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1、计算机与R语言,目录,计算机与R语言,第一章 网络基础知识及R介绍第二章 R语言基础第三章 数据的存储与读取第四章 R的图形功能第五章 R的程序设计第六章 综合实例,第五章 R的程序设计,一、程序脚本 二、控制结构 三、自定义函数,一 、程序脚本,对于一些经常需要使用的命令，可以将其保存为程序脚本，并以扩展名为“.R”文件保存到工作目录中。 例如：选择“文件”菜单中的“新建程序脚本”选项，在打开的R编辑器中，输入如下命令： x-round(runif(100,1,10),1) message(x) #输出x plot(x,pch=20,col=1:3,main=“100个1-10之间的随机数分
2、布图“) 保存至工作目录中，文件名为“p1.R”。,一 、基础绘图工具,运行脚本程序的三种方法： 命令方式：source(“p1.R“) 快捷键：选中所有代码，按Ctrl+R执行程序 菜单方式：选中代码，点右键选择“运行当前行或所选代码”。,二、控制结构,1、条件语句 2、循环语句,二、控制结构,条件语句 1.简单条件语句 2.多个语句形式的条件语句 3.多个条件的条件语句,二、控制结构,条件语句 1.简单条件语句 方式一： if(条件) 表达式if (条件) 表达式1 else 表达式2 方式二： ifelse(条件,yes,no),二、控制结构,1.简单条件语句 方式一：if(条件) 表达
3、式 例题1： p = 0.03 if (p!=1) p=p+1 p,填入流程图,测试：保存例题1的r脚本文件，观察p,print(p),cat(p),message(p)的区别。,二、控制结构,1.简单条件语句 方式一： if (条件) 表达式1 else 表达式2 例题2 p = 0.03 if (p 0.05!“),二、控制结构,1.简单条件语句 方式二： ifelse(条件,yes,no) 例题2： p = 0.03 ifelse(p 0.05!”) 例题3： x = 0, x, NA),例题4：x-ifelse(NA, “a“, “b“)x,二、控制结构,例题5：数据保存在r1.txt
4、中，判断r1中数据的长度，小于10 则输出相关数据的饼图，否则输出条形图。,二、控制结构,例题5：数据保存在r1.txt中，判断r1中数据的长度，小于10 则输出相关数据的饼图，否则输出条形图。 程序如下： a=read.table(“r1.txt“) if(length(a,1)3)pie(a,1,col=1:length(a,1)else barplot(a,1,col= colors()555,ylim=c(0,max(a,1)*1.2),二、控制结构,例题6：判断r1.txt中最大的数是不是偶数。,二、控制结构,例题6：判断r1.txt中最大的数是不是偶数。 a=read.table(
5、“r1.txt“) if(max(a,1)%2=0)print(“最大的数是偶数“) else print(“最大的数不是偶数“),二、控制结构,2.多个语句形式的条件语句 如果条件中需要执行多个语句，则格式为： if (条件) 语句1语句2 else 语句1语句2 ,注：其中的“ else ”要放在一行来写，否则在运行时会出错。,二、控制结构,2.多个语句形式的条件语句 例题7： 已知文本文件t2.txt中保存了圆的半径：如果该数字大于0，则计算圆的面积，否则输出“不能作为圆的半径”。,二、控制结构,2.多个语句形式的条件语句 程序代码： x0)s-round(pi*r2,2)print(“
6、半径是“,r, “的圆面积是：“,s) else print(“数字“,r,“不能构成圆！“) ,3.多个条件的条件语句 如果需要2个以上条件的则格式为： if (条件1) 语句1语句2 else if (条件2) 语句1语句2 else ,二、控制结构,例题8：使用scan()函数，输入一个数判断它是大于0、等于0或是小于0。,二、控制结构,程序代码如下： x0) result-“大于0“ else if(x=0) result-“等于0“ else result-“小于0“ message(x,result),二、控制结构,二、控制结构,循环语句 1、for循环：for (变量 in 向量
7、) 表达式 2、while循环：while (条件) 表达式 3、repeat循环：repeat 表达式 break,二、控制结构,1、for循环 for (变量 in 向量) 表达式 例题9： for(i in 1:5) print(1:i ),二、控制结构,1、for循环 for (变量 in 向量) 表达式 例题10： for(n in c(2,5,10,20,50) x - rnorm(n)cat(n,“:“, sum(x2),“n“) ,二、控制结构,1、for循环 例题11： 修改数据框dat1中letters变量值为“a”的count变量值,其值修改为3. dat1=data.f
8、rame(letters=c(“a“,“b“,“a“,“c“),count=c(1,4,2,1),二、控制结构,1、for循环 例题11： 修改数据框dat1中letters变量值为“a”的count变量值为3. dat1=data.frame(letters=c(“a“,“b“,“a“,“c“),count=c(1,4,2,1)for (i in 1:length(dat1,1) if (dat1,1i=“a“) dat1,2i=3,二、控制结构,1、for循环 例题12：x向量的值为1000个10以内（包括10）的随机整数,产生一个长度与x相等的y向量，对于x中值为3的元素，y的对应元素赋
9、值为0，其余赋值为1。计算y中有多少个0。,二、控制结构,1、for循环 程序如下： x-round(runif(1000,1,10) y-rep(0,1000) #产生与x长度相等的y数值型向量 for(i in 1:length(x)if(xi=3) yi-0 else yi-1 length(yy=0),二、控制结构,向量化 在R中一些循环和控制结构可以通过向量化避免（简化）：向量化使得循环隐含在表达式中。 比如：条件语句可以用逻辑索引向量代替。 例题：,for(i in 1:length(x)if(xi=3) yi-0 else yi-1 ,程序可以改写为 yx=3-0 yx!=3-1
10、,二、控制结构,2、 while循环 while (条件) 表达式 例题13： i=1 While(i5) break ,二、控制结构,例题15：使用for循环，输出向量1:100中所有数据。 例题16：使用while循环求1+2+3+100的和。 例题17：使用repeat循环求1至100之间的奇数和。 例题18：使用for循环输出1至100之间的能够被3或5整除的数，并求和。,例题15：使用循环，输出向量1:100中所有数据。,For循环: for (i in 1:100) print(i),While循环： i-1 while (i=100) print(i) imyfun(“Relat
11、ion of x and y“,“d1.txt“) myfun(“ Relation of x and y “,“d2.txt“) myfun(“ Relation of x and y “,“d3.txt“) myfun(“ Relation of x and y “,“d4.txt“),三、自定义函数,函数的调用与其参数的位置与名字有关，假定函数foo1()有三个参数，其定义为： foo foo1(u,v,w) 按名字调用 foo1(arg3=w,arg2=v,arg1=u),三、自定义函数,函数调用可以采用定义时的默认设置。例如，函数foo2也有三个参数，定义为： foo2foo2(x)
12、 foo2(x,5,FALSE) foo2(x,arg3=FALSE) 有默认设置的函数在调用时，可以仅仅改变一个默认设置。 foo2(x,arg3=TRUE),三、自定义函数,例题：编写一个函数，求数据y=(y1,y2,yn)的均值、标准差、长度与总和。,三、自定义函数,例题：编写一个函数，求数据y=c(y1,y2,yn)的均值、标准差、长度与总和，并绘制散点图（显示为线）。 程序设计： ms-function(y)message(“均值为“,mean(y) message(“标准差为“,sd(y) message(“长度为“,length(y) message(“和为“,sum(y) pl
13、ot(y,type=“l“) ,三、自定义函数,三、自定义函数,例题：已知两样本 A: 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.03 80.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02 B: 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.95 79.97 计算两样本的T统计量。 X，Y分别是两组数据的 样本均值，S1，S2是样本 方差，n1，n2为样本个数,三、自定义函数,twosam - function(y1, y2) n1 - length(y1); n2 - length(y2) yb1 - me
14、an(y1); yb2 - mean(y2) s1 - var(y1); s2 - var(y2) s A B twosam(A,B) 1 3.472245,方差的区间估计：Interval_var1-function(x,mu=Inf,alpha=0.05) n-length(x) if (muInf)S2 - sum(x-mu)2)/n; df - nelseS2 - var(x); df - n-1a-df*S2/qchisq(1-alpha/2,df)b-df*S2/qchisq(alpha/2,df)data.frame(var=S2, df=df, a=a, b=b) # qchisq()计算分布函数 ；var()计算方差,
