R語言是一款具有強大的分析與統計數據功能,用于電腦端語言程序開發的高級語言,更是一款一個自在、免費、源代碼敞開的軟件。讓大家真正實現簡單方便的使用性能,輕松掌握語法,并擁有權威和和獨特思維的使用模式,主要用于統計分析、繪圖、數據挖掘。他是自由的軟件,不帶任何擔保。與其它建模軟件不同的是這款軟件完全免費、開源,有需要的用戶快通過下面地址來獲取吧!
R語言官方安裝版入門教程
【環境設置】
嘗試在線環境
你真的不需要設置自己的環境來開始學習r編程語言。原因很簡單,我們已經在線設置了r編程環境,以便您可以在進行理論工作的同時在線編譯和執行所有可用的示例。這給你對你正在閱讀的信心,并用不同的選項檢查結果。隨意修改任何示例并在線執行。
實例:
【基本語法】
-命令提示符
如果你已經配置好r語言環境,那么你只需要按一下的命令便可輕易開啟命令提示符
這將啟動r語言解釋器,你會得到一個提示 > 在那里你可以開始輸入你的程序,具體如下:
在這里,第一個語句先定義一個字符串變量mystring,并將“hello,world!”賦值其中,第二句則使用print()語句將變量mystring的內容進行打印。
-腳本文件
通常,您將通過在腳本文件中編寫程序來執行編程,然后在命令提示符下使用r解釋器(稱為rscript)來執行這些腳本。 所以讓我們開始在一個命名為test.r的文本文件中編寫下面的代碼
將上述代碼保存在test.r文件中,并在linux命令提示符下執行,如下所示。 即使您使用的是windows或其他系統,語法也將保持不變
當我們運行上面的程序,它產生以下結果
-注釋
注釋能幫助您解釋r語言程序中的腳本,它們在實際執行程序時會被解釋器忽略。 單個注釋使用#在語句的開頭寫入,如下圖所示:
r語言不支持多行注釋,但你可以使用一個小技巧,如下
【數據類型】
-vectors 向量
當你想用多個元素創建向量時,你應該使用c()函數,這意味著將元素組合成一個向量。
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
-lists 列表
列表是一個r對象,它可以在其中包含許多不同類型的元素,如向量,函數甚至其中的另一個列表。
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
-matrices 矩陣
矩陣是二維矩形數據集。 它可以使用矩陣函數的向量輸入創建。
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
-arrays 數組
雖然矩陣被限制為二維,但陣列可以具有任何數量的維度。 數組函數使用一個dim屬性創建所需的維數。 在下面的例子中,我們創建了一個包含兩個元素的數組,每個元素為3x3個矩陣。
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
-factors 因子
因子是使用向量創建的r對象。 它將向量與向量中元素的不同值一起存儲為標簽。 標簽總是字符,不管它在輸入向量中是數字還是字符或布爾等。 它們在統計建模中非常有用。
使用factor()函數創建因子。nlevels函數給出級別計數。
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
-data frames 數據幀
數據幀是表格數據對象。 與數據幀中的矩陣不同,每列可以包含不同的數據模式。 第一列可以是數字,而第二列可以是字符,第三列可以是邏輯的。 它是等長度的向量的列表。
使用data.frame()函數創建數據幀。
當我們執行上面的代碼,它產生以下結果
R語言官方安裝版功能
1.r是自由軟件。這代表著它是完全免費,對外開放源代碼的。能夠在它的網址以及鏡像系統中免費下載一切相關的程序安裝、源代碼、程序包以及源代碼、檔案文件。規范的安裝文件身本身就含有很多模塊和嵌入統計函數,安裝好后能夠立即完成很多常見的統計分析作用。
2.r是一種可編程控制器的語言表達。做為一個對外開放的統計分析程序編寫自然環境,語法淺顯易懂,非常容易學好和把握語言表達的語法。并且學好以后,我們可以定編自身的涵數來拓展目前的語言表達。這也就是為何它的升級速率比一般統計分析軟件,如,spss,sas等快得多。大部分全新的統計分析方法和技術性都能夠在r中立即獲得。
3.r具備較強的交互性。除開圖型輸出是在此外的對話框處,它的I/O對話框全是在同一個對話框開展的,鍵入語法中假如發生不正確會立刻在對話框嘴中獲得提醒,對之前鍵入過的指令有記憶力作用,能夠隨時隨地重現、編寫改動以滿足客戶需求的必須。輸出的圖型能夠立即儲存為jpg,bmp,png等圖片的格式,還能夠立即儲存為pdf文件。此外,和別的計算機語言和數據庫查詢中間有非常好的插口。
4.全部r的涵數和數據是儲存在程序包里邊的。僅有當一個抱被加載時,它的內容才能夠被瀏覽。一些常見、基礎的程序包早已被收益了規范安裝文件中,伴隨著新的統計分析方式的發生,規范安裝文件中所包括的程序包也伴隨著版本號的升級而持續轉變。在此外版安裝文件中,早已包括的程序包有:base一r的基本模塊、mle一巨大似然可能模塊、ts一時間編碼序列剖析模塊、mva一多元化統計分析模塊、survival一生存分析模塊這些.