R 语言

前置

想随便了解一下 R 语言，结果被迫入坑，一开始就被整懵了，R 三件套：R、Rtools、RStudio 的配置环境让我想起了从前配置 JAVA 的恐惧。不过后面可能会接触到 R markdown，可能对网站建设有帮助，不亏，然后可能也会用 VScode 搞 R，毕竟 RStudio 才刚碰，没有什么感情

理解的背景

R 语言是统计学家开发的，出生之初就决定了它的使命是统计计算和数据可视化，这算是 R 语言核心功能的两个大方向

对于这两个方向而言

统计计算的学习。基础都在课堂理论与专业背景上，说实话，R 语言只是提供了一个实现的平台而已，它并不该改变或者创造新的理论、模型

数据可视化方向。则稍有不同，数据可视化确实并不十分依赖数学，但是他高度依赖图形语法（分别是基础图形语法、高级图形语法、lattice 语法、ggplot2 语法），依赖可视化视觉呈现理念

关于R语言学习技能路径：

通用技能学习：

基础：数据结构、变量类型、数据导入/导出、数据合并追加、长宽转换、数据索引、切片、聚合

进阶：正则表达式、合并与分列、匹配与替换、缺失值插补、去重与排序，控制流：循环与判断

专用技能学习：

统计与分析：课本书籍

数据可视化：ggplot2 语法 + 设计 + 审美 + 创意

R 语言的优劣势是什么？

下载与配置环境

配置

由于配置 Rtools 必须要用 RStudio，所以我才下载了它

配置 R 参考文章：cmd下的R语言环境变量配置

# 现在环境变量中配置下面几条
R_HOME=D:RR-4.1.1
PATH=%R_HOME%in

配置 Rtools40 参考文章：官网、RTools40的环境配置

# 现在环境变量中配置下面两条
RTOOLS40_HOME=D:Rtools
tools40
PATH=%RTOOLS40_HOME%usrin

# 在 RStudio 中运行下面命令
file.edit('~/.Renviron')

# 将下面代码写入打开的文件中
writeLines('PATH="${RTOOLS40_HOME}\usr\bin;${PATH}"', con = "~/.Renviron")

# 重启

# 在 RStudio 中运行下面命令
system('where make')

# 若显示下面回应，则说明成功
D:Rtools
tools40usrinmake.exe

配置 Vscode 中 R 的插件

# 在 RStudio 中运行下面命令
install.packages("languageserver")

下面是 Vscode 推荐下载的插件

直接在 Vscode 插件区下载：radian、R Debugger

# 在 RStudio 中运行命令下载
install.packages("httpgd")

检测 Rtools 与 R

# 在 cmd 输入以下命令
r
rscript

# 不知道为什么在 powershell 输入 r 运行不了，但 r.exe 可以运行

配置环境如下：

基础学习（混乱版）

R 官方文档

变量赋值

feature：

有效的变量名称由字母，数字以及点号 . 或下划线 _ 组成
最新版本的 R 语言的赋值可以使用左箭头 <-、等号 = 、右箭头 -> 赋值

# 正常
myString <- "Hello, World!"
print ( myString )
# Hello, World!

# feature 1
var.1 = c(0,1,2,3) 
print(var.1)
# 0 1 2 3

变量处理

# 查看变量
print(ls())
# "var.1" "var.2" "var.3"

# 删除变量
rm(var.3)

cat() 函数

cat(1, "加", 1, "等于", 2, '
')
# 1 加 1 等于 2

# 输出内容到文件
cat("ACMICPC", file="C:Users14805Desktopacm.txt")

sink() 函数

feature：

append 参数是追加写入，否找覆盖
split 属性是依然保留控制台的输出，否找不显示

sink("r_test.txt", split=TRUE)  # 控制台同样输出
for (i in 1:5)
    print(i)
sink()   # 取消输出到文件
# 1
# 2
# 3
# 4
# 5

注释

# 单行注释就是 #

"
多行注释就是双引号
"

运算符

# 1 到 10 的向量
v <- 1:10
print(v)

# 判断数字是否在向量 v 中
v1 <- 3
v2 <- 15
print(v1 %in% v)
print(v2 %in% v)

# 数学函数
sqrt(4)
# 2
exp(1)
# 2.718282
exp(2)
# 7.389056
log(2,4)
# 0.5
log10(10000)
# 4

round(1.5)
# 2
round(2.5)
# 2
round(3.5)
# 4
round(4.5)
# 4
# round 函数当取整位是偶数的时候，五也会被舍去

数据类型（太多了，只挑重点写）

# 向量
# c() 是一个创造向量的函数

> a[c(1, 3, 5)] # 取出第 1, 3, 5 项
[1] 10 30 50
> a[c(-1, -5)] # 去掉第 1 和第 5 项
[1] 20 30 40

> seq(1, 9, 2)
[1] 1 3 5 7 9

"
NA 代表的是 缺失，NULL 代表的是 不存在
NA 缺失就像占位符，代表这里没有一个值，但位置存在
NULL 代表的就是数据不存在
"

> length(c(NA, NA, NULL))
[1] 2
> c(NA, NA, NULL, NA)
[1] NA NA NA

# 逻辑型
# 没什么

# 矩阵

> m1 = matrix(c(1, 2), 1, 2)
> m2 = matrix(c(3, 4), 2, 1)
> m1 %*% m2
     [,1]
[1,]   11

判断语句

# if / else /else if
# 没什么

# switch
x <- switch(
   3,
   "google",
   "runoob",
   "taobao",
   "weibo"
)
print(x)
[1] "taobao"

you.like<-"runoob"
switch(you.like, google="www.google.com", runoob = "www.runoob.com", taobao = "www.taobao.com")
[1] "www.runoob.com"

> x <- switch(4,"google","runoob","taobao")
> x
NULL

循环

# repeat
v <- c("Google","Runoob")
cnt <- 2

repeat {
   print(v)
   cnt <- cnt+1
   
   if(cnt > 5) {
      break
   }
}
[1] "Google" "Runoob"
[1] "Google" "Runoob"
[1] "Google" "Runoob"
[1] "Google" "Runoob"

# while
v <- c("Google","Runoob")
cnt <- 2

while (cnt < 7) {
   print(v)
   cnt = cnt + 1
}
[1] "Google" "Runoob"
[1] "Google" "Runoob"
[1] "Google" "Runoob"
[1] "Google" "Runoob"
[1] "Google" "Runoob"

# for
v <- LETTERS[1:4]
for ( i in v) {
   print(i)
}
[1] "A"
[1] "B"
[1] "C"
[1] "D"

# next
v <- LETTERS[1:6]
for ( i in v) {
   
   if (i == "D") {  # D 不会输出，跳过这次循环，进入下一次
      next
   }
   print(i)
}
[1] "A"
[1] "B"
[1] "C"
[1] "E"
[1] "F"

函数

# 通用公式
"
function_name <- function(arg_1, arg_2, ...) {
    // 函数体
}
"

# 内置函数
# 输出  32 到 44 到的所有数字
print(seq(32,44))

# 计算两个数到平均数
print(mean(25:82))

# 计算 41 到 68 所有数字之和
print(sum(41:68))

[1] 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
[1] 53.5
[1] 1526

# 函数还可以传入函数，格式就是将函数名传入即可

字符串

c <- "双引号字符串中可以包含单引号（'） "
print(c)

d <- '单引号字符串中可以包含双引号（"） '
print(d)

文件脚本

feature：

后缀为 .R

后话

整体感觉和 python 无异，基础都一样，难的地方还没开始学，以后再说...

既然适用于统计和绘制，感觉 python 完全可以替代，但是语法虽然差不多，但是社区开源的包不同嘛，所以条件适宜的话，还是两个都学吧，毕竟这些都只是工具而不是思想~

预学习

RMarkdown：基础语法和用法、blogdown 网站

喜欢划水摸鱼的废人