R語言常用函數(shù)整理（基礎篇）

R語言常用函數(shù)整理本篇是基礎篇，即R語言自帶的函數(shù)。

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vector：向量

numeric：數(shù)值型向量

logical：邏輯型向量

character；字符型向量

list：列表

data.frame：數(shù)據(jù)框

c：連接為向量或列表

length：求長度

subset：求子集

seq，from:to，sequence：等差序列

rep：重復

NA：缺失值

NULL：空對象

sort，order，unique，rev：排序

unlist：展平列表

attr，attributes：對象屬性

mode，class，typeof：對象存儲模式與類型

names：對象的名字屬性

字符型向量 nchar：字符數(shù)

substr：取子串 format，formatC：把對象用格式轉換為字符串

paste()、paste0()不僅可以連接多個字符串，還可以將對象自動轉換為字符串再相連，另外還能處理向量。

strsplit：連接或拆分

charmatch，pmatch：字符串匹配

grep，sub，gsub：模式匹配與替換

complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：復數(shù)函數(shù)

factor：因子 codes：因子的編碼 levels：因子的各水平的名字 nlevels：因子的水平個數(shù) cut：把數(shù)值型對象分區(qū)間轉換為因子

table：交叉頻數(shù)表 split：按因子分組 aggregate：計算各數(shù)據(jù)子集的概括統(tǒng)計量 tapply：對“不規(guī)則”數(shù)組應用函數(shù)

dev.new() 新建畫板

plot()繪制點線圖,條形圖,散點圖.

barplot( ) 繪制條形圖

dotchart( ) 繪制點圖

pie( )繪制餅圖.

pair( )繪制散點圖陣

boxplot( )繪制箱線圖

hist( )繪制直方圖

scatterplot3D( )繪制3D散點圖.

par()可以添加很多參數(shù)來修改圖形

title( )　添加標題

axis( )　調整刻度

rug( )　添加軸密度

grid( )　添加網(wǎng)格線

abline( )　添加直線

lines( )　添加曲線

text( )　添加標簽

legend(）　添加圖例

+, -, *, /, ^, %%, %/%：四則運算 ceiling，floor，round，signif

1、round() #四舍五入

例：x - c(3.1416, 15.377, 269.7)

round(x, 0) #保留整數(shù)位

round(x, 2) #保留兩位小數(shù)

round(x, -1) #保留到十位

2、signif() #取有效數(shù)字(跟學過的有效數(shù)字不是一個意思)

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，積 cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘 sort：排序 approx和approx fun：插值 diff：差分 sign：符號函數(shù)

abs，sqrt：絕對值，平方根

log, exp, log10, log2：對數(shù)與指數(shù)函數(shù)

sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函數(shù)

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：雙曲函數(shù)

beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：與貝塔函數(shù)、伽瑪函數(shù)、組合數(shù)有關的特殊函數(shù)

fft，mvfft，convolve：富利葉變換及卷積

polyroot：多項式求根

poly：正交多項式

spline，splinefun：樣條差值

besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函數(shù)

deriv：簡單表達式的符號微分或算法微分

array：建立數(shù)組

matrix：生成矩陣

data.matrix：把數(shù)據(jù)框轉換為數(shù)值型矩陣

lower.tri：矩陣的下三角部分

mat.or.vec：生成矩陣或向量

t：矩陣轉置

cbind：把列合并為矩陣

rbind：把行合并為矩陣

diag：矩陣對角元素向量或生成對角矩陣

aperm：數(shù)組轉置

nrow, ncol：計算數(shù)組的行數(shù)和列數(shù)

dim：對象的維向量

dimnames：對象的維名

rownames，colnames：行名或列名

%*%：矩陣乘法

crossprod：矩陣交叉乘積（內積）

outer：數(shù)組外積

kronecker：數(shù)組的Kronecker積

apply：對數(shù)組的某些維應用函數(shù)

tapply：對“不規(guī)則”數(shù)組應用函數(shù)

sweep：計算數(shù)組的概括統(tǒng)計量

aggregate：計算數(shù)據(jù)子集的概括統(tǒng)計量

scale：矩陣標準化

matplot：對矩陣各列繪圖

cor：相關陣或協(xié)差陣

Contrast：對照矩陣

row：矩陣的行下標集

col：求列下標集

solve：解線性方程組或求逆

eigen：矩陣的特征值分解

svd：矩陣的奇異值分解

backsolve：解上三角或下三角方程組

chol：Choleski分解

qr：矩陣的QR分解

chol2inv：由Choleski分解求逆

，，=，=，==，!=：比較運算符 !，，，|，||，xor()：

邏輯運算符 logical：

生成邏輯向量 all，

any：邏輯向量都為真或存在真

ifelse()：二者擇一 match，

%in%：查找

unique：找出互不相同的元素

which：找到真值下標集合

duplicated：找到重復元素

optimize，uniroot，polyroot：一維優(yōu)化與求根

if，else，

ifelse，

switch：

分支 for，while，repeat，break，next：

循環(huán) apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循環(huán)的函數(shù)。

function：函數(shù)定義

source：調用文件 ’

call：函數(shù)調用 .

C，.Fortran：調用C或者Fortran子程序的動態(tài)鏈接庫。

Recall：遞歸調用

browser，debug，trace，traceback：程序調試

options：指定系統(tǒng)參數(shù)

missing：判斷虛參是否有對應實參

nargs：參數(shù)個數(shù) stop：終止函數(shù)執(zhí)行

on.exit：指定退出時執(zhí)行 eval，expression：表達式計算

system.time：表達式計算計時

invisible：使變量不顯示

menu：選擇菜單（字符列表菜單）

其它與函數(shù)有關的還有：

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 函數(shù)能將字符串轉換為表達式expression

deparse 將表達式expression轉換為字符串

eval 函數(shù)能對表達式求解

substitute，

sys.parent ，

warning，

machine

cat，print：顯示對象

sink：輸出轉向到指定文件

dump，save，dput，write：輸出對象

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

ls，objects：顯示對象列表

rm, remove：刪除對象

q，quit：退出系統(tǒng)

.First，.Last：初始運行函數(shù)與退出運行函數(shù)。

options：系統(tǒng)選項

?，help，help.start，apropos：幫助功能

data：列出數(shù)據(jù)集

head()查看數(shù)據(jù)的頭幾行

tail()查看數(shù)據(jù)的最后幾行

每一種分布有四個函數(shù)：

d―density（密度函數(shù)），p―分布函數(shù)，q―分位數(shù)函數(shù)，r―隨機數(shù)函數(shù)。

比如，正態(tài)分布的這四個函數(shù)為dnorm，pnorm，qnorm，rnorm。下面我們列出各分布后綴，前面加前綴d、p、q或r就構成函數(shù)名：

norm：正態(tài)，

t：t分布，

f：F分布，

chisq：卡方（包括非中心）

unif：均勻，

exp：指數(shù)，

weibull：威布爾，

gamma：伽瑪，

beta：貝塔

lnorm：對數(shù)正態(tài)，

logis：邏輯分布，

cauchy：柯西，

binom：二項分布，

geom：幾何分布，

hyper：超幾何，

nbinom：負二項，

pois：泊松

signrank：符號秩，

wilcox：秩和，

tukey：學生化極差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位間距）等為統(tǒng)計量，

sort，order，rank與排序有關，

其它還有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。

R中已實現(xiàn)的有chisq.test，prop.test，t.test。

cor，cov.wt，var：協(xié)方差陣及相關陣計算

biplot，biplot.princomp：多元數(shù)據(jù)biplot圖

cancor：典則相關

princomp：主成分分析

hclust：譜系聚類

kmeans：k-均值聚類

cmdscale：經典多維標度

其它有dist，mahalanobis，cov.rob。

ts：時間序列對象

diff：計算差分

time：時間序列的采樣時間

window：時間窗

lm，glm，aov：線性模型、廣義線性模型、方差分析

quo()等價于quote()

enquo()等價于substitute(）

R語言中的函數(shù)c中的c代表什么意思

R軟件不只是一種統(tǒng)計工具，它還是一種語言，就語法形式而言跟S語言非常相識。所以類似與數(shù)據(jù)庫一樣，在客戶端不是就只能調用一些函數(shù)，而是可以用數(shù)據(jù)庫提供的SQL語言編寫出擁有靈活多變，滿足各種需求的功能。R語言也一樣，可以在客戶端，用S語言編寫程序，傳送到R軟件，R軟件計算完成后將結果在傳回C#。既然需要來回傳送，必然需要中間的橋梁，就像數(shù)據(jù)庫需要驅動程序一樣，在C#中調用R軟件，需要安裝R（D）COM，R（D）COM是一種DCOM組件，可以注冊到Windows的組件服務中，供程序調用。如果用C#開發(fā)Web程序，由于ASP.NET是用ASPNET這個用戶在執(zhí)行，而這個用戶的權限很低，所以如果要調用R（D）COM的服務的化，需要給ASPNET授予權限。所有具體的操作，使用方法，可以參考：/KB/cs/RtoCSharp.aspx

r語言中xlim=c(0,30)是什么意思？

xlim可以用于plot函數(shù)作圖，它的意思是xlim = c（min, max）。就是說縮放函數(shù)的x軸，范圍在min與max之間。

如題中xlim = c（0，30） 就是將圖像放至0到30間來看函數(shù)的圖像。

請問，您懂了嗎？

R語言數(shù)據(jù)結構-向量

R語言數(shù)據(jù)結構主要有以下四種：

向量：一串相同類型的數(shù)據(jù)，不限于數(shù)字，字符，邏輯都可以，單獨拿出來的一列。什么是看做一個整體，一個向量里有若干個數(shù)據(jù)，它們組成一個整體之后，可以擁有一個共同的名字。

以下主要講向量：

向量就是一串數(shù)據(jù)，串聯(lián)在一起，組成一個整體，向量由元素組成。

很長的向量要么從數(shù)據(jù)框提取一列，或是有規(guī)律地生成，如連續(xù)的數(shù)據(jù)：

paste0函數(shù)連接兩個向量，逗號 , 前后各有一個向量，如字符型和數(shù)值型向量。

paste0和paste的區(qū)別是：

paste0函數(shù) 把兩個向量的元素一一對應進行 無縫 連接，而 paste函數(shù) 把兩個向量的元素一一對應進行 空格 連接。paste函數(shù)有默認值為空格，在空格處把空格去掉sep=""引號里把默認的空格去掉，即什么沒有，就變成無縫連接，也可以用其它的符號連接sep="/"，sep="_"等。

數(shù)值型、字符型、邏輯型：只要有字符型在，用c()生成向量為字符型。只有邏輯型和數(shù)值型，用c()生成向量為數(shù)值型。

c()函數(shù)生成向量時，要求為生成同一種數(shù)據(jù)類型

注意的地方：

變量名 ：c()為生成向量函數(shù)，一般除字母c外，取單個字母或是單詞及縮寫，組成變量名的字母之間不要有空格，不能以數(shù)字為變量名或是以數(shù)字開頭，變量名不能是中文名，特殊符號等。

- 與c()函數(shù)之間沒有空格。

- 的快捷鍵輸入：

mac電腦： option 和 - ；

windows電腦： Alt 和 -

= 在任何情況下可替代 - ，但是 = 除了賦值，還有其它用法，比如函數(shù)里參數(shù)用法。 - 不能在任意情況下代替 = 。

強大的計算是體現(xiàn)在批量計算上，先把一些數(shù)據(jù)組成一個整體，

還是以向量x為單位進行

其中五個重要函數(shù)，一定要掌握。

能用函數(shù)代替的東西，堅決不用手和眼睛去數(shù)，比如length()統(tǒng)計向量元素個數(shù)。

結論：unique(x)與x[!duplicated(x)]函數(shù)相同

用identical()可以判斷兩個函數(shù)是否相同（數(shù)據(jù)結構與數(shù)據(jù)類型是否完全相同）

重點和難點：

x==y ：x和對應位置的y相等嗎？（x和y里的元素，按順序一一對應比較，講究位置對應，兩者里第一個元素相同就返TRUE，比較完兩個向量的第一位置上的元素，接著比較兩個向量第二個位置元素...到兩個向量最后）。

x和y不一樣長：理解“循環(huán)補齊”

結論： 如果x與y的向量元素長度不相等，以長度向量說了算，不是由在==前的向量決定。

x%in%y ：x的每個元素在y中存在嗎？（x的元素挨個到y(tǒng)里和所有元素比較，在y里有的相同的返回TRUE，不講究位置，有就是TRUE，沒有為FALSE）。比如y向量加了一個元素2，返回還是9個邏輯值，返回的邏輯值是與x一一對應，和y沒有關系。

加減乘除，兩個向量直接可以進行，等位運算。前提是兩個向量必須等長，即元素個數(shù)一樣。

用paste0或是paste連接兩個向量，兩個向量的長度（元素個數(shù)）不一致，循環(huán)補齊。

intersect(x,y)，union(x,y)，setdiff(x,y)，setdiff(y,x)，x與y順序顛倒（setdiff()與%in%有點兒相似）。

[] ：取子集符號，將TRUE對應的值挑選出來，F(xiàn)ALSE丟棄.

例：在13個數(shù)中，取出大于7的數(shù)，首先把13個數(shù)值組成一個向量x，x7返回是邏輯值。

取值子集的對象放在中括號的外面，取子集的邏輯值向量放在中括號里面。

單獨運行中括號里的向量，中括號里各種條件的返回結果有共同的規(guī)律，是一個與x等長的邏輯值向量。

下標：代表在哪個位置上。

符號 ： []

按照邏輯值： 中括號里是與x等長的邏輯值向量

按照位置： 中括號里是由x的下標組成的向量（支持反選）

思考：從13個彩色（綠，藍，黃）球中，選出屬于藍色和綠色的：

使用x %in% y還是x ==y，用x %in% y，不是等位循環(huán)補齊運算，%in%比較靈活，可以在很多場景中使用，如3選2，50選2，50選20等。

13個球的顏色賦值給向量x，藍色和綠色賦值給y。

x %in% y

x[x %in% y]

修改向量的元素，修改x里的第四個元素

注意：R于語言里所有的修改，都要賦值，沒有賦值就是沒有發(fā)生過

把隨機函數(shù)生成的數(shù)永遠為一組數(shù)據(jù)：用隨機函數(shù)生成向量，后運行set.seed(10086)

x[match(y,x)] 和 x[order(x)]

排序，如何調整元素順序

結論：sort(x)等于x[order(x)]，背誦下來

兩個向量沒有做關聯(lián)的操作，可以用order函數(shù)排序對應信息

向量匹配排序-match，match函數(shù)是連線用的

x[match(y,x)] 的以后用法：以y作為模版，給x調順序。

match：誰在中括號外面，誰就在后面， x[match(y,x)] ，以y作為模板，用x作為原料去取子集，按照一個順序取子集，取出來的子集和y一樣。

需要背誦的兩個用法： x[match(y,x)] 和 x[order(x)]

練習題：在以下x和y表格里如何將y的列名一對一替換為ID

切換Rproj的時候出現(xiàn)彈窗：是否將工作空間保存到 .Rdata ？

答案是：不保存，之前單獨保存好腳本和圖片，這里出現(xiàn)的提示是否臨時保存，不需要保存。

.Rdata ？是什么：

以 . 開頭的文件，通常用作配置，系統(tǒng)默認隱藏這類文件

.Rdata 是保存工作空間的默認文件

.History 是保存歷史命令的默認文件

如果打開Rstudio特別慢，可能是因為 .Rdata 保存了很大的變量，可以找到 .Rdata 文件將其刪除。

在Rproj右下角打開腳本時，編輯器腳本的中文注釋出現(xiàn)亂碼，解決如下：

以上內容是聽 生信技能樹 小潔老師的 R語言線上課 ，根據(jù)自己的理解記錄下來，小潔老師授課非常細心，對不同水平的同學都照顧到，并且補充很多技巧以及注意事項。

之前學習過R語言，那時對向量認識不夠深，也沒有重視，數(shù)據(jù)框的列單獨拿出來就是一個向量。認真聽小潔老師的講解以及最近跑幾個GEO數(shù)據(jù)集發(fā)現(xiàn)學會對向量的熟練操作以及熟練一些重要的函數(shù)，在實戰(zhàn)過程中會順利些。

分享文章：r語言里c是什么函數(shù),r語言c語言還有什么語言
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