数据准备r语言（r 语言用于数据分析）
摘要：
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《R语言实战》自学笔记16-图形图例
1、R语言组合图片时图例和文字等比例缩小方法如下：par()函数；par()函数可以设置绘图的全局参数，如lty、 pch等。这些设置除非被修改，否则在接下来的所有代码中均成立。
2、对图形元素添加文本标注 4 特殊符号 有时候需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号，还有一些公式等。这里需要用到函数expression(...)，...是要输入的表达式。
3、设置为三角形。双击线就会出现plot detail，或者选中线后右键plot details。进行图例显示设置，选中图例/图标，右键properties进入设置，注意格式为“l(线编号)名称”。录入编辑，其实还可以设置字体什么的等等。
《R语言实战》自学笔记22-数据整理
1、rbind(A， B) ：纵向合并两个数据框（数据集），两个数据框必须拥有相同的变量，不过它们的顺序不必一定相同。
2、FUN = mean).tapply函数根据第二个变量(Transect)的不同水平对第一变量(R)进行了求平均值运算。还可以求sd，var，length等操作。R语言初学者指南P75详细介绍了这个函数。
3、通过表达式赋值创建 变量名←表达式 以上语句中的表达式部分可以包含多种运算符和函数。
4、矩阵不能用 $ 符号取子集 t()：转置函数，行与列的互换 as.data.frame()：转换，把矩阵变为数据框 ，用as.matrix()函数也能把数据框变为矩阵 聚类，相似的行，相似的列会聚在一起。
5、之前学习过R语言，那时对向量认识不够深，也没有重视，数据框的列单独拿出来就是一个向量。认真听小洁老师的讲解以及最近跑几个GEO数据集发现学会对向量的熟练操作以及熟练一些重要的函数，在实战过程中会顺利些。
6、标准化公式： 其中，x为观测者， 为平均值，S为标准差。scale(x， center = TRUE， scale = TRUE) x：用于标准化的数据， center=T：表示数据中心化， scale=T：表示数据标准化。
《R语言实战》自学笔记60-双因素方差分析
结果可视化 方法1：interaction.plot()函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读：无论哪个品种，v1值均是N2显著高于N1，品种来看，a品种显著高于b品种。方法2：gplots包中的plotmeans()函数来展示交互效应。
这就是一个双因素方差分析问题。假设数据已经满足双因素方差分析要求。主效应 考虑某因素的主效应时，需要考虑除所有因素的效应，简单来说就是X对Y的影响。
对比单因素方差分析： 方差分析共同点均是研究不同类别样本对于定量数据的差异，区别在于单因素方差分析仅比较一个分类数据，双因素方差分析可以比较两个分类数据，并且可以研究两个分类数据之间对于定量数据的交互影响关系情况。
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