《R语言4.0.4软件》百度网盘资源免费下载:

链接: https://pan.baidu.com/s/160twe4ScMvIbGm2TI_sjHw

R语言4.0.4是一款专业的统计建模软件，与其它建模软件不同的是这款软件完全免费、开源，所以深受大家的青睐。R软件拥有数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图等多种功能，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数，安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。

.libPaths()

[1] "C:/Program Files/R/R-3.0.2/library"

2. 安装包，括号里面包的名称要加英文引号，在列出的CRAN镜像站点列表中选择一个进行下载，我一般选的是China(Hefei)

install.packages()

例如,install.packages("ggplot2")

3. 包的载入library()或require()，安装完包后，需要加载才能使用其中的函数，此时括号中不使用引号。两者的不同之处在于library()载入之后不返回任何信息，而require()载入后则会返回TRUE，因此require()适合用于程序的书写。

例如

library(ggplto2)

>require(foreign)

Loading required package: foreign

>is.logical(require(foreign))

[1] TRUE

4. 包的更新

update.packages()

5. 包的帮助信息 格式如下，可以查看包中的函数以及说明

help(package="ggplot2")

6. 查看本地的包

6.1 查看默认加载的包，忽略基本的包

getOption("defaultPackages")

>getOption("defaultPackages")

[1] "datasets" "utils" "grDevices" "graphics" "stats" "methods"

[7] "ggplot2"

6.2 查看当前已经加载过的包

(.packages())

[1] "ggplot2" "stats" "graphics" "grDevices" "utils" "datasets" "methods" "base"

6.3 要显示所有可用的包

(.packages(all.available=TRUE))

>(.packages(all.available=TRUE))

[1] "abind" "agricolae" "aplpack" "base" "bitops"

[6] "boot" "car" "caTools" "class" "cluster"

[11] "codetools" "colorRamps" "colorspace" "compiler" "datasets"

[16] "Defaults" "devtools" "dichromat" "digest" "doBy"

[21] "e1071" "effects" "ellipse" "evaluate" "foreign"

[26] "formatR" "Formula" "gdata" "ggplot2" "ggthemes"

[31] "gmodels" "gplots" "graphics" "grDevices" "grid"

[36] "gtable" "gtools" "highr" "Hmisc" "httr"

[41] "KernSmooth" "knitr" "labeling" "lattice" "latticeExtra"

[46] "leaps" "lme4" "lmtest" "LSD" "manipulate"

[51] "markdown" "MASS" "Matrix" "matrixcalc" "memoise"

[56] "methods" "mgcv" "minqa" "multcomp" "munsell"

[61] "mvtnorm" "nlme" "nnet" "nortest" "parallel"

[66] "pixmap" "plyr" "proto" "psych" "quantmod"

[71] "Rcmdr" "RColorBrewer" "Rcpp" "RcppEigen" "RCurl"

[76] "relimp" "reshape2" "rgl" "rJava" "RODBC"

[81] "rpart" "rstudio" "samplesize" "sandwich" "scales"

[86] "schoolmath" "sciplot" "sem" "spatial" "splines"

[91] "stats" "stats4" "stringr" "survival" "tcltk"

[96] "tcltk2" "TH.data" "tools" "TTR" "utils"

[101] "VennDiagram" "whisker" "XLConnect" "xts" "zoo"

7. 卸载包detach()，这是library()的反向操作，此操作主要是为了避免某些包中的函数名称相同，造成冲突，注意与library()的参数不同，detach()参数为detach(package:包的名称),library(包的名称)。

例如

>library(ggplot2) #加载包

>(.packages()) #列出当前已经加载的包

[1] "ggplot2" "stats" "graphics" "grDevices" "utils" "datasets"

[7] "methods" "base"

>detach(package:ggplot2) # 卸载ggplot2包

>(.packages()) #列出当前已经加载的包

[1] "stats" "graphics" "grDevices" "utils" "datasets" "methods"

[7] "base"

8． 自定义启动时候的加载包

如果需要长期使用某个包的话，每次开启都需要输入library()，比较麻烦，因此可以让R启动时自动加载某些包。在R的安装目录/etc/Rprofile.site加入下载语句：

例如让R启动时自动加载ggplot2包

local({old <- getOption("defaultPackages")

options(defaultPackages = c(old, "ggplot2"))})

9. 在文章中引用R软件包，例如引用ggplot2包：

citation(package="ggplot2")

To cite ggplot2 in publications, please use:

H. Wickham. ggplot2: elegant graphics for data analysis. Springer New

York, 2009.

A BibTeX entry for LaTeX users is

@Book{,

author = {Hadley Wickham},

title = {ggplot2: elegant graphics for data analysis},

publisher = {Springer New York},

year = {2009},

isbn = {978-0-387-98140-6},

url = {http://had.co.nz/ggplot2/book},

}

>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()

http://cos.name/cn/topic/16300

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

http://qizhi502.blog.163.com/blog/static/11497002520120611451736/

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, max>0）

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