1. R 简介

R 是现今最受欢迎的数据分析和可视化平台之一。它是自由的开源软件，并同时提供 Windows、Mac OS X 和 Linux 系统的版本。

数据分析：对于数据的处理，加工，分析，和得出结论。
可视化：将得到的结果用图表的形式变现出来。

2.R 安装

R可以在CRAN（Comprehensive R Archive Network，http://cran.r-project.org）上免费下载。
Linux、Mac OS X和Windows都有相应编译好的二进制版本。根据你所选择平台的安装说明进行
安装即可。并且安装rstudio可以帮助你更好的编译。

R和Rstudio安装的教程，各大网站都有。下面是其中的一个安装教程链接（来源于b站）。
https://www.bilibili.com/video/BV14i4y1M7v6?from=search&seid=1225108781474778271&spm_id_from=333.337.0.0

3. 初识 R

一些有用的函数，在刚开始接触R的时候可能经常会用到，比如help函数，如果实在不明白，可以去百度一些函数的用法：

help.start()  #打开帮助文档首页
RSiteSearch()  #可在在线帮助手册和R-Help邮件列表的讨论问档中搜索指定主题，并在浏览器中返回结果。
vignette()  #函数返回的vignette文档一般是PDF格式的实用介绍性文章
help("mean") #或者 ?mean  打开mean函数的帮助文档
example(Arthritis)  # 举出一个Arthritis包的例子

R 包的安装, 载入和使用

R包的安装和卸载
install.packages("ggplot2")  # 安装ggplot2这个R包
update.packages("ggplot2")  # 更新ggplot2这个R包
installed.packages()    # 查看已经下载的包
remove.packages("ggplot2")  # 卸载ggplot2这个R包
# 这些函数都是接受数据集参数，以下载或者卸载多个包
#例如：
install.packages(c("ggplot2","gclus"))
R 包的载入
# 每次使用时，只需要载入一次。 当然也可以自定义R的启动环境，来自动载入这些包（详情可以百度撒）
library("ggplot2")
R 包的使用

在使用R包前可以使用help函数查看帮助文档。

library(ggplot2)
help("ggplot2")    # 在查看帮助文档前，必须要确认下载并导入该包

本次R 脚本（附）

# 用c() 生成数据集
age = c(1,3,5,2,11,9,3,9,12,3)
weight = c(4.4,5.3,7.2,5.2,8.5,7.3,6.0,10.4,10.2,6.1)
# mean()函数求平均值
mean(weight)
#sd()函数求方差
sd(weight)
# cor() 函数求两组数据的相关性
cor(age,weight)
# plot 绘制age和weight的点图
plot(age,weight)


# 帮助
help("mean")
?mean


# 当前工作目录下创建一个新文件
dir.create("oooooo")
# 得到当前工作目录
getwd()
# 设定工作目录
setwd("D:/D/my_files/r/r语言实战")
getwd()
# 打印出所有当年工作环境下的所有对象
ls()
# 删除某个对象
rm(a)

# 保存当前环境里的所有命令到文件中
savehistory("hahaha")
# 载入某个历史命令文件,当然也可以在rstudio打开该文件
loadhistory("hahaha")
# 保存工作空间到文件中
save.image("image_r")
#  保存一个对象到一个文件中
save(age, file = "myfile.txt",ascii = TRUE)
# 读取一个工作空间到当前会话中
load("myfile.txt")
# 退出R
q()

# 全局设置，设置为小数点后三位有效数字的格式
options(digits = 3)
# 创建20个符合均匀分布的向量
x = runif(20)
x

# 直接调用r脚本（以.R结尾的脚本）
source("练习_画图.R")

# sink() 函数储存数据，必须写成这样的格式
sink("myout_.txt",append = TRUE, split = TRUE)
a = c(1,2,3,4,5)
b = c(2,3,4,5)
a
b
sink()