照著星球的代碼跑了下

with的使用要注意

rm(list=ls())

a <- data.frame(case=paste0("S",1:9),value=runif(9))
plot(a$case,a$value)
#偷懶方法1
attach(a)
plot(case,value)

#方法2，構(gòu)建局域變量
#必須分行
with(a,{
  plot(case,value) 
  x<<- summary(value)
  })
x
#變量的保存
save(a,file="test.Rdata")
load("test.Rdata")

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

R語言編程藝術(shù)學(xué)習(xí)記錄

第一章

繪圖pdf

pdf("a.pdf")
hist(rnorm(10))
dev.off

思考，如何返回所有奇數(shù)

oddcount <- function(x){
  k = 0
  for(n in x){
    if (n%%2 == 1) k=k+1 
  }
  return(k)
}
oddcount(c(1,2,3,4,5))

理解畫圖

hn=hist(Nile)
str(hn)

example() #實(shí)例函數(shù)使用
example(persp) #驚艷
？mean
help(package=ggplot2)

第二章

可以用seq創(chuàng)建向量
seq(from=1.1,to=2,by=0.1)

rep
rep(c(1,2),2)
rep(c("nomal","tumor"),each=3)

findruns實(shí)戰(zhàn)

findruns <- function(x,k){
  n=length(x)
  runs = NULL
  for(i in 1:(n-k+1)){
    if(all(x[i:(i+k-1)]==1)) runs<-c(runs,i)
  }
  return(runs)
}
y<-c(1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1)
findruns(y,3)

移除缺失值
na.rm=T

選擇函數(shù)
subset(x,x>5)
which(x>5)

判斷
y <- ifese(x%%2 ==0,8,9) #是8非9

第三章 矩陣

尋找共同上升

finddud <- function(v){
  vud=v[-1]-v[-length(v)]         #vud=diff(v)
  return(ifelse(vud>0,1,-1)) 
}
udcorr <-function(x,y){
  ud <- lapply(list(x,y),finddud)
  return(mean(ud[[1]]==ud[[2]]))
}
x=c(12,13,14,48,45,78,79)
y=c(85,87,98,51,54,24,65)
udcorr(x,y)

apply允許用戶在各行或各列調(diào)用指定的函數(shù)
apply(z,2,mean)

前d各1/0誰多返回誰

copymj<-function(z,d){
  k=sum(z[1:d])/d
  return(ifelse(k>0.5,1,0))
}
x=matrix(c(1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,1),nrow = 4,ncol = 3)
apply(x,1,copymj,3)

矩陣是數(shù)組的一個(gè)特殊形式

第四章 list

lappy是apply在list上的進(jìn)階版本

第五章 數(shù)據(jù)框

可以理解成矩陣內(nèi)有字符了，多種元素模式
合并
merge(a,b,by.x='',by.y='')

第六章 因子和表

tapply
age=c(12,15,14,13)
type=c("A","B","A","D")
tapply(age,type,mean)

split分割，返回的是列表
split(1:7,g) #按g分割