接进行修改，而不是返回新的数据。
class() # 类：numeric/character/logical/complex/list/data.frame
mode() # 模式属性：numeric/character/logical/complex/list/expression……
typeof() # 类型属性：double/integer/character/logical/complex/list/expression……，仅在numeric上有区别，默认为双精度，整型数据需要加“L”
length() # 长度属性
unclass() # 拆分数据
# class()还可以更改对象的类，直接对数据进行修改
x <- 1:6
class(x) <- "logical"
class(x) = "matrix" # 错误
# 通过函数attributes()和attr()进行操作
attr(x, "dim") = c(2, 3)
str() # 查看数据的内部结构
range() # 取数据范围
Inf # ∞
-Inf # -∞
NA # 缺失值
NULL # 空值
NaN # Not a Number（数据不确定）apply() # 应用于矩阵、数据框或表（数据框和矩阵相似）
apply(m, dimcode, f, fargs) # 详见#矩阵-对行列调用函数
tapply() # 应用于原子型对象（向量）和因子
tapply(X, INDEX, F) # 详见#因子-因子调用函数
lapply() # 应用于列表或数据框（数据框为列表的特例），返回列表
sapply() # 应用于列表或数据框，可以返回列表、向量或矩阵
lapply(m, f) # 详见列表-列表调用函数# 类型转换函数(is./as.)
# is. 判断数据类型，返回TRUE或FALSE
is.na() # 是否缺失
is.nan() # 是否不确定
is.null() # 是否空
is.finite() # 是否有限
is.infinite() # 是否无限
is.numeric() # 是否数值型数据
is.character() # 是否字符型数据
is.logical() # 是否逻辑型数据
is.vector() # 是否向量数据
is.list() # 是否列表向量
is.factor() # 是否因子数据
is.matrix() # 是否矩阵数据
is.array() # 是否数组数据
is.data.frame() # 是否数据框数据
# as. 转换数据类型
as.numeric()
as.character()
as.logical()
as.vector()
as.list()
as.factor()
as.matrix()
as.data.frame()names() # 向量元素的命名/数据集的列标签
dimnames()
dimnames(US_data)[[2]] # 输出列标签 相当于names()
dimnames(US_data)[[1]] # 输出行标签#数据整形
reshape() / stack() / unstack() # 数据框/列表的长、宽格式之间转换
reshape() # R base/stats的函数，参数较多且复杂
reshape(data, varying = NULL, v.names = NULL, timevar = "time",
idvar = "id", ids = 1:NROW(data),
times = seq_along(varying[[1]]),
drop = NULL, direction, new.row.names = NULL,
sep = ".",
split = if (sep == "") {
list(regexp = "[A-Za-z][0-9]", include = TRUE) }
else {
list(regexp = sep, include = FALSE, fixed = TRUE) }
)
x <- data.frame(CK = c(1.1, 1.2, 1.1, 1.5), T1 = c(2.1, 2.2, 2.3, 2.1), T2 = c(2.5, 2.2, 2.3, 2.1))
xx <- stack(x)
unstack(xx)
reshape / reshape2程序包
melt() # “溶解”数据，会根据数据类型）选择melt.data.frame, melt.array 或 melt.list函数进行实际操作
# 数组类型
datax <- array(1:8, dim = c(2, 2, 2))
melt(datax)
melt(datax, varnames = LETTERS[24:26], value.name = "Val") # 修改列名
# 列表类型（元素值排列在前，名称在后，越是顶级的列表元素名称越靠后）
datax <- list(agi = "AT1G10000", GO = c("GO:1010", "GO:2020"), KEGG = c("0100", "0200", "0300"))
melt(datax)
melt(list(at_0100 = datax))
# 数据框类型（相对复杂）
melt(data, id.vars, measure.vars, variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name = "value")
# id.vars是被当做维度的列变量；每个变量在结果中占一列；measure.vars是被当成观测值的列变量，它们的列变量名称和值分别组成variable 和 value两列，列变量名称用variable.name 和 value.name来指定。
aq <- melt(airquality, var.ids = c("Ozone", "Month", "Day"), measure.vars = c(2:4), variable.name = "V.type", value.name = "value")
# var.ids可以写成id，measure.vars可以写成measure。id和即measure.vars这两个参数可以只指定其中一个，剩余的列被当成另外一个参数的值；如果两个都省略，数值型的列被看成观测值，其他的被当成id。
# 如果想省略参数或者去掉部分数据，参数名最好用id/measure，否则得到的结果很可能不是你要的结果
melt(airquality, var.ids = 1) # 返回非理想结果
melt(airquality, id = 1)
cast() # 还原数据及汇总
cast(aq, Ozone + Month + Day ~ V.type)
cast(aq, Month ~ V.type, fun.aggregate = mean, na.rm = TRUE)向量
- 在R中，无法随意添加或删除元素，需要给向量重新赋值，后面的矩阵运算遵循相同规则；
- 两个向量进行运算时，R会自动循环补齐，后面的矩阵运算遵循相同规则；
- 索引向量的语法规则为：向量1[向量2]，负数的下标表示要把相应的元素剔除。
seq() # 简单规律
seq(1, 5, by = 0.5)
seq(10, 100, length = 10)
rep() # 复杂规律
rep(1:5, 2)
rep(1:4, each = 2, times = 3)
rep(1:4, each = 2, len = 4) #因为长度是4，所以仅取前4项
c() # 没有规则，很常用
assign() # 赋值函数
assign（"a", c(1, 2, 3, 4, 5,6, 7, 8, 9))# 无法随意添加或删除元素，需要给向量重新赋值
z <- c(11, 13, 19, 23)
z <- c(z[1:2], 17, z[3:4])
# 两个向量进行运算时，R会自动循环补齐
x <- c(1, 2, 3)
y <- c(4, 6, 8, 10, 12)
x + y# 索引向量的语法规则为：向量1[向量2]
x <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6)
x[c(2, 4)]
x[3:5]
# 负数的下标表示要把相应的元素剔除
x[-1]
x[-2:-4]
# 结果返回为TRUE或者FALSE
any()
all()
# 向量中提取元素
a <- c(-1, 1, -2, 4, -5, 9)
b <- a[a < 0] # 等同于a<0;a[c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE)]
a[a < 0] <- 0
subset()
a[a < 0]
subset(a, a >= 0) # 区别体现subset()排除掉NA值
which() / which.min() / which.max() # 返回元素的位置
which(a < 0)因子
在R中，因子可以看成一个包含了更多信息的向量，是将一个向量的重新“编码”；不同值的分类被称为“水平”。
- 将向量转化成因子，默认转化为名义型变量，如果要有目的地转化为有序型变量，需要设置参数order和levels.
factor()
ssample <- c("BJ", "SH", "CQ", "SH") # 字符型向量 默认转化成名义型变量
sf <- factor(ssample)
nsample <- c(2, 3, 3, 5) # 数值型变量 转化后因子水平按数值大小创建
nf <- factor(nsample)
assessment <- c("weak", "good", "limited", "fair")
assessment1 <- factor(assessment, order = TRUE, levels = c("good", "fair", "limited", "weak")) # 有序型变量 参数order = T, 并设置参数levels
gl()
# 生成因子水平
-n # 为因子水平
-k # 表示重复次数
-length # 表示总观察值
#e.g.
A <- gl(3, 6)
# 因子插入
# 创建时可插入任一水平
sample <- c(12, 15, 7, 10)
fsample <- factor(sample, levels = c(7, 10, 12, 15, 100))
# 插入数据
fsample[5] <- 100 # 只能添加水平中含有的值
fsample[6] <- 99 # 非法操作
length(fsample) # 返回数据的长度，而非因子的长度
# 因子调用函数
tapply(X, INDEX, F) # X为原子型对象，INDEX为因子或因子列表（如果不是用as.factor强制转换，长度与X等长，F为应用函数
# INDEX为因子
wt <- c(46, 39, 35, 42, 43, 43)
group <- c("A", "B", "C", "A", "B", "C")
tapply(wt, as.factor(group), mean)
# INDEX为因子列表
wt <- c(46, 39, 35, 42, 43, 43, 42, 44, 36, 40, 39, 38)
diet <- c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C")
gender <- c("M", "M", "M", "M", "M", "M", "F", "F", "F", "F", "F", "F")
tapply(wt, list(as.factor(diet), as.factor(gender)), mean) # 输出二维矩阵
by(X, INDEX, F) # tapply()函数的变种，X可以是数据框和矩阵
by(myopia, myopia$degree, function(frame) frame[, 2] + frame[, 3])
split(X, f) # 形成分组 X为待处理数据，f为因子或因子列表
split(wt, list(diet, gender))列表
列表是R的结构型数据中最为复杂的一种，是向量的泛化，也就是对一些对象的有序集合。
- 列表元素访问时，双方括号返回对应元素的取值，单方括号返回原列表的字列表；
- 列表为“递归型”向量，即列表的元素可以再分，而向量是“原子型”向量。
list()
goods <- list(name = "Cookie", price = 4.00, outdate = FALSE)
goods <- list("Cookie", 4.00, FALSE) #采用数值为默认的标签名
# 使用vector()创建
temp <- vector(mode = "list")
temp[["name"]] <- "Cookie"
# 列表递归
a1 <- list(name = "Cookie", price = 4.0, outdate = FALSE)
a2 <- list(name = "Milk", price = 2.0, outdate = TRUE)
warehouse <- list(a1, a2)# 访问元素：双方括号返回对应元素的取值，单方括号返回原列表的字列表
goods$name
goods[["name"]]
goods[[1]]
goods["name"]
goods[1]
goods[1:2]
goods[[1:2]] # 错误使用
# 增删元素
goods$producer <- "A Company" #添加标签并初始化
goods[["material"]] <- "flour"
goods[[6]] <- 1
goods$material <- NULL
# 拼接列表
c()
c(list(A = 1, c = "C"), list(new = "NEW"))
# 列表转化为向量
unlist()
ngoods <- unlist(goods)
c(……, recursive=T)
c(goods, recursive=T)
#去除元素的名称
names(ngoods) <- NULL # 等同于unname(ngoods)
# 列表调用函数
lapply()
temp <- list(1:10, -2:-9)
lapply(temp, mean)# 返回列表
sapply()
sapply(temp, mean)# 返回向量
sapply(temp, mean, simplify=FALSE, USE.NAMES=FALSE) # 等同于lapply(temp, mean)矩阵/数组
矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型），矩阵可通过函数matrix创建矩阵；数组与矩阵类似，但是维度可以大于2，数组可通过array函数创建。
- 在R中，矩阵的行列都是从1开始编号，矩阵是按列存储；
- 元素取值或赋值时，和matlab不同：逗号后不用加冒号，使用方括号而不是圆括号；
- drop=FALSE防止矩阵筛选后降维，数据框同样适用。
matrix()
m <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 3)
m <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, ncol = 4) # 系统会自动循环补齐
m <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2)
array()
array(1:24, c(2, 3, 4))
array(1:24, dim = c(2, 3, 4))
m[2,] # 元素取值，和matlab不同：逗号后不用加冒号,使用方括号而不是圆括号
m[1, 1] <- 4 # 元素赋值
m <- matrix(c(1, 2, 3, 4, 5, 6), nrow = 2, byrow = TRUE) # 设置byrow矩阵元素按行排列
# 矩阵的行列取名
record <- matrix(c(98, 75, 86, 92, 78, 95), nrow = 2)
colnames(record) <- c("Math", "Physics", "Chemistry")
rownames(record) <- c("John", "Mary")
record["John", "Physics"]
# drop=FALSE防止矩阵筛选后降维
m[m[, 1] %% 2 == 1 & m[, 2] %% 2 == 1 & m[, 3] %% 2 == 1, drop = FALSE]rowSums()
colSums()
dim()
nrow()
ncol()
# 数学意义上的矩阵乘法
%*%
#矩阵行列的修改，不能随意增加或删减矩阵行列
rbind()
cbind()
#对行列调用函数
apply(m, dimcode, f, fargs) # dimcode=1，对每行应用函数，dimcode=2，对每列应用函数，fargs表示可选参数集
apply(m, 2, max)
f <- function(x){ x/sum(x)}
y <- apply(z, 1, f)
y <- t(apply(z, 1, f)) # 转置结果保持与原矩阵结构相同
# 待调用函数需要多个参数
outlier_value <- function(matrix_row, method_opt){
if(method_opt==1){ return(max(matrix_row))}
if(method_opt==0){ return(min(matrix_row))}
}
apply(m, 1, outlier_value, 1)
apply(m, 1, outlier_value, 0)数据框
数据框（和矩阵相似）有行列两个维度，“列”表示变量，“行”表示变量的观察记录。
数据框的每列可以是不同的模式(mode)，更像是列表的扩展。每列相当于一个向量（列表），向量长度一致，如果不一致会按“循环补齐”原则补充完整。
- 在数据框进行行列添加时，rbind(),cbind(),transform()和within()会返回一个新的数据框，并不会对原数据框做任何更改，frame$newcolumm会对原数据直接进行修改。
data.frame(……, stringAsFactors = T) # 默认情况下会将向量转化为因子
male <- c(124, 88, 200)
female <- c(108, 56, 221)
degree <- c("low", "middle", "high")
myopia <- data.frame(degree, male, female)
myopia <- data.frame(c("low", "middle", "high"), c(124, 88, 200), c(108, 56, 221))# 列表形式访问元素
# 输出向量
myopia$degree
myopia[["degree"]]
myopia[[1]]
# 输出子数据框
myopia["degree"]
myopia[1]
# 矩阵形式访问元素
myopia[1,]
myopia[, 2]
myopia[3, 2]
# 提取子数据框
sub <- myopia[2, 1:2] # 单取一行，返回类型仍为数据框
sub <- myopia[2:3, 2] # 单取一列，返回类型为向量
sub <- myopia[2:3, 2, drop = F] # 设置drop=F时,返回类型为数据框
sub <- myopia[2]; sub <- sub[2:3, 1] # 效果同上
myopia[c("male", "female")]
myopia[male > 100,]
# 数据框添加/删除
names <- c("Jack", "Steven")
ages <- c(15, 16)
students <- data.frame(names, ages, stringsAsFactors = F) # 防止字符串转化为因子，避免添加数据时和因子的水平冲突
rbind(students, list("Sariah", 15))
cbind(students, gender = c("M", "M")) # rbind()和cbind()会返回一个新的数据框
students$gender <- c("M", "M") # 对原数据框做更改
students$gender <- NULL # 同上
transform()
aq <- transform(airquality, log.ozone = log(Ozone), Ozone = NULL, Wind = Wind^2) # 增加/删除/修改
within()
aq <- within(airquality, {
log.ozone <- log(Ozone)
squared.wind <- Wind^2
rm(Ozone, Wind)
})
# 数据框合并
merge()
merge(students, students2) # 输出共同列名的行，不共享列名的行被排除
merge(students, students3, by.x = "names", by.y = "na") # 将students数据框中的names列和students2数据框中的na列合并
merge(students, students3, by.y = "na", by.x = "names", all.x = T) # 默认情况下all.x、all.y和all为FALSE，如果设置为TRUE，则会包含所有元素，缺失值取为NA
merge(students, students3, by.y = "na", by.x = "names", all.y = T)
merge(students, students3, by.y = "na", by.x = "names", all = T)
# 数据框调用函数
apply(tt[, 2:3, drop = F], 2, mean)
lapply(students, sort)
sapply(students, sort)表
表和矩阵或数据框十分相似，对表进行过复杂的操作都可以类比矩阵或数据框。
- table()的原理是使用交叉分类因子创建列联表，记录每一个因子水平组合的频数；
- 使用apply()和addmargins()计算表中变量的边际值，需要注意表的维度。
table()
# 使用交叉分类因子创建列联表，记录每一个因子水平组合的频数
table(list(diet, gender))
# 多维表的创建
table(artery$Diabetes)
table(list(artery$Diabetes, artery$Hypertension))
table(D = artery$Diabetes, H = artery$Hypertension, S = artery$Ever_smoked)
# 表中变量的边际值，同时注意高维表的边际值计算
dh_tab <- table(list(D = artery$Diabetes, H = artery$Hypertension))
# 使用apply()函数
apply(dh_tab, 1, sum)
apply(dh_tab, 2, sum)
# 使用addmargins()函数
addmargins(dhs_tab)数据输入/输出
数据输入
- 读取Excel数据的方法： http://blog.csdn.net/cl1143015961/article/details/50035529
-
- 加载RODBC安装包如下如下问题：
[RODBC] ERROR: state IM002, code 0, message [Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] - 加载rJava安装包如下如下问题：
loadNamespace()里算’rJava’时.onLoad失败了，详细内容：
调用: fun(libname, pkgname)
错误: JAVA_HOME cannot be determined from the Registry - 解决方法：使用R 32-bit系统
- 加载RODBC安装包如下如下问题：
attach() # 用于直接读取列表的变量
detach() # 解除
readline()
website.address <- readline("Please input the website address:\n")读取表格
# 读取表格
read.table() / read.csv() / read.delim()
-header # default = F(table), T(csv,delim)
-sep # default = " "(table), ","(csv), "\t"(delim)
-as.is # default = F, 默认情况下将字符型转化成因子，=T保持原数据类型
-check.names # default = T, 默认情况下会对标题进行检查，将列名中含有的特殊符号（如%)转化为., =F保持原来列名
-row.names
-col.names
-na.string # default = NA, 赋给缺失数据的值
read.delim("clipboard") # 读取剪贴板数据
read.fwf # 逐行读入数据
-widths # 设置变量的宽度读取网页
# 读取网页
readHTMLTable() #XML安装包读取数据库和其他软件格式数据
# RODBC安装包，ODBC为微软公司提供的多类数据库的接口（Access, SQL Sever, Excel等）
odbcConnectExcel() # Excel
odbcConnectExcel2007()
……
# 读取Excel数据
# RODBC安装包
odbcConnectExcel() # .xls
odbcConnectExcel2007() # .xlsx
-sqlTables() # 给出ODBC连接对应的数据库中的数据表
-sqlFetch() # 读取ODBC连接中的一个表到R的数据框中
-sqlQuery()# 在ODBC连接上执行查询语句并返回结果
-sqlCopy() #
-sqlDrop() #
-sqlClear() #
……
channel = odbcConnectExcel2007("c:/car.xlsx")
sqlTables(channel)
sqlFetch(channel, "Sheet1")
data_excel2 = sqlQuery(channel, "select * from[Sheet1$]")
close(channel) # 等同于odbcClose(channel)
# xlsx安装包（需要依赖于rJava包）
read.xlsx()
read.xlsx2()
-sheetIndex # sheet索引号
……
table_test <- read.xlsx("D:/R/xlsx.xlsx", 1)
# openxlsx安装包（不能读取.xls文件）
read.xlsx()
write.xlsx()
-sheetIndex # sheet索引号
……
table_test <- read.xlsx("D:/R/xlsx.xlsx", 1)
# gdata包（电脑需要安装Perl）
read.xls()
# readxl包
read_excel()
# 处理数据库数据
略数据输出
cat()
car = file("d:/car.txt")
cat("Make lp100km mass.kg List.price", "\"Alpha Romeo\" 9.5 1242 38500", "\"Audi A3\" 8.8 1160 38700", file = car, sep = "\n")
close(car)
write.table() / write.csv()缺失值处理
# 判断数据是否缺失
is.na()
air_data = airquality[1:7, 1:4]
is.na(air_data)
sum(is.na(air_data))
complete.cases() # 取值与is.na()相反
complete.cases(air_data) # 判定的是矩阵每一行是否完整
complete.cases(air_data$Ozone) # 判定的是单独某列是否完整
aggr() #缺失数据可视化（VIM程序包）
library(VIM)
air_data = airquality[1:31, 1:4]
aggr(air_data, las = 1, numbers = TRUE)
# 缺失样本删除
air_data[complete.cases(air_data),]
air_data[(!is.na(air_data$Ozone)) & (!is.na(air_data$Solar.R)),]
no.omit()
na.omit(air_data)
# 缺失值替换
air_data2 = air_data
air_data2$Ozone[is.na(air_data2$Ozone)] = median(air_data$Ozone[!is.na(air_data$Ozone)])
air_data2$Solar.R[is.na(air_data2$Solar.R)] = round(mean(air_data$Solar.R[!is.na(air_data$Solar.R)]))统计图形绘制
参考资料：
- R绘图基础（一）：http://bbs.pinggu.org/thread-3162571-1-1.html
- 第八讲R语言-图形函数： https://wenku.baidu.com/view/6236eb0e7cd184254b353524.html
- R语言绘图渐进：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5de124240101q5vw.html
绘图基础
绘制设备(Device)
R语言中的绘图设备有多种，但可以分为两类，一类是绘图文件，另一类是绘图窗口。另外，R绘图的工作方式与变量、数据和函数等对象的处理形式大为不同，绘图结果不能复制给一个对象，而是直接输出到绘图设备中。
windows() / dev.new(…) / win.graph() / X11() # 打开一个新的图形设备
png()/jpeg()/pdf()/bmp()/tiff()/postscript() # 打开一种绘图文件类型
dev.list() # 显示当前打开的所有图形设备编号
dev.cur()# 显示当前活动的图形设备
dev.set(…)# 切换活动图形设备号
dev.off()# 关闭指定设备号
graphics.off() # 关闭所有绘图窗口和图形设备布局
R绘图所占的区域，被分成两大部分，一是外围边距，一是绘图区域。
par() # 图形参数永久设置，par()（括号中不写任何参数）返回当前的图形参数设置(list)
# 外围边距及布局 ！仅par()设置
-oma # 外围边距，oma(out margin area)，行高(line)为单位
-mfrow # mfrow = c(nr,nc), nr*nc矩阵布局，按行次使用窗口
-mcol # mcol = c(nr,nc), nr*nc矩阵布局，按列次使用窗口
split.screen() # 图形分割（可不规则划分），mfrow,mfcol可进行矩阵布局
close.screen(all = TRUE) # 退出
erase.screen() #
screen() # 预备输出
layout()
-widths
-heights
……
layout(matrix(c(1, 1, 2, 3), 2, 2, byrow = TRUE))# 布局第一排有一个图，第二排有两个图
layout(matrix(c(1, 2, 3, 3), 2, 2, byrow = TRUE))# 布局第一排有二个图，第二排有一个图
layout.show() # 显示具体的布局
# 绘制参数之绘图区域（绘图边距）！仅par()设置
-mar # 图形边空的四个向量 c(bottom, left, top, right)，default: par(mar=c(5, 4, 4, 2) + 0.1)，行高(line)为单位
-mai # 同上，inch为单位# 可视化显示设置内容（R中运行如下脚本）
SOUTH<-1; WEST<-2; NORTH<-3; EAST<-4;
GenericFigure <- function(ID, size1, size2)
{
plot(0:10, 0:10, type="n", xlab="X", ylab="Y")
text(5,5, ID, col="red", cex=size1)
box("plot", col="red")
mtext(paste("cex", size2, sep=""), SOUTH, line=3, adj=1.0, cex=size2, col="blue")
title(paste("title", ID, sep=""))
}
MultipleFigures <- function()
{
GenericFigure("1", 3, 0.5)
box("figure", lty="dotted", col="blue")
GenericFigure("2", 3, 1)
box("figure", lty="dotted", col="blue")
GenericFigure("3", 3, 1.5)
box("figure", lty="dotted", col="blue")
GenericFigure("4", 3, 2)
box("figure", lty="dotted", col="blue")
}
par(mfrow=c(2,2),mar=c(6,4,2,1),oma=c(4,3,2,1))
MultipleFigures()
box("inner", lty="dotted", col="green")
box("outer", lty="solid", col="green")
mtext("Outer Margin Area (oma) of South", SOUTH, line=1, cex=1, outer=TRUE)
plotline<-function(n,direc){
for(i in 0:n){
mtext(paste("line", i, sep=""), direc, line=i, cex=1, col="black", adj=1, outer=TRUE)
}
}
plotline(4,SOUTH)# 绘制参数之绘图区域（主绘图）
-fig # 任意未知作图（左下角(0,0),右上角(1,1)）
-new # 是否在原画布基础上作图
-bg # 背景色
-bty # 图形边框形状, 'n'(不绘制表框)
-pty # 's'正方形，'m'最大利用 ！par()设置
-adj # 字符位置：0(left), 0.5(center,default), 1(right)
-tck # 轴上刻度长度值（百分比），tck=1,绘制grid ！仅暂时性设置
-tcl # 轴上刻度长度值（行高），tcl=0.5(default)
-cex # 缺省状态下符号和文字大小的值
-col # 符号颜色（边框）
-font # 文字字体，1(normal), 2(italic), 3(bold), 4(italic&bord)
-cex.axis / col.axis / font.axis # 坐标轴刻度数字大小/颜色/字体
- * .lab # 坐标轴标签文字大小/颜色/字体
- * .main # 坐标轴标题文字大小/颜色/字体
- * .sub # 坐标轴副标题文字大小/颜色/字体
-ps # 控制整体文字的大小 ！par()设置
-las # 坐标轴刻度数字标记方向的整数， 0(平行于轴), 1(横排), 2(垂直于轴), 3(竖排)
-type # 'p'(绘制单独点default),'l'(线),'b'(both),’c'(点线图去掉点),'o'(点绘在线上),'h'(从点到零轴的垂线(high-density)),'s'/'S'(阶梯式图),'n'(不绘制,坐标轴是绘出)
-lty # 线型 (0=blank, 1=solid (default), 2=dashed, 3=dotted, 4=dotdash, 5=longdash, 6=twodash)
-pch # points符号类型，1-25,21-25可以加颜色，或者使用字符
-lwd # 宽度
-log # 坐标对数化
-axes = FALSE # 无坐标轴
-xaxt = "n" # 抑制X轴原标记及文字表达，与axis(side=1, ……)联用
-yaxt = "n" # 抑制Y轴原标记及文字表达，与axis(side=2, ……)联用
……
plot()# 创建一幅新的图形
-asp #y/x 坐标轴比例
……
curve(expr, from =, to =, ……)# 绘制函数对应的曲线
image()# 低级图形函数（向已经存在的图形中添加自己定义的信息）
points()
lines() # 在现有的图形上叠加一条密度曲线
abline(a, b) # 绘制斜率为a截距为b的直线
abline(h = y) # 水平线
abline(v = x) # 垂直线
rect(x1, y1, x2, y2) # 绘制长方形
rug() # 在现有的图形上叠加轴须图
box() # 为图形增加一个框
segments(x0, y0, x1, y1) # 两点间加线段
arrows(x0, y0, x1, y1, angle, code) # 同上，带箭头
text(x, y, labels) # 向指定点添加标记(labels)
mtext(text, side, line,) # 边空添加文字，line指定添加文字距离绘图区域的行数
axis() # 坐标表达设置
-side # 1=below, 2=left, 3=above and 4=right
-at
title() # 标题
legend() # 图例
polygon() # 曲线内填充颜色函数
-border # 边界颜色 F/NA为省略边界色，T/NULL为前景色
locator() # 交互图像读取及处理
参考资料：
library(jpeg)
library(ggplot2)
library(reshape)
# 读取
readImage <- readJPEG('test.jpg') # 读取图片，readJPEG为jpeg程序包下的函数
longImage <- melt(readImage) # melt为reshape程序包下的函数
rgbImage <- reshape(longImage, timevar = 'X3', idvar = c('X1', 'X2'), direction = 'wide')
colorColumns <- rgbImage[, substr(colnames(rgbImage), 1, 5) == "value"] # 提取像素RGB值，substr(x, start, stop):Extract or replace substrings in a character vector.
rgbImage$X1 <- -rgbImage$X1
with(rgbImage, plot(X2, X1, col = rgb(colorColumns), asp = 1, pch = ".", axes = F, xlab = '', ylab = ''))
# 上述三条语句可简化为：
plot(rgbImage$X2, -rgbImage$X1, col = rgb(rgbImage[3:5]), asp = 1, pch = ".", axes = F, xlab = '', ylab = '')
# 图像模糊处理
rgbAlter <- rgbImage
rgbAlter$X2 <- jitter(rgbAlter$X2)
rgbAlter$X1 <- jitter(rgbAlter$X1)
rgbAlter$Size <- runif(1:nrow(rgbAlter), 0, 2) # and random point sizes
with(rgbAlter, plot(X2, X1, col = rgb(colorColumns), asp = 1, cex = Size, axes = F, xlab = '', ylab = ''))
# 去除绿色
rgbAlter <- rgbImage
rgbAlter[, 4] <- 0
with(rgbAlter, plot(X2, X1, col = rgb(rgbAlter[, 3:5]), asp = 1, pch = ".", axes = F, xlab = '', ylab = ''))
# 曝光处理
rgbAlter <- rgbImage
rgbAlter[, c(3:5)] <- round(rgbAlter[, c(3:5)] * 2) / 2
with(rgbAlter, plot(X2, X1, col = rgb(rgbAlter[, 3:5]), asp = 1, pch = ".", axes = F, xlab = '', ylab = ''))饼状图
# 二维饼状图
pie()
-main # 标题
-labels
-clockwise # T为顺时针，F为逆时针
-col # 颜色
-border # 边界颜色 F/NA为省略边界色，T/NULL为前景色 ###
countries <- c("Brazil", "Russia", "India", "China", "South Africa")
GDP <- c(23920, 20790, 18618, 94906, 3660)
percentage <- round(GDP / sum(GDP) * 100, 2)
index <- paste(countries, " ", percentage, "%", sep = "")
pie(GDP, labels = index, clockwise = T, col = rainbow(length(index)), main = "Pie Chart with Percentages")
legend('topright', countries, cex = 0.8, fill = rainbow(length(index)))
# 三维饼状图
pie3D() # plotreix程序包
-explode # 扇片间距
pie3D(GDP, labels = countries, explode = 0.1, main = "3D Pie Chart")
# 扇形图
fan.plot()
fan.plot(GDP, labels = countries, main = "Fan Plot")直方图
直方图是一种对数据分布情况进行展示的二维统计图形，横轴将值域划分划分一定数量的组别，纵轴上则显示相应值出现的频数，与条形图不同。
hist()
-breaks # 划分档次，控制分组数量（调用pretty函数进行分组划分）
-xlab / ylab
-xlim / ylim
-freq # 设置为F，根据概率密度而不是频数绘制图形，实现直方图归一化
……
hist(mpg, breaks = 12, xlim = c(10, 35), xlab = "Miles/Gallon", main = "Histogram Example")
hist(mpg, breaks = c(2*5:9, 5*4:7), col = "blue1", ylim = c(0, 0.12), xlab = "Miles/Gallon", main = "Example with Non-equidistant Breaks") # 不等距划分，且直方图归一化
hist(mpg, breaks = 12, col = "blue1", ylim = c(0, 0.12), xlim = c(10, 35), freq = FALSE, xlab = "Miles/Gallon", main = "Histogram Example of Density ")
h <- hist(mpg, breaks = 12, col = "blue", xlim = c(10, 35), xlab = "Miles/Gallon", main = "Histogram Example with Normal Curve")
xfit <- seq(min(mpg), max(mpg), length = length(mpg))# 曲线是根据原始数据的均值和标准差估算出来的正态分布曲线所画
yfit <- dnorm(xfit, mean=mean(mpg), sd=sd(mpg))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(mpg)# diff(h$mids[1:2])求间隙大小，diff求相邻两项的差
lines(xfit, yfit, col = "red", lwd = 2)核密图
density(); plot()
d <- density(mpg)
plot(d, main = "Density of Miles/Gallon")
polygon(d, col = "wheat", border = "blue")
rug(jitter(mpg, amount = 0.01), col = "brown") # jitter()添加小的随机数
# 组间差异
plot(density(mtcars[mtcars$cyl == 4,]$mpg), col = "red", lty = 1, xlim = c(5, 40), ylim = c(0, 0.25), xlab = "", main = "")
par(new = TRUE) ###
plot(density(mtcars[mtcars$cyl == 6,]$mpg), col = "blue", lty = 2, xlim = c(5, 40), ylim = c(0, 0.25), xlab = "", main = "")
par(new = TRUE)
plot(density(mtcars[mtcars$cyl == 8,]$mpg), col = "green", lty = 3, xlim = c(5, 40), ylim = c(0, 0.25), xlab = "Miles/Gallon", main = "MPG Distribution by Cylinders")
text.legend = c("cyl=4", "cyl=6", "cyl=8")
legend("topright", legend = text.legend, lty = c(1, 2, 3), col = c("red", "blue", "green"))
# 组间差异（满足某种分布）
curve(dnorm(x, mean(mtcars[mtcars$cyl == 4,]$mpg), sd(mtcars[mtcars$cyl == 4,]$mpg)), from = 5, to = 40, ylim = c(0, 0.28), col = "red", lty = 1, xlab = "", ylab = "", main = "")
par(new = TRUE)
curve(dnorm(x, mean(mtcars[mtcars$cyl == 6,]$mpg), sd(mtcars[mtcars$cyl == 6,]$mpg)), from = 5, to = 40, ylim = c(0, 0.28), col = "blue", lty = 2, xlab = "", ylab = "", main = "")
par(new = TRUE)
curve(dnorm(x, mean(mtcars[mtcars$cyl == 8,]$mpg), sd(mtcars[mtcars$cyl == 8,]$mpg)), from = 5, to = 40, ylim = c(0, 0.28), col = "green", lty = 3, xlab = "Miles/Gallon", ylab = "Density", main = "MPG Distribution by Cylinders")
text.legend = c("cyl=4", "cyl=6", "cyl=8")
legend("topright", legend = text.legend, lty = c(1, 2, 3), col = c("red", "blue", "green"))箱线图
箱线图通过绘制一组数据的“最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数”这五个指标来显示该组数据的分散情况。
boxplot()
boxplot(mpg, main = "Box plot", ylab = "Miles per Gallon")
boxplot.stats(x, coef = 1.5, do.conf = TRUE, do.out = TRUE) # 仅输出统计结果，不画图
-coef # default = 1.5 "须"长度的极限值，1.5倍四分位距；设置为0，上升至数据集的极限（最大值最小值）
# 输出结果参数
-stats # 盒须最小值 盒最小值 中位数 盒最大值 盒须最大值
-n # 非缺失值的个数
-conf # 中位数95%的置信区间
-out # 异常值
# 返回五个指标的函数
fivenum <- function(x) {
x <- sort(x)
n <- length(x)
n4 <- floor((n + 3) / 2) / 2
d <- c(1, n4, (n + 1) / 2, n + 1 - n4, n)
return(0.5 * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)]))
}
summary()
quantile()
# 并列箱线图
boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, main = " ", xlab = " ", ylab = " ")
# 凹槽箱线图
boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, notch = TRUE, main = " ", ylab = " ", xaxt = "n") # xaxt = "n" 抑制X轴原表达
axis(side = 1, at = c(1, 2, 3), labels = c("4 cylinders", "6 cylinders", "8 cylinders"))
# 多个分组因子箱线图
cyl.f <- factor(cyl, levels = c(4, 6, 8), labels = c("4 cyls", "6 cyls", "8 cyls"))
am.f <- factor(am, levels = c(0, 1), labels = c("auto", "std"))
boxplot(mpg ~ am.f * cyl.f, data = mtcars, varwidth = TRUE, col = c("wheat", "orange"), xlab = " ", main = " ")条形图
barplot()
-height # 要求为矩阵或者向量
-names.arg # 添加条形名称
# Vertical
my.data <- c(5.87, 7.94, 3.77, 7.41, 5.37)
names(my.data) <- c("US", "Japan", "China", "Brazil", "India") # 可用barplot()
函数中names.arg参数替换
barplot(my.data, ylim = c(0, round(max(my.data))), main = "Barplot Example (Vertical)", xlab = "Countries", ylab = "GDP per Energy")
# Horizontal(,horiz = TRUE)
barplot(my.data, xlim = c(0, round(max(my.data))), horiz = TRUE, main = "Barplot Example (Horizontal)", xlab = "GDP per Energy", ylab = "Countries")
# 堆砌
my.data <- matrix(c(38.1, 1.7, 27.8, 28.7, 34.1, 69.6), nrow = 2)
rownames(my.data) <- c("China", "Germany")
colnames(my.data) <- c("primary", "secondary", "tertiary")
barplot(my.data, main = "Grouped Barplot", col = c("wheat", "orange"), legend = rownames(my.data), args.legend = list(x = "top"))
# 并列(beside = TRUE)
barplot(my.data, main = "Grouped Barplot", col = c("wheat", "orange"), beside = TRUE, legend = rownames(my.data), args.legend = list(x = "top"))
# 棘状图
library(vcd)
spine(my.data, main = "Employment in Three Industries")qq图
分位数函数就是相应累积分布函数的反函数，
QQ图(Quantile-Quantile Plot)用于直观验证一组数据是否来自于某个分布。
# 累积分布函数及分位数函数(其反函数)
x <- seq(-3, 3, by = 0.1)
cdf <- pnorm(x, 0, 1)
plot(cdf ~ x, ylim = c(-3, 3), type = "l", lty = 2, xlab = "", ylab = "")
par(new = TRUE)
plot(qnorm(cdf) ~ cdf, xlim = c(-3, 3), type = "l")
qqnorm() / qqline() / qqplot()
dset = c(83.83, 95.30, 100.67, 105.01, 108.70, 110.28, 117.14, 125.39, 127.91, 142.24)
q.dset <- seq(0.05, 0.95, by = 0.1)
q.norm <- qnorm(q.dset)
round(q.norm, 2) # 区小数点后两位
plot(dset ~ q.norm, main = "Normal Q-Q Plot (Manually)", col = "red")
par(new = TRUE)
qqline(dset)
qqnorm(dset, main = "Normal Q-Q Plot (By R)", col = "blue")
qqline(dset)
# 验证中央极限定理
exponential.pop <- rexp(1000, rate = 1)
exp.means <- sapply(1:1000, function(x) mean(sample(exponential.pop, size = 15)))
my.data <- exp.means[1:50]
qqnorm(my.data)
qqline(my.data)
# 验证两组数据是否来自同一分布
exp.pop <- rexp(100, rate = 1)
qqplot(exp.pop, rexp(100, rate = 1))
qqplot(exp.pop, rexp(50, rate = 1)) # 两组数据元素不一致，元素个数少的那组数据通过插值方法补齐等高线图及三维图
# 等高线图
contour() / filled.contour / image()
x <- 10 * (1:nrow(volcano))
x.at <- seq(100, 800, by = 100)
y <- 10 * (1:ncol(volcano))
y.at <- seq(100, 600, by = 100)
image(x, y, volcano, col = heat.colors(100), axes = FALSE)
# filled.contour(x, y, volcano, col=heat.colors(30),axes=FALSE) # 同时，并绘制图例
contour(x, y, volcano, levels = seq(90, 200, by = 5), add = TRUE, col = "brown") # add=TRUE表示在image()基础上增加等高线
# contour(x, y, volcano, axes=FALSE) # 单独绘制出等高线
axis(1, at = x.at)
axis(2, at = y.at)
box()
title(main = "Maunga Whau Volcano", sub = "col=heat.colors(100)", font.main = 4)
# 三维图
persp()
persp(x, y, volcano, col = heat.colors(30), theta = 45, phi = 15, r = sqrt(3), d = 1, axes = FALSE)其他
花瓣点图(sunflowerplot())
interaction.plot(f1, f2, y)
matplot()
pairs()
coplot()
# 关于z的每个数值（数值区间）绘制x与y的二元图
coplot(lat ~ long | depth, data = quakes)点图/striptchart()
dotchart()
# 数据
cars trucks suvs
1 1 2 4
2 3 5 4
3 6 4 6
4 4 5 6
5 9 12 16
dotchart(t(autos_data), color=c("red","blue","darkgreen"), main="Dotchart for Autos", cex=0.8)
striptchart() # x的值画在同一条直线上重要函数
报错警告
try()
在R中编程，可以使用try()函数捕捉错误。
参考资料： http://blog.csdn.net/fanfanrenrenmi/article/details/52142395
fit <- try(auto.arima(index, trace = T), silent = TRUE)
if ('try-error' %in% class(fit)) {
next
}
else {
forecast <- forecast(fit, h = 7, level = c(99.5))
}
# %in%
# usage: a %in% table
# a值是否包含于table中，为真输出TURE，否者输出FALSE警告
涉及警告的函数或参数众多，常用的有如下几个：
- warn: options()的参数。设置为负数-关闭，设置为0-程序运行结束显示警告信息(default)，设置为1-出现警告信息立即显示，设置为2-警告上升为错误级别
- warnings：显示警告信息。
- suppressWarnings: 忽略警告信息
options(warn = -1) # 关闭警告提示
options('warn' = -1) # 同上
options(warn = 0) # 开启
for (w in -1:1) {
options(warn = w); cat("\n warn =", w, "\n")
for (i in 1:3) { cat(i, "..\n"); m <- matrix(1:7, 3, 4) }
}
warnings() # 输出上述循环的warning信息
suppressWarnings(dnorm(data, params[1], params[2]))参考：
