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R语言介绍与基础

作为科学工作者和学习者,一旦提到统计作图,必然绕不开一种计算机语言——R语言。R作为一种用于统计分析、绘图的自由、免费、源代码开放的软件。无论是对于新手小白还是熟练老手来说它都是一个优秀且不可替代的工具。

小编就常常使用R语来做一下简单的统计学应用,倒不是说对R语言情有独钟,而是R语言有她独特的吸引力。虽然Python,SAS等语言也可以提供相同的功能,但是R语言的种种优点还是促使我去学习使用它。而且就近年来的趋势而言,R语言也将会成为在统计学方向上的计算机语言主力军。

在网络上有很多关于R语言优点的介绍,但是对于一个像我一样的使用者和学习者来说,以下三个优势让我对R语言“死心塌地”:
1.开源、免费。R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。不用多说什么,直接满分!
2.简单、易学。R语言的学习成本在其他相同类型语言中是比较低的,语法简单易学,这对于那些苦于学习语法却不得要领的小白们来说,这简直就是福音。而对于有过编程经历的大神们来说,学习R语言就是洒洒水啦。
3.兼容性。无论你的OS是Windows,还是Linux,亦或是Mac ,R语言都是通吃的。这一点看似很普通,但是这样的通用性便于你的环境移植和不同系统下的测试。我们来讲个笑话,Mac下安装使用SAS。

基于这些种种因素,学会R语言会让你的统计绘图工作变得轻松加愉快,为了带领大家感受一下她的魅力。经过再三考虑决定展现出R语言强大却便捷的作图能力,来让原本复杂冗长的数字文本转换成可观察、可分析、可展示的图形表格信息,这也是R语言的强项。所以我会将重心放在绘图方面,关于更多语法上面的知识只会略微讲解,有心学习的朋友们可以到网上自行重点学习。言归正传,我们立刻开始。

一、工欲善其事,必先利其器——安装与配置
R语言的安装和配置都十分简单,而且网上的教程都十分详细,随便搜一搜都有很多的教学贴,所以此处不过多赘述。小编在接下来使用的R版本是3.4.0,因为最新的各个版本间的差异并不大,不存在语法上的不同,所以不必和小编使用同一个R语言版本。关于R语言的编辑器,我推荐使用R Studio。原生R自带的gui界面不是很方便使用,用起来吃力又不便捷,而R的辅助UI软件R Studio就很好的解决了这问题。R Studio界面比R自身内容丰富很多,整个界面分区清晰明了,功能也齐全易用。所以我推荐给大家使用。

二、万事开头难——我的第一次绘图
想要掌握R的绘图方法,最基础的一个函数——plot(),我们接下来要讲的所有制图函数,都是以此为基础的,也是R语言中制图最简单的一个函数。

小贴士:在R语言中可以通过help()函数来快速获取你想要知道的一切,例如运行:help(plot)你就可以获得关于plot函数的使用方法、参数设定等等信息。

接下来,我们来进行一次简单的绘图:
数据是某一天24小时的室外温度变化。我们来尝试对数据进行可视化操作。
代码如下:

temp<-c(7,7,7,7,7,8,8,9,9,10,12,16,17,16,14,12,11,10,10,9,9,9,8,7)
time<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24)
plot(time,temp)

运行结果为下图:


我们可以看到,R语言将两行数据以时间time为横坐标,温度temp为纵坐标的图表绘制出来。这就是我们尝试用R语言绘制的第一张图片。是不是感觉非常的简单方便。

三、有趣的灵魂与好看的皮囊——美化制图
虽然我们的图片已经绘制好了,但是肯定会有很多的颜值控会说——“哇,这个图好丑啊!”对此,我只能说确实“很丑”。但我这里对“丑”的理解为数据的可视化不够清晰明确,对数据的展现也是不够直观鲜明。为了使我们的画的图更加美观,我们来尝试在函数里增加参数来对绘制的图进行调整。

例如,图中只是凌乱的散点图,而对于一天的温度来说,变化才是最直白的反应,所以我们在函数中增加参数type=“o”来修改数据展示方式。代码如下:

plot(time,temp,type=”o”)

运行的结果是:


这样一来,图中对温度变化的展示是不是更加清楚更加直观了呢。但这一点点的修改显然是不够的,我们看到图中横纵坐标轴的标度不是很合适,我们要尽量显示更多地时刻,所以我们尝试继续修改。代码如下:

plot(time,temp,type=”o”,xaxt=”n”)
axis(side=1,at=time,labels=time)

运行结果:

如果还是不是很满意,我们可以尝试进一步对绘制的图表进行修饰。
代码如下:

plot(time,temp,col=”red”,lwd=2,type=”o”,xaxt=”n”,yaxt=”n”,main=”time&temperature”,xlab=”time”,ylab = “temperature(°C)”)
axis(side=1,at=time,labels=time)
axis(side=2,at=7:18,labels=7:18)
grid(lwd=1,lty=2)

运行结果:

通过修改一定的参数,是不是就觉得我们的图表已经有那么一点意思了呢,这些都是最基础最简单的绘图,可这些简单的修改就可以让你的图表更加清晰,表达的意图更加明显。

以上就是我们初次尝试使用R语言来进行绘图的全过程了。因为介绍与基础篇只是希望让大家基本的了解一下R语言绘图的基本步骤过程,所以很多代码的用法和用途都没有仔细的讲解,如果大家对R语言有更多的兴趣,我将会在接下来的文章中讲述更多R语言绘图的函数和相关参数。希望那些觉得阅读本文对正在或打算学习R语言同学们有一定的帮助。我在文章的最后附上了我们使用的代码脚本,供大家参考。

作者: Huayuwei

就读于苏州大学生物信息专业,同时辅修计算机双学位 ,对生物和编程具有浓厚兴趣。



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