# 了解R能夠作出何種圖形,循環執行以下命令 demo(graphics)demo(Hershey)demo(persp)demo(image)# 查閱幫助文檔 help.start() ??foo # 查看使用例子 example("qplot") # 以foo為關鍵詞搜索在線文檔和郵件列表存檔 RSiteSearch("foo") # 列出名稱中含有foo的所有可用函數 apropos("foo", mode = "function") # 列出當前已加載包中所含的所有可用示例數據集 data() # 列出當前已安裝包中所有可用的vignette文檔 vignette() # 為主題caret顯示指定的vignette文檔 vignette("caret")# 查看當前工作目錄 默認是當前用戶下：/Users/moxingjian getwd() # 設置當前工作目錄 setwd('/Users/moxingjian/Learn/R') # 列出當前工作空間中的對象 ls() # 移除(刪除)一個或多個對象（從ls()函數中查詢出來的對象） rm(f) # 顯示可用選項的說明 help(rm) # 顯示或設置當前選項 options() # 顯示最近使用過的#個命令(默認值為25) history(10) # 保存命令歷史到文件myfile中(默認值為.Rhistory) savehistory("myfile") # 載入一個命令歷史文件(默認值為.Rhistory) loadhistory("myfile") # 保存工作空間到文件myfile中(默認值為.RData) save.image("myfile") # 保存工作空間到文件myfile中(默認值為.RData) save(mod, file = "myfile") # 讀取一個工作空間到當前會話中(默認值為.RData) load('myfile') # 退出R。將會詢問你是否保存工作空間 q()# 實戰 getwd() setwd("/Users/moxingjian/Learn/R/test") options() options(digiits = 3) x <- runif(3) summary(x) hist(x) savehistory() save.image() q()# 輸入和輸出 # 執行當前工作目錄下的R文件 source("test.R") # 文本輸出，默認覆蓋，使用參數append=TRUE可以將文本追加到文件后，而不是覆蓋它。 sink("test.R", append = TRUE) # 圖形輸出 # PDF文件 pdf("filename.pdf") # Windows圖元文件 win.metafile("filename.wmf") # PBG文件 png("filename.png") # JEPG文件 jpeg("filename.jpg") # BMP文件 bmp("filename.bmp") # PostScript文件 postscript("filename.ps")# 實戰 # 執行script1.R source("script1.R") # 文件script2.R中的R代碼將執行，結果也將顯示在屏幕上。除此之外，文本輸出將被追加到文件myoutput中，圖形輸出將保存到文件mygraphs.pdf中。 sink("myoutput", append = TRUE, split = TRUE) pdf("mygraphs.pdf") source("script2.R") # 文件script3.R中的R代碼將執行，結果將顯示在屏幕上。這一次，沒有文本或圖形輸出保存到文件中 sink() dev.off() source("script3.R")# 顯示庫中有哪些包 library # 查詢包 help(package = "ggplot2")# 批處理 在終端使用該命令 # 其中infile是包含了要執行的R代碼所在文件的文件名，outfile是接收輸出文件的文件名， options部分則列出了控制執行細節的選項。依照慣例，infile的擴展名是.R，outfile的擴 展名為.Rout。 # R CMD BATCH options infile outfile# 將輸出用為輸入——結果的重用 lm(mpg~wt, data = mtcars) # 保存結果在對象中 lmfit <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars) # 統計概要 summary(lmfit) # 計算影響度量統計量 cook <- cooks.distance(lmfit) # 生成回歸診斷圖 plot(cook) # 查閱文檔 help(lm)# 1.8 示例實戰 # (1) 打開幫助文檔首頁，并查閱其中的“Introduction to R”。 help.start() # (2) 安裝vcd包(一個用于可視化類別數據的包，我們將在第11章中使用)。 install.packages("vcd") # (3) 列出此包中可用的函數和數據集。 help(package = "vcd") # (4) 載入這個包并閱讀數據集Arthritis的描述。 library(vcd) help(Arthritis) # (5) 顯示數據集Arthritis的內容(直接輸入一個對象的名稱將列出它的內容)。 Arthritis # (6) 運行數據集Arthritis自帶的示例。如果不理解輸出結果，也不要擔心。它基本上顯示了接受治療的關節炎患者較接受安慰劑的患者在病情上有了更多改善。 example(Arthritis) # (7) 退出。 q()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的《R语言实战》第1章的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。