Nos dois últimos artigos, aprendemos a instalar e executar o GNU R no sistema operacional Linux. O objetivo deste artigo é fornecer um tutorial de referência rápida ao GNU R que contém introdução aos principais objetos da linguagem de programação R . Aprenderemos sobre operações básicas em r, funções e variáveis. Além disso, apresentaremos estruturas de dados, objetos e classes.

Operações básicas em r

Vamos começar com um exemplo matemático simples. Digite, por exemplo, adição de sete e três no seu console R e pressione Enter, como resultado, obtemos:

> 7+3 [1] 10

Para explicar com mais detalhes o que acabou de acontecer e qual é a terminologia que usamos ao executar r, dizemos que o R Interpretador imprimiu um objeto devolvido por um expressão entrou no R Console. Devemos também mencionar que R interpreta qualquer número como um vetor. Portanto, “[1]” próximo ao nosso resultado significa que o índice do primeiro valor exibido na linha especificada é um. Isso pode ser mais esclarecido, definindo um vetor mais longo usando o c () função. Por exemplo:

> c (1: 100) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 [19] 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 [ 37] 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 [55] 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 69 70 71 72 [73] 73 74 75 76 78 78 78 78 78 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 [91] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100

Também é possível executar operações em vetores. Por exemplo, podemos adicionar dois vetores da seguinte forma:

> C (1,5,67,0)+C (0,1.5,6.7,3) [1] 1.0 6.5 73.7 3.0

Observe que isso significa adicionar elementos correspondentes desses dois vetores. Se os vetores não tiverem o mesmo tamanho, o vetor mais curto será repetido várias vezes e se o comprimento mais longo do objeto não for um múltiplo do comprimento do objeto mais curto, uma mensagem de aviso será produzida:

> C (1,5,8,9)+C (0, 1.4) [1] 1.0 6.4 8.0 10.4> C (1,5,8,9)+C (0, 1.4,7) [1] 1.0 6.4 15.0 9.0 Mensagem de aviso: em C (1, 5, 8, 9) + C (0, 1.4, 7): o comprimento mais longo do objeto não é um múltiplo de comprimento mais curto do objeto

Além disso, podemos definir vetores de personagens em r como:

> C ("LinuxCareer.com "," r tutorial ") [1]" LinuxCareer.com "" r tutorial "

Finalmente, para fazer um comentário para o código R, usamos "#". Em particular,

> # Este é um comentário no código R

Funções e variáveis

Também podemos definir ou usar funções predefinidas em r. A maioria das funções em r é construída na seguinte forma

f (argumento1, argumento2,…)

Aqui "f" é o nome da função e "argumento1, argumento2,…" é a lista de argumentos para a função. Por exemplo, usando algumas funções predefinidas que obtemos

> sin (pi/2) [1] 1> log (3) [1] 1.098612

Em contraste com o exemplo acima, algumas funções em r estão na forma de operadores como adição, poder, igualdade, etc. Por exemplo, o operador de igualdade produz um resultado de tipo de dados booleano (false/true):

> 4 == 4 [1] verdadeiro

Da mesma forma que em outras linguagem de programação R usa variáveis. O operador de atribuição está aqui “<-” (or “=”), for instance

> x x+x [1] 2 8 14

Agora podemos nos referir ao terceiro valor do vetor "X" por

> x [3] [1] 7

ou buscar apenas membros com menos de sete:

> x [x<7] [1] 1 4

Também podemos, por exemplo, buscar itens um e três como

> x [c (1,3)] [1] 1 7

Finalmente, você pode definir funções em r simplesmente nomeando -as de acordo e depois chamando -as com esse nome de maneira semelhante à construção nas funções R. Por exemplo:

> MyFunction MyFunction (4,5) [1] 9

Se você deseja ver o código correspondente a uma determinada função, basta digitar o nome da função

> função myfunction (x, y) x+y

Estruturas de dados

Como primeiro exemplo de estrutura de dados, ilustramos como definir matrizes (matrizes), que são vetores multidimensionais.

Podemos, por exemplo, definir uma matriz explicitamente como segue

> a a [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1,] 1 7 13 19 [2,] 2 8 14 20 [3,] 3 9 15 21 [4,] 4 10 16 22 [5,] 5 11 17 23 [6,] 6 12 18 24

Ou podemos primeiro criar um vetor e usar o matriz() função, isso é

V m m [, 1] [, 2] [, 3] [, 4] [1,] 1 7 13 19 [2,] 2 8 14 20 [3,] 3 9 15 21 [4,] 4 10 16 22 [ 5,] 5 11 17 23 [6,] 6 12 18 24

Também é possível definir mais do que um conjunto bidimensional como

> w w ,, 1 [, 1] [, 2] [1,] 1 4 [2,] 2 5 [3,] 3 6 ,, 2 [, 1] [, 2] [1,] 7 10 [2 ,] 8 11 [3,] 9 12 ,, 3 [, 1] [, 2] [1,] 13 16 [2,] 14 17 [3,] 15 18 ,, 4 [, 1] [, 2] [1,] 19 22 [2,] 20 23 [3,] 21 24 24

Referir -se a um valor de uma parte de uma matriz é novamente simples, por exemplo

 > W [1,1,1] [1] 1> W [1: 2,1: 2,1] [, 1] [, 2] [1,] 1 4 [2,] 2 5

Ao omitir os índices, obtemos todos os elementos de uma determinada dimensão, como:

 > W [, 1,1] [1] 1 2 3

Vejamos agora estruturas de dados mais complicadas com mais de um tipo de dados subjacente. Esses tipos de dados são chamados listas. As listas em r podem conter várias seleções de objetos de vários tipos de dados. Podemos nomear cada componente de uma lista e, portanto, podemos mais tarde nos referir a esse componente pelo seu nome ou local. Por exemplo,

> l l $ nome [1] "LinuxCareer.com "$ visitantes [1]" 10.000 "

Agora podemos nos referir aos componentes da lista por nome ou por local, conforme indicado abaixo

> L $ visitantes [1] "10.000"> l [1] $ Nome [1] "LinuxCareer.com "> l [[1]] [1]" LinuxCareer.com "

A quadro de dados é uma lista que contém vários vetores nomeados com os mesmos comprimentos. É uma estrutura semelhante a um banco de dados. Vamos agora construir um quadro de dados que contém algumas taxas de câmbio (outras moedas/USD):

> moeda DATE_090812 DATE_100812 Trocameram trocameram a moeda DATE_090812 DATA_100812 1 KRONER 6.0611 6.0514 2 canadense $ 0.9923 0.9917 3 Hong Kong $ 7.7556 7.7569 4 Rúpias 55.1700 55.1800

Agora podemos nos referir a um elemento específico de um quadro de dados pelo seu nome. Por exemplo, podemos precisar especificar a taxa de câmbio Hong Kong $/USD em 090812. Podemos conseguir isso da seguinte maneira

> trocador $ DATE_090812 [trocador $ moeda == "Hong Kong $"] [1] 7 7.7556

Objetos e classes

R é uma linguagem de programação orientada a objetos. Isso significa que todo objeto em r tem um tipo e é um membro de uma classe. Para identificar uma classe para um determinado objeto, usamos a função aula() Como no exemplo seguinte:

> classe (trocador) [1] "Dados.quadro "> classe (myfunction) [1]" function "> classe (1.07) [1] "numérico"

Em R, nem todas as funções estão associadas a uma classe específica, como em outras linguagens de programação orientadas a objetos. No entanto, existem algumas funções que estão intimamente ligadas a uma classe específica. Estes são chamados métodos. Nos métodos R chamados funções genéricas Compartilhe o mesmo nome para diferentes classes. Isso permite que essas funções genéricas sejam aplicadas a objetos de diferentes tipos. Por exemplo, "-" é uma função genérica para subtrair objetos. Você pode subtrair números, mas também pode subtrair o número de uma data como abaixo:

> 4-2 [1] 2> AS.Data ("2012-09-08")-2 [1] "2012-09-06" 

Conclusão

O objetivo deste tutorial básico de R foi introduzir a linguagem de programação R para iniciantes, que nunca usaram R antes. Este tutorial também pode ser útil como um tutorial de referência para aqueles que aprenderão aplicativos mais avançados do software estatístico R R. No próximo artigo, descreveremos como definir modelos estatísticos e realizar análises estatísticas básicas com r. Isso será combinado com a ilustração de possibilidades gráficas do software R.

GNU R R Series:

Parte I: GNU r R Tutoriais introdutórios:

1. Introdução ao GNU r no sistema operacional Linux
2. Executando o GNU r no sistema operacional Linux
3. Um rápido tutorial do GNU R para operações básicas, funções e estruturas de dados
4. Um rápido tutorial do GNU R para modelos estatísticos e gráficos
5. Como instalar e usar pacotes no GNU r
6. Construindo pacotes básicos no GNU r

Parte II: Idioma GNU r:

1. Uma visão geral da linguagem de programação GNU R

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