在用R语言编程中,界面上出现了“+”号,是什么意思?如何删除错误的输入,如何清屏?谢谢

Python0106

在用R语言编程中,界面上出现了“+”号,是什么意思?如何删除错误的输入,如何清屏?谢谢,第1张

“+”标示语句没有闭合,比如在循环中,在分支中,或者写函数等,分多行都会有加号;

直接键盘按Esc键退出就可以把+号去掉,恢复正常的编辑状态。清屏用快捷键Ctrl+L 就可以清除所有编辑的语句。

例如;

td<-function(fx,a,b,r){ #(fx:是表达式,方程是fx=0,变量是dux;a,b,区间[a,b],r是精度。

x<-ada<-eval(fx)

调用函数:

fx<-expression(x*x-x-1)

a<-1b<-2r<-1e-5

td(fx,a,b,r)

扩展资料:

R语言有程序的控制结构和函数function。尽管R语言是解释型语言,但是可以用编译的方式实现,调用方法是source(file.R)命令。R语言的软件包能在编程环境中,通过子菜单下载后安装,因此是无障碍的。

程序中加载软件包的命令,

>library(parallel) #并行计算软件包,单线程多核

查找软件包中所有函数,

>library(help=parallel)

>help(packet=parallel)

R语言和解释型语言一样,没有变量声明。R语言能编写c++程序,应用Rcpp软件包。

参考资料来源:百度百科-R语言编程

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()

1、下载

wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz

2、解压:

tar -zxvf

R-3.0.1.tar.gz

cd R-3.0.1

3、安装 (当然也可以跳过)

yum

install readline-devel

yum install libXt-devel

./configure

4、 配置环境并编译安装

#

如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib

(这个我不需要,所以加入到后面)

# 如果3没安装, 那么后面加上: --with-readline=no

--with-x=no

./configure --prefix=/usr/R-3.0.1

make $$ make install

5、配置环境变量并生效

vi

.bash_profile

export R_HOME=/usr/R-3.0.1

export PATH=.:$R_HOME/bin:$PATH

# 试环境变量生效

source .bash_profile

6、 命令行测试

[admin@JD

software]$ R

WARNING: ignoring environment value of R_HOME

R version 3.0.1 (2013-05-16) -- "Good Sport"

Copyright (C) 2013 The R Foundation for Statistical Computing

Platform: x86_64-unknown-linux-gnu (64-bit)

R是自由软件,不带任何担保。

在某些条件下你可以将其自由散布。

用'license()'或'licence()'来看散布的详细条件。

R是个合作计划,有许多人为之做出了贡献.

用'contributors()'来看合作者的详细情况

用'citation()'会告诉你如何在出版物中正确地引用R或R程序包。

用'demo()'来看一些示范程序,用'help()'来阅读在线帮助文件,或

用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件。

用'q()'退出R.

>q()

7、创建脚本测试(t.R)

cd

/opt/script/R

vim t.R

#!/path/to/Rscript

#第一行

x<-c(1,2,3)

#R语言代码

y<-c(102,299,301)

model<-lm(y~x)

summary(model)

8、测试:执行脚本

R CMD BATCH

--args /opt/script/R/t.R

more

/opt/script/R/t.Rout

#查看执行的结果

或者第二种方式

Rscript

/opt/script/R/test.R

#结果直接输出到终端