#显示当前工作目录（软件默认使用工作目录）
getwd()
#修改默认工作目录
setwd(dir = "e:/Rwork/")
#提示工作目录
getwd()
#查看目录下包含的文件
list.files()
#或者
dir()
#R包安装
install.packages("vcd")
#显示库所在的位置
.libPaths()
#显示库里有哪些安装包
library()
#载入包
library(vcd)
#or
require(vcd)
#直接输入函数看某些函数来自于R的哪个包
#如何使用R包
help(package="vcd")
help(package="ggplot2")
#查看包的信息，列出R包的基础内容，显示内置的数据集的内容，给包中的函数作为案例来使用
library(help="vcd")
#还有一些包中的函数，是包的核心内容，扩展了R的功能
Arthritis
#列出包中所有包含的函数
ls("package:vcd")
#每个函数如何使用查看对应帮助文档
#列出R包中包含的所有数据集
data(package="vcd")
#使用完一个包之后，将包从内存中移除
detach("package:vcd")
#再使用
Arthritis
#会出现报错：需要重新再加载
#删除已安装的包
remove.packages("vcd")
#会将R包从硬盘上彻底删除，无法继续使用了，用得不多
#R包的批量移植（更换新设备）
#列出当前环境中已安装的R包
installed.packages()
#取第一列,,,使用下标来访问数据框的第一列
installed.packages()[,1]
#将所以R包名字保存到一个文件中
Rpack<- installed.packages()[,1]
save(Rpack,file = "Rpack.Rwork")
#将这个文件移到另一个设备上
#在另一个设备上使用load函数打开这个文件
#存到另外一个变量Rpack中
#看到这些R包
#Rpack
#批量安装这些R包
#使用一个for循环
for(i in Rpack)install.packages(i)
#如何获取R的帮助信息
help.start()
#查看某个函数的功能
help(sum)
#or
?plot
?sum
#快速了解函数参数而不想查阅详细文档
args(plot)
#查看函数使用案例
example(mean)
example("hist")
#列出R的一些案例图
demo(graphics)
#查看R安装的某个包的帮助文档
help(package=ggplot2)
#有些R包包含vignette文档，这中文档包含更多内容，也更加规范，里面有简介、教程、开发文档等
vignette()
#不是每个包都包含这种格式的文档
vignette("xts")
#有时安装了某包但使用help命令搜索不到相关函数，是因为没有载入这个包
#需用使用library函数载入这个包
#载入之后才能使用help函数找到相关文档
#或者直接在help命令中加上package选项 等于 要搜索R包的名字，这种方法比较麻烦
#？？接要搜索函数名字，这种情况下不加载包也可以
#有些情况下，不知道具体的函数名，只能模糊搜索
#查找与绘制热图相关的帮助信息(使用这条命令进行本地搜索)
help.search(heatmap)
#提示搜索不到
#因为需要加上引号
help.search("heatmap")
#搜到stats包中的heatmap函数，可以用来绘制热图
#help.search("heatmap")也可以简写成下面一条命令
??heatmap#不需要加引号
#列出所有包含关键字的内容
apropos("sum")
#可以通过mod参数调整查询的内容
apropos("sum",mod="function")#只列出函数
#help.search或？？都是进行本地的文档搜索
#有时搜索不到或者文档太老了可以使用RSiteSearch()函数进行网络搜索
RSiteSearch(matlab)
#运行函数会使用默认浏览器来访问R官网，在官网中进行搜索，列出更多的结果
#可以利用搜索引擎进行问题搜索
R语言特征：1. type.convert()函数主要用在read.table()函数中，返回向量和因子类型，当输入为double型时会丢失精度。
>type.convert(c('abc','bcd')) # 返回因子类型
[1] abc bcd
Levels: abc bcd
>type.convert(c(as.double(1.12121221111),'1.121')) # double型丢失精度
[1] 1.121212 1.121000
2. 如果一个文件包含有小数位的数据，通过read.table()函数读取时，会指定为numeric类型。
新建一个文件num.csv包括小数
1,2,1.11
2.1,3,4.5
用read.table读取文件，并查看列的类型。
>num<-read.table(file="num.csv",sep=",") # 读文件
>num
V1 V2 V3
1 1.0 2 1.11
2 2.1 3 4.50
>class(num)
[1] "data.frame"
>class(num$V1)# 查看列的类型为numeric
[1] "numeric"
3. tools包用Rdiff()函数的参数useDiff为FALSE时，与POSIX系统的diff -b命令类似。
新建文件num2.csv
3,2,1.11
2.1,3,4.5
用Rdiff()比较两个文件num.csv和num2.csv。
>Rdiff('num.csv','num2.csv',useDiff = FALSE)
1c1
<1,2,1.11
---
>3,2,1.11
[1] 1
4. 新函数anyNA()，结果与 any(is.na(.))一致，性能更好。
>is.na(c(1, NA))
[1] FALSE TRUE
>any(is.na(c(1, NA)))
[1] TRUE
>anyNA(c(1, NA))
[1] TRUE
5. arrayInd()和which()函数增加useNames参数，用于列名的匹配。我在测试过程，不太理解这个参数的意义。
>which
function (x, arr.ind = FALSE, useNames = TRUE)
6. is.unsorted()函数支持处理原始数据的向量。
>is.unsorted(1:10) # 排序的向量
[1] FALSE
>is.unsorted(sample(1:10)) # 无序的向量
[1] TRUE
7. 用于处理table的as.data.frame()函数和as.data.frame.table()函数，支持向provideDimnames(sep,base)函数传参数。我在测试过程中，也不理解具体是什么更新。
8. uniroot()函数增加新的可选参数extendInt，允许自动扩展取值范围，并增加返回对象参数init.it。
>f1 <- function(x) (121 - x^2)/(x^2+1) # 函数f1
>f2 <- function(x) exp(-x)*(x - 12) # 函数f2
>try(uniroot(f1, c(0,10))) # 在(0,10)的区间求f1函数的根
Error in uniroot(f1, c(0, 10)) :
f() values at end points not of opposite sign
>try(uniroot(f2, c(0, 2))) # 在(0,2)的区间求f2函数的根
Error in uniroot(f2, c(0, 2)) :
f() values at end points not of opposite sign
>str(uniroot(f1, c(0,10),extendInt="yes")) # 通过extendInt参数扩大取值搜索范围
List of 5
$ root : num 11
$ f.root: num -3.63e-06
$ iter : int 12
$ init.it : int 4
$ estim.prec: num 6.1e-05
>str(uniroot(f2, c(0,2), extendInt="yes")) # 通过extendInt参数扩大取值搜索范围
List of 5
$ root : num 12
$ f.root: num 4.18e-11
$ iter : int 23
$ init.it : int 9
$ estim.prec: num 6.1e-05
9. switch(f,)函数，当参数f是因子类型时，会出警告提示，需要转换字符串参数。
>switch(ff[1], A = "I am A", B="Bb..", C=" is C")# ->"A" # 警告提示
[1] "I am A"
Warning message:
In switch(ff[1], A = "I am A", B = "Bb..", C = " is C") :
EXPR is a "factor", treated as integer.
Consider using 'switch(as.character( * ), ...)' instead.
>switch(as.character(ff[1]), A = "I am A", B="Bb..", C=" is C") # 转型为字符串处理
[1] " is C"
10. 解析器已经更新，使用更少的内存。
