r语言c函数用法,R语言中函数

R语言常用函数

1. 判断存在:一个元素是不是在向量中用 a%in%b

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a="TT"

b=c("AA","AT","TT")

a %in% b

[1] TRUE

2. 判断某一元素这向量中的索引(第几个位置): index.TT=which(b==”TT”)

index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号,which是判断函数,b是想知道的元素所在的向量

index.TT

[1] 3

3. 相当于 python 中的字典, names 函数

b

[1] "AA" "AT" "TT"

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype

names(b)

[1] "geno1" "geno2" "geno3"

names(b)[1]

[1] "geno1"

names(b)[1]="test"

names(b)

[1] "test""geno2" "geno3"

names(b)=NULL

b

[1] "AA" "AT"

b["geno2"]

"AT"

pop_name=c(“CEU”,"YRI")

names(pop_name)=c(1,2)

names(pop_name[1])=1

4. 去除某一元素: b[-index.nu]

#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引,可以先判断索引,再删除。

b=c("AA","AT","TT")

names(b)=c("geno1","geno2","geno3")

index.TT=which(b=="TT")

b=b[-index.TT]

b

geno1 geno2

"AA""AT"

5. 相当于 Python 中的 set() 函数 和 count() 函数: unique() , table()

b=c("TT","AT","AT","TT","AA")

unique(b)#即相当于去除所有的重复,只保留一个

[1] "TT" "AT" "AA"

table(b)#以元素为name,统计各元素的个数

b

AA AT TT

122

6. 字符串的分割: strsplit()

test="AA"

strsplit(test)

错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值

strsplit(test,split='')

[[1]]

[1] "A" "A"

test=strsplit(test,split='')[[1]]

test

[1] "A" "A"

7. 文本文档的写入: write.table()

write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入,row.names=F去掉行的名字写入,否则会把名字写进去

##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix,见8,然后通过rbind或者cbind叠加上去。

方法一:

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=c(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是

AA

TT

CC

….

##而且还有行和列的名字,因为没有设置参数。因为对于c向量来说,写的话默认是竖着写的,每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind

方法二:

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果是

AA TT CC

AA TT CC

AA TT CC

##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的,但是要用到append参数。

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)

}

8. 建立一个空的 matrix :

res.matrix - matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。

9. 如何将 R 运行结果输出到文件

x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")

z=t(x)

ks.test(y,z)

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:y and z

D = 0.207, p-value 2.2e-16

alternative hypothesis: two-sided

如上面运行结果,我想将p-value 2.2e-16自动保存到一个文件中,如何用R程序实现,谢谢!

sink("output.txt")

print(ks.test(y,z)$p.value)

sink()

10 降序排列:

a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)

a=sort(a,decreasing=T)

a

[1]5.04.01.21.00.1 -0.1

11. 取前1%的数

a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)

a=sort(a,decreasing=T)#先降序

sig=a[round(length(a)*0.01)]

sig

[1] 990

12.在shell中直接执行R脚本

R CMD BATCH --argstest.R

13. R中高级作图的方法

14:设置字体类型:

par(family='Times New Roman')

15:控制图形四周的空白大小

par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))

其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离

16控制作图区域的大小layout

layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))

分成竖着三份, 其中三份比列依次为(高度依次为2:2:1)

17保留两位小数

round(0.123,digits=2)

18 在原有图的基础上画图:

par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)

19 只显示y轴

plot(1:10,1:10,axes=F)

axis(2,at.....)

20 调节刻度方向 las

plot(1:10,1:10,las=1)

21 屏幕分割

layout(matrix(1:16,4,4))###竖着plot

par(mfrow=c(4,4))##横着plot

22.逻辑表示或者

xor为异或,两值不等为真,两值相等为假。例:xor(0, 1)

23. 从向量中随机取几个数sample

sample(rep(1:1000),10)

23 字符串转换成小数浮点型

as.numeric("0.123")

24. 读取不规范的文本

f=readLines(afile,n=1)#n表示读几行

f=strsplit(f,'\t')##分割

f[1][[1]]##第一行

f[1][[1]][1]##第一行 第一个字符串

25. write 写入文件

write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次 写入

26. 不需要循环,这直接对matrix没行或者每列进行筛选操作apply()

apply(data,col2 or row1, max0)

27.保留2位小数

a=2.300

a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))

28。调出假设检验的p value

t.test(data1,data2)$p.value

R语言之—字符串处理函数

R语言之—字符串处理函数

nchar

取字符数量的函数

length与nchar不同,length是取向量的长度

# nchar表示字符串中的字符的个数

nchar("abcd")

[1] 4

# length表示向量中元素的个数

length("abcd")

[1] 1

length(c("hello", "world"))

[1] 2

chartr

字符替换

chartr(old="a", new="c", x="a123")

[1] "c123"

chartr(old="a", new="A", x="data")

[1] "dAtA"

paste和paste0

字符串粘合函数

paste在不指定分割符的情况下,默认分割符是空格

paste0在不指定分割符的情况下,默认分割符是空

# 默认以空格隔开

paste("Hello","world")

[1] "Hello world"

# 没有空格

paste0("Hello","world")

[1] "Helloworld"

# 指定分割符

paste("abc", "efg", "hijk", sep = "-")

[1] "abc-efg-hijk"

# 分别对向量的每一个元素进行连接

paste0("A", 1:6, sep = "")

[1] "A1" "A2" "A3" "A4" "A5" "A6"

# collapse参数:每一个元素操作之后,再把向量的每一个元素进行连接

paste0("A", 1:6, sep = "",collapse = "-")

[1] "A1-A2-A3-A4-A5-A6"

substr

字符串截取函数

substr(x = "hello", start = 1, stop = 2)

[1] "he"

strsplit

字符串的分割函数,可以指定分割符,生成一个list

strsplit("abc", split = "")

[[1]]

[1] "a" "b" "c"

如果要对一个向量使用该函数,需要注意。

# 分割向量的每一个元素,并取分割后的第一个元素

unlist(lapply(X = c("abc", "bcd", "dfafadf"), FUN = function(x) {return(strsplit(x, split = "")[[1]][1])}))

[1] "a" "b" "d"

gsub和sub

字符串替换

gsub替换匹配到的全部

sub 替换匹配到的第一个

# 将b替换为B

gsub(pattern = "b", replacement = "B", x = "baby")

[1] "BaBy"

gsub(pattern = "b", replacement = "B", x = c("abcb", "boy", "baby"))

[1] "aBcB" "Boy" "BaBy"

# 只替换第一个b

sub(pattern = "b", replacement = "B", x = "baby")

[1] "Baby"

sub(pattern = "b", replacement = "B", x = c("abcb", "baby"))

[1] "aBcb" "Baby"

grep和grepl

字符串匹配

grep函数返回的是索引值

grepl函数返回的是逻辑值

# 返回匹配到的元素的索引

grep(pattern = "boy", x = c("abcb", "boy", "baby"))

[1] 2

# 返回逻辑值

grepl(pattern = "boy", x = c("abcb", "boy", "baby"))

[1] FALSE TRUE FALSE

match pmatch charmatch

1、match

Usage

match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)

x %in% table

参数:

x: vector or NULL: the values to be matched. Long vectors are supported.

table : vector or NULL: the values to be matched against. Long vectors are not supported. (被匹配的值)

nomatch: the value to be returned in the case when no match is found. Note that it is coerced to integer. (没有match上的返回的值)

incomparables : a vector of values that cannot be matched. Any value in x matching a value in this vector is assigned the nomatch value. For historical reasons, FALSE is equivalent to NULL. (不同来匹配的值)

match函数类似与 %in%,不同的是match返回的是索引,而%in%返回的是逻辑值。

R语言常用函数整理(基础篇)

R语言常用函数整理本篇是基础篇,即R语言自带的函数。

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,class,typeof:对象存储模式与类型

names:对象的名字属性

字符型向量 nchar:字符数

substr:取子串 format,formatC:把对象用格式转换为字符串

paste()、paste0()不仅可以连接多个字符串,还可以将对象自动转换为字符串再相连,另外还能处理向量。

strsplit:连接或拆分

charmatch,pmatch:字符串匹配

grep,sub,gsub:模式匹配与替换

complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数

factor:因子 codes:因子的编码 levels:因子的各水平的名字 nlevels:因子的水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子

table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数

dev.new() 新建画板

plot()绘制点线图,条形图,散点图.

barplot( ) 绘制条形图

dotchart( ) 绘制点图

pie( )绘制饼图.

pair( )绘制散点图阵

boxplot( )绘制箱线图

hist( )绘制直方图

scatterplot3D( )绘制3D散点图.

par()可以添加很多参数来修改图形

title( ) 添加标题

axis( ) 调整刻度

rug( ) 添加轴密度

grid( ) 添加网格线

abline( ) 添加直线

lines( ) 添加曲线

text( ) 添加标签

legend() 添加图例

+, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif

1、round() #四舍五入

例:x - c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整数位

round(x, 2) #保留两位小数

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思)

例:略

3、trunc() #取整

floor() #向下取整

ceiling() #向上取整

例:xx - c(3.60, 12.47, -3.60, -12.47)

trunc(xx)

floor(xx)

ceiling(xx)

max,min,pmax,pmin:最大最小值

range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数

abs,sqrt:绝对值,平方根

log, exp, log10, log2:对数与指数函数

sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数

sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数

beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积

polyroot:多项式求根

poly:正交多项式

spline,splinefun:样条差值

besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数

deriv:简单表达式的符号微分或算法微分

array:建立数组

matrix:生成矩阵

data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵

lower.tri:矩阵的下三角部分

mat.or.vec:生成矩阵或向量

t:矩阵转置

cbind:把列合并为矩阵

rbind:把行合并为矩阵

diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵

aperm:数组转置

nrow, ncol:计算数组的行数和列数

dim:对象的维向量

dimnames:对象的维名

rownames,colnames:行名或列名

%*%:矩阵乘法

crossprod:矩阵交叉乘积(内积)

outer:数组外积

kronecker:数组的Kronecker积

apply:对数组的某些维应用函数

tapply:对“不规则”数组应用函数

sweep:计算数组的概括统计量

aggregate:计算数据子集的概括统计量

scale:矩阵标准化

matplot:对矩阵各列绘图

cor:相关阵或协差阵

Contrast:对照矩阵

row:矩阵的行下标集

col:求列下标集

solve:解线性方程组或求逆

eigen:矩阵的特征值分解

svd:矩阵的奇异值分解

backsolve:解上三角或下三角方程组

chol:Choleski分解

qr:矩阵的QR分解

chol2inv:由Choleski分解求逆

,,=,=,==,!=:比较运算符 !,,,|,||,xor():

逻辑运算符 logical:

生成逻辑向量 all,

any:逻辑向量都为真或存在真

ifelse():二者择一 match,

%in%:查找

unique:找出互不相同的元素

which:找到真值下标集合

duplicated:找到重复元素

optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根

if,else,

ifelse,

switch:

分支 for,while,repeat,break,next:

循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。

function:函数定义

source:调用文件 ’

call:函数调用 .

C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。

Recall:递归调用

browser,debug,trace,traceback:程序调试

options:指定系统参数

missing:判断虚参是否有对应实参

nargs:参数个数 stop:终止函数执行

on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算

system.time:表达式计算计时

invisible:使变量不显示

menu:选择菜单(字符列表菜单)

其它与函数有关的还有:

delay,

delete.response,

deparse,

do.call,

dput,

environment ,

formals,

format.info,

interactive,

is.finite,

is.function,

is.language,

is.recursive ,

match.arg,

match.call,

match.fun,

model.extract,

name,

parse 函数能将字符串转换为表达式expression

deparse 将表达式expression转换为字符串

eval 函数能对表达式求解

substitute,

sys.parent ,

warning,

machine

cat,print:显示对象

sink:输出转向到指定文件

dump,save,dput,write:输出对象

scan,read.table,readlines, load,dget:读入

ls,objects:显示对象列表

rm, remove:删除对象

q,quit:退出系统

.First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。

options:系统选项

?,help,help.start,apropos:帮助功能

data:列出数据集

head()查看数据的头几行

tail()查看数据的最后几行

每一种分布有四个函数:

d―density(密度函数),p―分布函数,q―分位数函数,r―随机数函数。

比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:

norm:正态,

t:t分布,

f:F分布,

chisq:卡方(包括非中心)

unif:均匀,

exp:指数,

weibull:威布尔,

gamma:伽玛,

beta:贝塔

lnorm:对数正态,

logis:逻辑分布,

cauchy:柯西,

binom:二项分布,

geom:几何分布,

hyper:超几何,

nbinom:负二项,

pois:泊松

signrank:符号秩,

wilcox:秩和,

tukey:学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,

sort,order,rank与排序有关,

其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。

R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。

cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算

biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图

cancor:典则相关

princomp:主成分分析

hclust:谱系聚类

kmeans:k-均值聚类

cmdscale:经典多维标度

其它有dist,mahalanobis,cov.rob。

ts:时间序列对象

diff:计算差分

time:时间序列的采样时间

window:时间窗

lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差分析

quo()等价于quote()

enquo()等价于substitute()

R语言中的函数c中的c代表什么意思

R软件不只是一种统计工具,它还是一种语言,就语法形式而言跟S语言非常相识。所以类似与数据库一样,在客户端不是就只能调用一些函数,而是可以用数据库提供的SQL语言编写出拥有灵活多变,满足各种需求的功能。R语言也一样,可以在客户端,用S语言编写程序,传送到R软件,R软件计算完成后将结果在传回C#。既然需要来回传送,必然需要中间的桥梁,就像数据库需要驱动程序一样,在C#中调用R软件,需要安装R(D)COM,R(D)COM是一种DCOM组件,可以注册到Windows的组件服务中,供程序调用。如果用C#开发Web程序,由于ASP.NET是用ASPNET这个用户在执行,而这个用户的权限很低,所以如果要调用R(D)COM的服务的化,需要给ASPNET授予权限。所有具体的操作,使用方法,可以参考:/KB/cs/RtoCSharp.aspx

R语言中的基本函数使用 - 更新中

用法:assign(x, value, pos = -1, envir = as.environment(pos),  inherits = FALSE, immediate = TRUE)

assign函数在循环时候,给变量赋值。

举例说明:

1、

for (i in 1:(length(rowSeq)-1)){

assign(paste("nginx_server_fields7_", i, sep = ""), nginx_server_fields7[(rowSeq[(i-1)+1]):(rowSeq[i+1]), ])

}

2、

for (i in 1:3){

assign(paste("a", i, sep = ""), i:10)

}

ls()

[1] "a1" "a2" "a3" "i"

a1

[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

a2

[1]  2  3  4  5  6  7  8  9 10

a3

[1] 3  4  5  6  7  8  9 10

1、paste函数可用于字符串连接

用法:paste (..., sep = " ", collapse = NULL),分隔符默认为空格

我们简单举个例子

1)paste("a","b") ##能连接a b

[1] "a b"

paste("a","b","c")

[1] "a b c"

2)设置分隔符paste("a","b",sep="=") ##注意到用等号分隔了

[1] "a=b"

3)连接多个元素paste("a",1:5,sep="") ##会自动每个元素与a相连

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4)paste("a",1:5,".pdf",sep="") ##比如想批量输出文件名

[1] "a1.pdf""a2.pdf""a3.pdf""a4.pdf""a5.pdf"、

2、collapse参数

谢益辉大佬说这个参数引无数英雄竞折腰啊,大家只会sep

1)paste("a",1,collapse="+") ##注意到了吧,collapse没用上

[1] "a 1"

2)paste(c("a","b","c"),collapse="+") ##这样就很容易理解了,collapse折叠起了元素

[1] "a+b+c"

3)paste("a",1:5,sep="") ##再来更明显的举例

[1] "a1""a2""a3""a4""a5"

4)paste("a",1:5,sep="",collapse="+") ##先在元素间连接,然后折叠

[1] "a1+a2+a3+a4+a5"

3、与paste0函数的区别

paste0函数,默认sep=""是两个函数唯一的区别

paste(c("a","b","c"),1:3)##默认空格符

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep=" ")

[1] "a 1""b 2""c 3"

paste(c("a","b","c"),1:3,sep="")

[1] "a1""b2""c3"

如果两个向量长度不同paste(c("a","b","c"),1:5) ##超出范围后继续从前向后连接

[1] "a 1"  "b 2"  "c 3"  "a 4"  "b 5"

paste0(c("a","b","c"),1:3)#默认元素连接为sep=""

[1] "a1""b2""c3"

用法:unlist()函数的作用,就是将list结构的数据du,变zhi成非list的数据,即将list数据变成 字符串向量 或者数字向量的形式

如果是向量的话就直接输出向量

例子:

%in%相当于match()函数的一个缩写。用来判断一个数组或矩阵是否包含在另一个数组或矩阵里。举个例子一目了然:

#首先复制两个变量a和b

a - 1:5

b - 3:7

a %in% b    #看a的元素是否包含在b中输出结果如下:

[1] FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

用法:apply(x, MARGIN, FUN, ...)

作用:对 矩阵 的行或列使用函数,或者对 数组 的各个维度使用函数

x为数据对象,MARGIN是维度的下标,MARGIN=1表示行,MARGIN=2表示列,FUN是自己指定的任意或自定义函数

注:数据框dataframe也可以使用apply函数,该函数会自动将数据框转化为矩阵,但前提是数据框中各列的数据类型 必须是数值型,否则会报错。

用法:lapply(x,FUN,...)

作用:对列表中的各个元素使用函数

x是格式为列表的数据源,FUN是任意函数。

intersect(data1,data2):交集

union(data1,data2):并集


标题名称:r语言c函数用法,R语言中函数
文章起源:http://myzitong.com/article/dssgshc.html