R语言基础画图/绘图/作图 R语言基础画图 R语言免费且开源,其强大和自由的画图功能,深受广大学生和可视化工作人员喜爱,这篇文章对如何使用R语言作基本的图形,如直方图,点图,饼状图以及箱线图进行简单介绍. 0 结构 每种图形构成一个section,每个部分大致三部分构成,分别是R语言标准画图代码,R语言画图实例,和画图结果. R语言标准画图代码帮助你可以直接使用:help(funciton)查找,实例数据基本都来自内置包的数据,好了,直接切入主图,从最简单的点图开始吧. 1 点图 点图,简单的讲…

R语言基础:数组和列表 数组(array) 一维数据是向量,二维数据是矩阵,数组是向量和矩阵的直接推广,是由三维或三维以上的数据构成的. 数组函数是array(),语法是:array(dadta, dim),其中data必须是同一类型的数据,dim是各维的长度组成的向量. 1.产生一个三维和四维数组. 例1:xx <- array(1:24, c(3, 4, 2)) #一个三维数组 例2:yy <- array(1:36, c(2, 3, 3, 2)) #一个四维数组   2.dim()函数可…

R 语言基本数据结构 首先让我们先进入 R 环境下: sudo R 赋值 R 中可以用 = 或者 <- 来进行赋值 ,<- 的快捷键是 alt + - . > a <- c(2,5,8) > a [1] 2 5 8 筛选 我们可以用下标来筛选,例如: > a[1:2] [1] 2 5 注意 R 语言的下标是从 1 开始的. 当然我们也可以用逻辑进行筛选,例如: > a[a>4] [1] 5 8 为了了解这个式子的原理,我们先看看 a>4 是什么: &g…

R是免费开源的软件,具有强大的数据处理和绘图等功能.下面是R开发环境的搭建过程. 一.点击网址 https://www.r-project.org/ ,进入"The R Project for Statistical Computing"界面. 二.点击加粗字体的"download R",进行"CRAN Mirrors"镜像选择页面. 三.下拉滚动条,找到 从中选择镜像网址,这里点击第二项. 四.在界面下选择"Download R fo…

----------------------------------R语言学习与科研应用,科研作图,数据统计挖掘分析,群:719954246-------------------------- 通常,在使用任何编程语言进行编程时,您需要使用各种变量来存储各种信息. 变量只是保留值的存储位置. 这意味着,当你创建一个变量,你必须在内存中保留一些空间来存储它们.您可能想存储各种数据类型的信息,如字符,宽字符,整数,浮点,双浮点,布尔等.基于变量的数据类型,操作系统分配内存并决定什么可以存储在保留内存…

----------------------------------R语言学习与科研应用,科研作图,数据统计挖掘分析,群:719954246-------------------------- 我们将开始学习R语言编程,模式基本有两种,一种是在R语言命令提示符处直接输入相关语句直接运行,另一种是使用R语言脚本文件编写程序. (1)直接输入法:R语言运算符号包括:+(加).-(减).*(乘)./(除).^(乘方).%/%整除.%%求余: 逻辑判断符号:>(大于).<(小于).>=(大于等于…

R语言 1997年成为GNU项目 开源免费 R官方网址 www.r-project.org R是数据分析领域的语言小巧灵活,通过扩展包来增强功能绘图功能代码简单 开发环境R + RStudio 1.数据类型character 字符numeric 数值型,实数或小数integer 整型complex 复数型logical 逻辑型 类似于boollean 2.数据结构Vector 向量Factor 因子Array 数组Matrix 矩阵Data Frame 数据框List 列表 一维:向量.因子 向…

by 写长城的诗 • October 30, 2011 • Comments Off This post was kindly contributed by 数据科学与R语言 - go there to comment and to read  the full post. 一.数据导入 对初学者来讲,面对一片空白的命令行窗口,第一道真正的难关也许就是数据的导入.数据导入有很多途径,例如从网页抓取.公共数据源获得.文本文件导入.为了快速入门,建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法.也就…

在上一篇中我们一起学习了R语言的数据结构第一部分:向量.数组和矩阵,这次我们开始学习R语言的数据结构第二部分:数据框.因子和列表. 一.数据框 类似于二维数组,但不同的列可以有不同的数据类型(每一列内的数据类型应当一致).创建数据框使用的关键字是data.frame,用法是: data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE, stringsAsFact…

学习一门新的语言,率先学习输出hello world.我们就从这里开始学习. 首先打开RStudio这个IDE,然后在左边输入: > mystr <- "hello world" > print(mystr) 如图所示,当我们在左边撸完之后,右边可以看到我们刚才的变量. 这里,关于R语言中的赋值语句是: 变量  <-  值,不同其他语言的=,但是也可以使用=赋值,但是不推荐.输出语句是print(值) 我们可以使用class()方法查看它的类型.如: 同时,在R…

请先安装好R和RStudio 如果不干别的,控制台就是一个内置计算器 2 * 3 #=> 6 sqrt(36) #=> 6, square root log10(100) #=> 2, log base 10 10 / 3 #=> 3.3, 10 by 3 10 %/% 3 #=> 3, quotient of 10 by 3 10 %% 3 #=> 1, remainder of 10 by 3 余数 分配符 a <- 10 # assign 10 to 'a'…

一.可以通过代码或者图形用户界面保存图形,绘图语句夹在开启目标图形设备语句和关闭图形设备的语句之间: pdf("filename.pdf") png("filename.png") jepg("filename.jpg") ........ dev.off() 二.图形参数: 1.通过par()指定参数选项,这种方式设定的参数值除非被再次修改,否则会在绘画结束前一直有效,添加参数no.readonly=TRUE可以生成一个可以修改的当前图形列表参…

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/…

1. R的安装过程 1.1.首先附上清华线路的下载链接Windows版3.3.1 1.2. 选择安装路径 1.3. 注意根据自己的计算机位数选择,如我的是64位,便选择64位安装. 1.4. 其他默认点击"下一步"即可.开启界面. 2. 基础命令学习 2.1 基本的矢量计算 加减乘除不在话下,遵循数学法则. > 1+1 [1] 2 > a=5+10 > a [1] 15 > 2.2 图形 > t=0:100 > n=100*(1+0.2)^t >…

#Vector 向量的三种创建方法,两个参数:类型,长度 > x <- vector("character",length=10)> x1 <- 1:4> x2 <- c(1,2,3,4)> x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型> x4 <- c("a","b","c",&q…

1.键盘输入数据(适合小数据集) #创建一个指定模式但不含数据的变量 mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0)) #键盘输入变量 mydata<-edit(mydata) #另一种键盘输入模式 fix(mydata) 2.读取不同格式的数据 (1)TXT文件 read.table()函数从带分隔符的文本文件中导入数据,此函数读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框 (2)CSV文件 rea…

par(ask=TRUE) opar <- par(no.readonly=TRUE) # record current settings # Listing 11.1 - A scatter plot with best fit lines attach(mtcars) plot(wt, mpg, main="Basic Scatterplot of MPG vs. Weight", xlab="Car Weight (lbs/1000)", ylab=&q…

> which.max(apply(x[c("x1","x2","x3")], 1, sum))49 > x$num[which.max(apply(x[c("x1","x2","x3")], 1, sum))][1] 2005138149 > hist(x$x1) > plot(x$x1,x$x2) > table(x$x1) 80 81 82 83 84…

##数据获取 x1=round(runif(100,min=80,max=100)) x2=round(rnorm(100,mean=80, sd=7)) x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=18)) x3[which(x3>100)]=100 num=seq(2005138101,length=100) x=data.frame(num,x1,x2,x3) write.table(x, "grade.txt") ##数据分析 y=read.table(&…

需要注意的是,设置其中的柱子的宽度,间隔的宽度.有公式如下 width为柱子的宽度 space为间隔宽度 barnumbers 为柱子数量 那么xlim的设置右侧范围为:(width + space) * barnumbers + space…

#日期 Date > x<-date()> class(x)[1] "character" > x2 <- Sys.Date()> class(x2)[1] "Date" > x3<-as.Date("2018-11-03")> class(x3)[1] "Date" > weekdays(x3) #星期[1] "星期六" > months(…

#数据框 > df <- data.frame(id=c(1,2,3,4),name=c("a","b","c","d"),gender=c(TRUE,TRUE,FALSE,FALSE))> nrow(df) #4行[1] 4 > ncol(df) #3列[1] 3 > df2 <- data.frame(id=c(1,2,3,4),score=c(80,86,90,100))> df…

#缺失值 Missing Value > #NaN不可识别NA> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan(x)[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE > #NA可识别NaN> y <- c(1,NaN,2,NaN,3) > is.na(y)[1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > is.nan…

#因子:分类数据#有序和无序#整数向量+标签label#Male/Female#常用于lm(),glm() > x <- factor(c("female","female","female","male"))> y <- factor(c("female","female","female","male"),levels=…

#列表list > l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字> l1[[1]][1] "a" [[2]][1] 2 [[3]][1] 10 [[4]][1] 3+4i [[5]][1] TRUE > l2 <- list(a=1,b=2,c=3) #列表中每个元素名字分别为abc> l2$`a`[1] 1 $b[1] 2 $c[1] 3 > l3 <- list(c(1,2,3…

#矩阵Matrix  三个参数:内容(可省),行数,列数 > x <- matrix(1:6,nrow = 3,ncol = 2) #第一个是内容,第二个,第三个是行列> x[1,2][1] 4 > #维度属性> dim(x)[1] 3 2 > #查看矩阵的属性> attributes(x)$`dim`[1] 3 2 > #由向量来创建矩阵的方法> y <-1:6> dim(y) <- c(2,3)> dim(y)[1] 2 3…

列表可以包含多种类型,如数字/字符/向量/data.frame/list # 创建含一个向量元素的list list1 = list(c(1,2,3)) # list2有三个元素 list2 = list(df2, 1:10, list1) # 起名字.默认是NULL的. names(list2) = c("data.frame", "vector", "list") # 或者在创建时即给出名字.类似前面data.frame起名字的操作. # 此…

data.frame比较像表格,每一列是一个向量,即每列中的元素是同一类型:所有列具有相同的长度. x = 10:1 y = -4:5 q = c("Ha","oh","wow","yes","Noooo","wasami","cuckoo","sweet","candy","gloss") df1 = da…

先写一些需要用到的知识点,比如包.函数 dplyr 很好用的包 经常与ggplot2连用 mutate:用于对数据框的列进行重新处理,或者用处理的结果添加新列 数据清洗: 1.na.omit()               #去除数组当中的空值 newdata<-na.omit(olddata) ggplot: 1.在ggplot的里面添加直线: geom_hline()添加水平线 geom_viline()添加垂直线        #geom_hline(yintercept=1.3,type…

一.注意‘\t’是‘\t’     不是‘/t’  写'/t'就错了   就不是换行符了 二.程序报错先检查有没有这个包…