r语言实战（r语言实战怎么样）

摘要： 1、《R语言实战》自学笔记16-图形图例 2、《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析 3、r语言医学数据分析实战与r语言实战的区别 4、《R语言实战》自学笔记2...

本篇目录：

• 1、《R语言实战》自学笔记16-图形图例
• 2、《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析
• 3、r语言医学数据分析实战与r语言实战的区别
• 4、《R语言实战》自学笔记22-数据整理
• 5、《R语言实战》自学笔记20-数据变更
• 6、《R语言实战》自学笔记14-图形坐标轴

《R语言实战》自学笔记16-图形图例

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。

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。

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。

另外也可用 mosaic(formula， data=) 其中formula是标准的R表达式，data设定一个数据框或者表格。 shade=TRUE将根据拟合模型的皮尔逊残差值对图形上色。 legend=TRUE 将展示残差的图例。

资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》语言R常见的网络分析包：网络分析研究大部分是描述性的工作。 网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。

数据准备 箱线图（又称盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小值、下四分位数（第25百分位数） 、中位数（第50百分位数）、上四分位数（第75百分位数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。

《R语言实战》自学笔记71-主成分和因子分析

1、成分载荷(component loadings)可用来解释主成分的含义，解释主成分与各变量的相关程度。 h2栏为成分公因子方差，即主成分对每个变量的方差解释度。 u2栏为成分唯一性，即方差无法被主成分解释的部分(1-h2)。

2、主成分分析中是把主成分表示成各变量的线性组合，而因子分析是把变量表示成各公因子的线性组合。假设条件不同：主成分分析不需要有假设条件；而因子分析需要一些假设。

3、因子分析：鉴于主成分分析现实含义的解释缺陷，统计学斯皮尔曼又对主成分分析进行扩展。

r语言医学数据分析实战与r语言实战的区别

1、Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

2、语言不同，类型不同。根据查询淘宝显示，《R语言实战》第二版有中译本，《R语言实战》第三版只有英文，尚未有中译本。

3、R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的 解释型语言。最初S语言的实现版本主要是 S-PLUS。

4、R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

《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。

《R语言实战》自学笔记20-数据变更

variable[condition] - expression 语句variable[condition] - expression将仅在condition的值为TRUE时执行赋值。使用within函数进行转化 within(data， expr， ...) data：要处理的数据； expr：计算表达式。

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。

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。

FUN是自定义调用的函数，可为任意R函数，而...则包括了任何想传递给FUN的参数。 apply函数只能用于处理矩阵类型的数据，也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话，需要将数据类型转换成矩阵类型。

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。

corrgram(x， order=， panel=， text.panel=， diag.panel=) 其中，x是一行一个观测的数据框。当order = TRUE时，相关矩阵将使用主成分分析法对变量 重排序，这将使得二元变量的关系模式更为明显。

《R语言实战》自学笔记14-图形坐标轴

lty表示线型，用在axis函数中表示坐标轴线型； lwd表示线的粗细，用在axis函数中表示坐标轴线粗细； lwd.ticks表示刻度线粗细。

首先选中您要处理的数据，即您需要绘制图标的数据，一般来说应由三组以上数据组成。在“插入”菜单下找到找到柱形图按钮，此处我们任选一种图标形式，其他的图标形式原理类似。

首先在R中，plot函数作图时会自动给出xy轴的刻度标度。然后有时需要自己定义xy轴的刻度，这时可以用axis中的at和labels参数来更改，先令plot不要画出xy轴的标度。

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