时隔9年,R语言正式告别2.0时代,跨入3.0纪元

R 3.0.0 (代号 “Masked Marvel”)已经释出,R 正式进入了 3.x 时代。

R语言与其说是编程语言不如说是处理数据,分析数据的一种可视化工具,或者说是R是一种统计分析和计算的环境!

R 3.0.0 带来了约 100
项的新特性,长向量的全面支持和若干项性能提升。长向量(Long
Vectors)理论上至多可存储 2^52 个元素,已经远超 CPU
和操作系统地址空间限制。更多说明和代码迁移注意事项可以参考 ?LongVectors .
考虑到向量在 R 中的基础地位,这将给未来 R 对更大规模数据的支撑铺平道路。

R语言优势:相对来SAS不需要复杂编程,不需要去编写统计算法,编写算法简直是在浪费生命!

另一项值得注意的重要变化是,程序包的 vignette 编译目前已经向 Sweave
以外的引擎开放,即正式引入了 knitr 支持!详情可参看最新版本的 Writing R
Extensions 以及 tools::vignetteEngine 。

1.数据类型

* 数值型【numeric】

*字符型【character】

*逻辑型【logical】

*复数型【complex】

*原型【raw】ps:以二进制形式保存

*默认值【missing value】

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考虑到长向量特性比较重要,完整翻译了官方公告中的两个重点章节:

数据对象:

1.向量

在之前先说一个seq()函数

x<-seq(1, 10, by=1)

x<-seq(1, 10, 1)

//生成一个递增序列【数组】 基数是1 ,末数是10,等差为1

注意事项:下标不是从0开始,而是从1开始。

澳门新葡亰,1.1 向量赋值:

x<-c(1,2,3,4,5)    # 用c()函数赋值【c 是create
首字母】参数有很多个。

注意事项:

1.向量所赋的值必须是相同的数据类型。

2.对于字符向量,函数
paste()【粘贴的意思】,可以把单个的字符连成一个字符串,长度不相同时,较短的向量会被重复使用

3,可以利用assign()函数对向量赋值

w<-c(1,2,3,4,5)= assign(“w”,c(1,2,3,4,5))

1.2 向量运算

遵循数学运算法则

ps:%/%表示整数除法【取整】      %%【取余】

向量运算·会对该向量的每一元素进行相同的运算,出现在同一个表达式的向量,最好是同一长度,如果长度不一,则,较短的向量表达式将被重复使用,表达式的值将和最长的向量等长的向量

1.3 向量的常见函数

length(x)//检测向量x得元素个数

mode(x)//向量x的数据类型

range(x)//向量x范围

which.mix(x)// 向量x中的最小元素下标

sort(x)//对向量x正序列排序

rev(x)// 向量反方向排列

prod(x)向量x中元素得积

match(x)匹配

*******append()//添加函数

x<-c(1.6.7.8.9.10)

append(x, 2:5,1)

结果:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10

1.3 向量索引

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通过下标索引

索引类似C语言中的一维数组中的下标,不同的是这里从1开始索引

2.矩阵 【二维数组】

2.1.生成矩阵的函数matrix()

matrix (data,nrow=行数 ,ncol=列数,byrow=F/T,dimnames= ”  行和列的名称
“)

byrow项控制排列元素是否按行进行,默认byrow=F

2.2.矩阵转置 t() 函数

   存在矩阵A 转置矩阵t(A)

2.3矩阵运算

  遵循矩阵运算法则

2.4矩阵常用的函数

crossprod(A)//取矩阵的对角元素,从左上到右下

Slove(A)矩阵求逆

eigen (A) 求矩阵的特征值和特征向量得运算

det(A)求矩阵的行列式

用户可见的显著变动:

  • 对于此版本的 R (3.0.0),所有包都需要重新安装。
  • 对长度为 2^31 以上向量的全面支持(仅限 64-bit 系统,32-bit
    系统将会报错)
  • 64-bit 版本的 R 可分配内存的大小仅受系统的限制。可通过系统工具(如
    bash shell 下的 ulimit )来设置单个 R
    进程的整体内存占用,尤其是在多用户环境下。有若干包需要 4GB
    以上的虚拟内存来加载。
  • 64-bit Windows 版本的 R
    可用内存大小默认限制为已安装内存的大小。该值可通过启动参数 –max-mem-size 或环境变量 R_MAX_MEM_SIZE 设置。
  • 使用负数表示颜色值的方式已被全面废弃,统一抛出错误。

* *
长向量支持:

以下内容仅适用于 64-bit 系统:

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