1.3　R的使用

R是一种区分大小写的解释型语言。你可以在命令提示符（>）后每次输入并执行一条命令，或者一次性执行写在脚本文件中的一组命令。R中有多种数据类型，包括向量、矩阵、数据框（与数据集类似）以及列表（各种对象的集合）。我们将在第2章中讨论这些数据类型。

R中的多数功能是由程序内置函数和用户自编函数提供的，一次交互式会话期间的所有数据对象都被保存在内存中。一些基本函数是默认直接可用的，而其他高级函数则包含于按需加载的程序包中。

R语句由函数和赋值构成。R使用 <-，而不是传统的 = 作为赋值符号。例如，以下语句：

x <- rnorm(5)

创建了一个名为x的向量对象，它包含5个来自标准正态分布的随机偏差。

注意　R允许使用=为对象赋值。但是这样写的R程序并不多，因为它不是标准语法，某些情况下，用等号赋值会出现问题，R程序员可能会因此取笑你。你还可以反转赋值方向。例如，rnorm(5) -> x与上面的语句等价。重申一下，使用等号赋值的做法并不常见，在本书中不推荐使用。

注释由符号 # 开头。在 # 之后出现的任何文本都会被R解释器忽略。

1.3.1　新手上路

如果你使用的是Windows，从开始菜单中启动R。在Mac上，则需要双击应用程序文件夹中的R图标。对于Linux，在终端窗口中的命令提示符下敲入R并回车。这些方式都可以启动R（R界面参见图1-3）。

图1-3　Windows中的R界面

让我们通过一个简单的虚构示例来直观地感受一下这个界面。假设我们正在研究生理发育问题，并收集了10名婴儿在出生后一年内的月龄和体重数据（见表1-1）。我们感兴趣的是体重的分布及体重和月龄的关系。 表1-1　10名婴儿的月龄和体重

^{*以上为虚构数据。}

可以使用函数c()以向量的形式输入月龄和体重数据，此函数可将其参数组合成一个向量或列表。然后用其他函数获得体重的均值和标准差，以及月龄和体重的相关度，最后用图形展示月龄和体重的关系，这样就可以用可视化的方式检查其中可能存在的趋势。如代码清单1-1所示，函数q()将结束会话并允许你退出R。

代码清单1-1　一个R会话示例

> 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(weight)
[1] 7.06
> sd(weight)
[1] 2.077498
> cor(age,weight)
[1] 0.9075655
> plot(age,weight)
> q()

从代码清单1-1中可以看到，这10名婴儿的平均体重是7.06 kg，标准差为2.08 kg，月龄和体重之间存在较强的线性关系（相关度 = 0.91）。这种关系也可以从图1-4所示的散点图中看到。不出意料，随着月龄的增长，婴儿的体重也趋于增加。

图1-4　婴儿体重（千克）和年龄（月）的散点图

散点图1-4的信息量充足，但略过“功利”，也不够美观。接下来的几章里，我们会讲到如何自定义图形以契合需要。

小提示　若想大致了解R能够作出何种图形，在命令行中运行demo(graphics)即可。生成的部分图形如图1-5所示。其他的演示还有demo(Hershey)、demo(persp)和demo(image)。要看到完整的演示列表，不加参数直接运行demo()即可。

图1-5　函数demo()绘制的图形示例

1.3.2　获取帮助

R提供了大量的帮助功能，学会如何使用这些帮助文档可以在相当程度上助力你的编程工作。R的内置帮助系统提供了当前已安装包中所有函数¹的细节、参考文献以及使用示例。帮助文档可以通过表1-2中列出的函数进行查看。

^{1 确切地说，这里的“所有”是指那些已导出的（exported）、对用户可见的函数。——译者注} 表1-2　R中的帮助函数

函数help.start()会打开一个浏览器窗口，我们可在其中查看入门和高级的帮助手册、常见问题集，以及参考材料。函数RSiteSearch()可在在线帮助手册和R-Help邮件列表的讨论存档中搜索指定主题，并在浏览器中返回结果。由函数vignette()函数返回的vignette文档一般是PDF格式的实用介绍性文章。不过，并非所有的包都提供了vignette文档。不难发现，R提供了大量的帮助功能，学会如何使用这些帮助文档，毫无疑问地会有助于编程。我经常会使用?来查看某些函数的功能（如选项或返回值）。

1.3.3　工作空间

工作空间（workspace）就是当前R的工作环境，它储存着所有用户定义的对象（向量、矩阵、函数、数据框、列表）。在一个R会话结束时，你可以将当前工作空间保存到一个镜像中，并在下次启动R时自动载入它。各种命令可在R命令行中交互式地输入。使用上下方向键查看已输入命令的历史记录。这样我们就可以选择一个之前输入过的命令并适当修改，最后按回车重新执行它。

当前的工作目录（working directory）是R用来读取文件和保存结果的默认目录。我们可以使用函数getwd()来查看当前的工作目录，或使用函数setwd()设定当前的工作目录。如果需要读入一个不在当前工作目录下的文件，则需在调用语句中写明完整的路径。记得使用引号闭合这些目录名和文件名。

用于管理工作空间的部分标准命令见表1-3。 表1-3　用于管理R工作空间的函数

要了解这些命令是如何运作的，运行代码清单1-2中的代码并查看结果。

代码清单1-2　用于管理R工作空间的命令使用示例

setwd("C:/myprojects/project1")
options()
options(digits=3)
x <- runif(20)
summary(x)
hist(x)
savehistory()
save.image()
q()

首先，当前工作目录被设置为C:/myprojects/project1，当前的选项设置情况将显示出来，而数字将被格式化，显示为具有小数点后三位有效数字的格式。然后，我们创建了一个包含20个均匀分布随机变量的向量，生成了此数据的摘要统计量和直方图。最后，命令的历史记录保存到文件.Rhistory中，工作空间（包含向量x）保存到文件.RData中，会话结束。

注意setwd()命令的路径中使用了正斜杠。R将反斜杠（\）作为一个转义符。即使在Windows平台上运行R，在路径中也要使用正斜杠。同时注意，函数setwd()不会自动创建一个不存在的目录。如果必要的话，可以使用函数dir.create()来创建新目录，然后使用setwd()将工作目录指向这个新目录。

在独立的目录中保存项目是一个好主意。我通常会在启动一个R会话时使用setwd()命令指定到某一个项目的路径，后接不加选项的load()命令。这样做可以让我从上一次会话结束的地方重新开始，并保证各个项目之间的数据和设置互不干扰。在Windows和Mac OS X平台上就更简单了。跳转到项目所在目录并双击保存的镜像文件即可。这样做可以启动R，载入保存的工作空间，并设置当前工作目录到这个文件夹中。

1.3.4　输入和输出

启动R后将默认开始一个交互式的会话，从键盘接受输入并从屏幕进行输出。不过你也可以处理写在一个脚本文件（一个包含了R语句的文件）中的命令集并直接将结果输出到多类目标中。

• 输入

函数source("filename")可在当前会话中执行一个脚本。如果文件名中不包含路径，R将假设此脚本在当前工作目录中。举例来说，source("myscript.R")将执行包含在文件myscript.R中的R语句集合。依照惯例，脚本文件以.R作为扩展名，不过这并不是必需的。

• 文本输出

函数sink("filename")将输出重定向到文件filename中。默认情况下，如果文件已经存在，则它的内容将被覆盖。使用参数append=TRUE可以将文本追加到文件后，而不是覆盖它。参数split=TRUE可将输出同时发送到屏幕和输出文件中。不加参数调用命令sink()将仅向屏幕返回输出结果。

• 图形输出

虽然sink()可以重定向文本输出，但它对图形输出没有影响。要重定向图形输出，使用表1-4中列出的函数即可。最后使用dev.off()将输出返回到终端。

表1-4　用于保存图形输出的函数

让我们通过一个示例来了解整个流程。假设我们有包含R代码的三个脚本文件script1.R、script2.R和script3.R。执行语句：

source("script1.R")

将会在当前会话中执行script1.R中的R代码，结果将出现在屏幕上。

如果执行语句：

sink("myoutput", append=TRUE, split=TRUE)
pdf("mygraphs.pdf")
source("script2.R")

文件script2.R中的R代码将执行，结果也将显示在屏幕上。除此之外，文本输出将被追加到文件myoutput中，图形输出将保存到文件mygraphs.pdf中。

最后，如果我们执行语句：

sink()
dev.off()
source("script3.R")

文件script3.R中的R代码将执行，结果将显示在屏幕上。这一次，没有文本或图形输出保存到文件中。整个流程大致如图1-6所示。

图1-6　使用函数source()进行输入并使用函数sink()进行输出

R对输入来源和输出走向的处理相当灵活，可控性很强。在1.5节中，我们将学习如何在批处理模式下运行R程序。