legend()函数 > plot(rain$Tokyo,type="l",col="red", + ylim=c(0,300), + main="Monthly Rainfall in major cities", + xlab="Month of Year", + ylab="Rainfall (mm)", + lwd=2) > lines(rain$NewYork,type="l

最近用R语言画图,plot 函数是用的最多的函数,而他的参数非常繁多,由此总结一下,以供后续方便查阅. plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, panel.

语法: plot(x, y, ...) x,y分别是两个向量,x为横轴坐标,y为纵轴坐标 其他参数: type= "p" for points, 散点图 默认 "l" for lines,    线图 "b" for both,   描点连线,点与线不相连 "c" for the lines part alone of "b",  线图,点空白 "o" for both ‘overplo

plot(x=x轴数据,y=y轴数据,main="标题",sub="子标题",type="线型",xlab="x轴名称",ylab="y轴名称",xlim = c(x轴范围,x轴范围),ylim = c(y轴范围,y轴范围))

R语言常用函数 基本 一.数据管理vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character:字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型nam

R语言table()函数比较有用,两个示例尤其是混淆矩阵这个案例比较有用: 例子一:统计频次 z<-c(1,2,2,4,2,7,1,1);z1<-table(z);summary(z1); z1#实现z中各数据频次的统计z1 2 4 7 3 3 1 1 names(z1)#居然是有名字的[1] "1" "2" "4" "7"例子二:实现混淆矩阵 t=table(c(1,0,1,1,1,0,0,1),c(0,0,1,

R语言封装函数 原帖见豆瓣:https://www.douban.com/note/279077707/ 一个完整的R函数,需要包括函数名称,函数声明,函数参数以及函数体几部分. 1. 函数名称,即要编写的函数名称,这一名称就作为将来调用R函数的依据.2. 函数声明,函数名称 <- function, 即声明该对象的类型为函数.3. 函数参数,这里是输入的数据,函数参数是一个虚拟出来的一个对象.函数参数所等于的数据,就是在函数体内部将要处理的值,或者对应的数据类型. 函数体内部的程序语句进行数据

在R语言编译器中,设置当前工作文件夹可以用setwd()函数. > setwd("e://桌面//")> setwd("e:\桌面\")> setwd("e:/桌面/") 这三种结构都是可以编译通过的, 但是在VS C#中却不行,只有一种能运行成功. (PS:R语言在VS中运行要先配置环境,还没配置的童鞋先要配置好,才可运行,如有问题可看我前面的随笔.) 就是这种结构,engine.Evaluate("setwd('e

在医学统计学或者流行病学里的现场调查.样本选择经常会提到一个词:随机抽样.随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法.那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample:   > x=1:10       > sample(x=x)        [1]  3  5  9  6 10  7  2  1  8  4 第一行代码表示给x向量赋值1~10,第二行代码表示对x向量进行随机抽样.结果输出为每次抽样抽得的结果,可以看出该抽样为无放回抽样------最多抽n次,n为x向量中元

R是开源的软件工具,很多R语言用户和爱好者都会扩展R的功能模块,我们把这些模块称为包.我们可以通过下载安装这些已经写好的包来完成我们需要的任务工作. 包下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/ 包是R函数.数据.预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合.计算机上存储包的目录称为库(library),函数.library()显示库的位置.R自己有一些默认的包,其他的需要我们自己下载安装,安装完成后必须加载到当前会话中才能被使用.可以使用命令sear

有时候会用R语言写一下简单的脚本处理函数,加入需要调试的话可以按照下面的步骤进行: fun <- function(x , y){ x + y x - y x * y x / y } debug(fun) 先创建一个简单的函数,然后用debug() 函数对创建的fun()函数进行debug.这时控制台没有任何变化,但是当再次运行创建函数时会进入debug状态: fun( + ) debugging + ) debug at #: { x + y x - y x * y x/y } Browse[

在R语言进行数据分析时,经常需要找不同组间的相同和不同,那你应该掌握如下几个函数,让你事半功倍. 交集intersect两个向量的交集,集合可以是数字.字符串等 # 两个数值向量取交集intersect(x=1:4, y = 2:6)# [1] 2 3 4 # 两个字符向量取交集intersect(x=letters[1:4], y = letters[2:6])# [1] "b" "c" "d" # 混合向量intersect(x=c(&quo

Pvalue 计算 项目设计pvalue计算,但是由于.net 没有类似的公式或者函数,最终决定使用.net 调用R语言 采用.net 调用r语言的公用函数 需要安装 r语言环境 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 前端调用api 发现需要ajax 同步调用 public string GetPValue(double[] data1, double[] data2) { REngine.SetEnvironmentVariables(); RE

在R语言的帮助文档里,apply函数的功能是: Retruns a vector or array or list of values obtained by applying a function to margins of an array or matrix. 就是说apply把一个function作用到array或者matrix的margins(可以理解为数组的每一行或者每一列)中,返回值时vector.array.list. 简单的说,apply函数经常用来计算矩阵中行或列的均值.和值

统计: mean:平均数sd:Standard Deviation 标准差var:方差median:中位数cov:协方差cor:相关系数 #环境ls/objectsrmhelp() library() #查看可用packagelibrary(help="base")search() #查看已装载package #查看属性length()mode()storage.mode()typeof()unclass attr(x,"go")<-c(1,2,3) #给对象

曲线拟合:(线性回归方法:lm) 1.x排序 2.求线性回归方程并赋予一个新变量     z=lm(y~x+I(x^2)+...) 3.plot(x,y)    #做y对x的散点图 4.lines(x,fitted(z))    #添加拟合值对x的散点图并连线   曲线拟合:(nls) lm是将曲线直线化再做回归,nls是直接拟合曲线. 需要三个条件:曲线方程.数据位置.系数的估计值. 如果曲线方程比较复杂,可以先命名一个自定义函数. 例:     f=function(x1, x2, a, b

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.compl

利用R自带数据集 通过data()函数可以查看R自带数据集. > data() 返回以下结果,每一条记录都是一个数据,键入相应的数据名称可以查看具体信息. Data sets in package ¡®datasets¡¯: AirPassengers Monthly Airline Passenger Numbers - BJsales Sales Data with Leading Indicator BJsales.lead (BJsales) Sales Data with Leadin

该函数和excel中的&一样,可以将不同类型的数据放在一起. paste(....,sep="",collapse=NULL) ...表示要加在一起的数据类型,e.g ​p<-paste("b",1:5) "b 1" "b 2" "b 3" "b 4" "b 5" 注意这里每一项中间有空格隔开,如果不想要空格,需要使用sep参数 p<-paste(

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子 2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.comp

labs 函数主要有以下三个用途: 1) 设置图片的标题(title), 子标题(subtitle), 引用(caption) 代码示例: ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, colour = cyl)) + geom_point() + labs(title = "This is title", subtitle = "This is subtitle", caption = "This is caption") 效果图如下