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 画出来图了以后再改坐标的话，点Show Plot Tools按钮，在右边Plot Browser里点Axes，在下面选你要改的那个轴，点Ticks...，在Edit Axes Ticks里面改Labels里面的数就行了，10改成1，20改成2，以此类推2 在画图的时候直接plot(x/10,y)这样也行。

1. barplot函数

>a=matrix(1:18,2)

>a

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]

[1,]    1    3    5    7    9   11   13   15   17

[2,]    2    4    6    8   10   12   14   16   18

>class(a) #查看a数据类型

[1] "matrix"

注意barplot函数对象要么是向量，要么是矩阵，若不是，则要进行数据数据类型进行转换

>barplot(d)  #所有参数默认

>?barplot

常见参数就不赘述了，几个个人认为比较重要参数如下

names.arg----在每个条形图或条形图下绘制的名称向量。 如果省略此参数，那么如果它是向量，则从height的names属性中获取名称；如果它是矩阵，则从列名称中获取名称。

legend.text----数据为矩阵的时候用，如果legend.text为true，则height的行名称非空时将用作标签。

horiz----默认false，为竖直条形图，改为TRUE，为水平条形图

beside---如果为FALSE，则将高度列描绘为堆叠的条，如果为TRUE，则将列描绘为并列的条

space---每根柱子之前留出的空间量（以平均柱子宽度的一部分为单位）。 可以以单个数字或每个小节一个数字的形式给出。 如果height是一个矩阵，并且next为TRUE，则可以用两个数字指定空间，其中第一个是同一组中的条形之间的间隔，第二个是组之间的间隔。 如果未明确给出，则如果height为矩阵，并且next为TRUE，则默认为c（0,1），否则为0.2。

还有很多参数可以通过help()查询

>barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = TRUE,horiz = TRUE,col = rep(c('blue','green','gray'),3),legend.text = TRUE)

>barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = F,horiz = TRUE,col = rep(c('blue','green'),2),legend.text = TRUE)

>barplot(a,names.arg = c('1','2','3','4','5','6','7','8','9'),beside = F,horiz = F,col = rep(c('blue','green'),2),legend.text = TRUE) 

2.ggplot2包

安装加载包

install.package('ggplot2')

library(ggplot2)

#创建矩阵

data<-data.frame(Sample<-c(rep('control1',3),rep('control2',3),rep('control3',3),rep('treat1',3),rep('treat2',3),rep('treat3',3),rep('treat4',3)), contion<-rep(c('Cell','Tissue','Organ'),7), value<-c(503,264,148,299,268,98,363,289,208,108,424,353,1,495,168,152,367,146,48,596,143))

colnames(data)=c('sample',"contion","value")

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='fill') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

#ggplot函数，geom从数据到几何图像，geom_bar为柱状图，geom_line为线型图等，aes形成映射，x轴为sample，y轴为value，堆叠为contion，geom_bar()函数为建立柱状图，stat参数-统计变换，position参数为柱状图形式，position= 'fill'（图形元素堆叠且高度标准化为1），position= 'stack'（图形堆叠图），参数position= 'dodge'（并列数据，非堆叠展示），coord画图在某个坐标系中，facet将绘图窗口分成若干子窗口用来生成数据中不同子集的图形

# labs为标题，theme为设置标题参数，axis.title为轴标题信息，axis.text为轴注释文本，axis.text.x表示设置x轴的信息，还有更多参数详查ggplot2包

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='fill') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))+coord_flip() #加的函数可实现水平柱状图展示

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='stack') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

ggplot(data,mapping = aes(Sample,value,fill=contion))+geom_bar(stat='identity',position='dodge') +labs(x = 'Sample',y = 'frequnency') +theme(axis.title =element_text(size = 16),axis.text =element_text(size = 14, color = 'black'))+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

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