R语言统计入门-第二章
第2章 R语言环境
2.1 会话管理
2.1.1 工作空间窗口
#用ls()命令了解都哪些变量定义在工作区
ls()## character(0)#这样输出有些乱
#可以通过rm()命令来删除某些对象
rm(height,weight)## Warning in rm(height, weight): 找不到对象'height'## Warning in rm(height, weight): 找不到对象'weight'2.1.6 内置数据
#加载数据thuesen
data(thuesen)## Warning in data(thuesen): data set 'thuesen' not found#需要注意的是thuesen这个数据框隶属于ISwR数据
#要加载thuesen，需要先加载ISwR
library(ISwR)
data(thuesen)2.1.7 attach和detach
#如果要重复写一些很长的命令，在数据集中获取变量的符号很很麻烦
#比如
plot(thuesen$blood.glucose,thuesen$short.velocity)
#但可以简化
#可以让R在给定数据集的变量中寻找目标
attach(thuesen)
#然后thuesen中的数据就可以得到，而不需要使用$符号
blood.glucose## [1] 15.3 10.8 8.1 19.5 7.2 5.3 9.3 11.1 7.5 12.2 6.7 5.2 19.0 15.1
## [15] 6.7 8.6 4.2 10.3 12.5 16.1 13.3 4.9 8.8 9.5#上述命令使thuesen被置于系统的搜索路径中
#可以用search()看到搜索路径
#可以看到thuesen被置于搜索路径的第二位
#.GlobalEnv是工作空间
#package:base是定义了所有标准函数的系统库
search()## [1] ".GlobalEnv" "thuesen" "package:ISwR"
## [4] "package:methods" "package:stats" "package:graphics"
## [7] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"
## [10] "Autoloads" "package:base"#可以用detach命令从搜索路径中删除数据集
#如果不给出参数，那么位于第二位置的数据集将被删除
detach()
search()## [1] ".GlobalEnv" "package:ISwR" "package:methods"
## [4] "package:stats" "package:graphics" "package:grDevices"
## [7] "package:utils" "package:datasets" "Autoloads"
## [10] "package:base"2.1.8 subset，transform和within
#可以附加一个数据框，从而避免对其中每一个变量的繁琐的索引
#然而，这对于选择数据子集以及用变化变量创建新的数据框却少有帮助
#有一些函数使得这一操作变得简单，如：
#在此处用到subset和transform函数，这里只利用这两个函数的简单功能
#subset函数，从某一个数据框中选择出符合某条件的数据或是相关的列
#transform函数为原数据框添加新的列
thue2 <- subset(thuesen, blood.glucose<7)
thue2## blood.glucose short.velocity
## 6 5.3 1.49
## 11 6.7 1.25
## 12 5.2 1.19
## 15 6.7 1.52
## 17 4.2 1.12
## 22 4.9 1.03#transform函数中的=符号并不是赋值，而是表示名称
thue3 <- transform(thuesen,log.gluc=log(blood.glucose))
thue3## blood.glucose short.velocity log.gluc
## 1 15.3 1.76 2.727853
## 2 10.8 1.34 2.379546
## 3 8.1 1.27 2.091864
## 4 19.5 1.47 2.970414
## 5 7.2 1.27 1.974081
## 6 5.3 1.49 1.667707
## 7 9.3 1.31 2.230014
## 8 11.1 1.09 2.406945
## 9 7.5 1.18 2.014903
## 10 12.2 1.22 2.501436
## 11 6.7 1.25 1.902108
## 12 5.2 1.19 1.648659
## 13 19.0 1.95 2.944439
## 14 15.1 1.28 2.714695
## 15 6.7 1.52 1.902108
## 16 8.6 NA 2.151762
## 17 4.2 1.12 1.435085
## 18 10.3 1.37 2.332144
## 19 12.5 1.19 2.525729
## 20 16.1 1.05 2.778819
## 21 13.3 1.32 2.587764
## 22 4.9 1.03 1.589235
## 23 8.8 1.12 2.174752
## 24 9.5 1.70 2.251292#transform函数的替代方法有一种是within函数，用法如下：
thue4 <- within(thuesen,{
log.gluc <- log(blood.glucose)
m <- mean(log.gluc)
centered.log.gluc <- log.gluc - m
rm(m)
})
thue4## blood.glucose short.velocity centered.log.gluc log.gluc
## 1 15.3 1.76 0.481879807 2.727853
## 2 10.8 1.34 0.133573113 2.379546
## 3 8.1 1.27 -0.154108960 2.091864
## 4 19.5 1.47 0.724441444 2.970414
## 5 7.2 1.27 -0.271891996 1.974081
## 6 5.3 1.49 -0.578266201 1.667707
## 7 9.3 1.31 -0.015958621 2.230014
## 8 11.1 1.09 0.160972087 2.406945
## 9 7.5 1.18 -0.231070001 2.014903
## 10 12.2 1.22 0.255462930 2.501436
## 11 6.7 1.25 -0.343865495 1.902108
## 12 5.2 1.19 -0.597314396 1.648659
## 13 19.0 1.95 0.698465958 2.944439
## 14 15.1 1.28 0.468721722 2.714695
## 15 6.7 1.52 -0.343865495 1.902108
## 16 8.6 NA -0.094210818 2.151762
## 17 4.2 1.12 -0.810888496 1.435085
## 18 10.3 1.37 0.086170874 2.332144
## 19 12.5 1.19 0.279755623 2.525729
## 20 16.1 1.05 0.532846250 2.778819
## 21 13.3 1.32 0.341791014 2.587764
## 22 4.9 1.03 -0.656737817 1.589235
## 23 8.8 1.12 -0.071221300 2.174752
## 24 9.5 1.70 0.005318777 2.2512922.2 作图系统
2.2.1 图形布局
x <- runif(50, 0, 2)
y <- runif(50, 0, 2)
plot(x, y, main = "Main title", sub = "subtitle",
xlab = "x-label", ylab = "y-label")
#可以在绘图区域放置点和线
#可以在plot函数中设定
#或者用points和lines添加
#也可以添加如下命令
text(0.6, 0.6, "text at (0.6, 0.6)")
abline(h=.6, v=.6)
#调用abline仅是表明文本如何以点（0.6,0.6）为中心的
#通常，给定a和b后，abline绘制直线y=a+bx
#边界坐标由mtext函数使用
#for循环将数字-1到4放置在每条边界线的0.7位置
for(side in 1:4) mtext(-1:4, side = side, at=.7, line=-1:4)
#接下来的调用在每个边界放置一个标签，给出边的数字，font=2表示使用粗体
mtext(paste("side", 1:4), side = 1:4, line = -1, font = 2)
2.2.2 利用部分构造图形
#下面的命令绘制完全空白的图形
#type="n"使得点不被绘制，axes=F删掉坐标轴以及图周围的方框
#x，y的标题标签被设置成空字符串
plot(x, y, type = "n", xlab = "", ylab = "", axes = F)
#添加图形元素
#第二个axis调用如何制定了小十字符（和标签）的替换
points(x,y)
axis(1)
axis(2, at=seq(0.2, 1.8, 0.2))
box()
title(main = "Main title", sub = "subtitle",
xlab = "x-label", ylab = "y-label")
2.2.3 par的使用
- par函数可以对图的细节进行非常精细的控制
- par设置润徐控制线宽和类型、字符大小和字体、颜色、坐标轴的类型、图形图标区域的大小、图形的裁剪等
- 利用mfrow和mfcol参数可以把一个图分成几个子图
2.2.4 组合图形
#如果希望把一个元素一起放在同一张图的时候，就会产生一些特殊的要求
#比如，为直方图添加一个正态密度函数
#hist中的freq=F参数保证了直方图是根据比例而不是绝对数值画出来的
#curve函数画出一个表达式（根据x），add=T润徐它叠加到已有的图上
#但这样的还不够好
x <- rnorm(100)
hist(x, freq = F)
curve(dnorm(x), add = T)
#解决方案
#首先确定两个图形元素的y值的大小，然后使图形足够大到涵盖这两个值
h <- hist(x, plot = F)
ylim <- range(0, h$density, dnorm(0))
hist(x, freq = F, ylim = ylim)
curve(dnorm(x), add = T)
