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Commit f263431

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feat: add docs/r.md #410 #285 #283
1 parent fae20e6 commit f263431

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README.md

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@@ -38,12 +38,13 @@ Quick Reference
3838
[Vue 3](./docs/vue.md)<!--rehype:style=background: rgb(64 184 131);&class=contributing-->
3939
[Github Copilot](./docs/github-copilot.md)<!--rehype:style=background: rgb(125 45 220);&class=tag contributing&data-lang=AI&data-info=👆看看还缺点儿什么?-->
4040
[Chown](./docs/chown.md)<!--rehype:style=background: rgb(12 75 51/var(\-\-bg\-opacity));&class=contributing-->
41+
[R 语言](./docs/r.md)<!--rehype:style=background: rgb(39 108 192);&class=tag contributing&data-lang=AI&data-info=👆看看还缺点儿什么?-->
4142
<!--rehype:class=home-card-->
4243

4344
## 编程
4445

4546
[Bash](./docs/bash.md)<!--rehype:style=background: rgb(72 143 223);-->
46-
[C](./docs/c.md)<!--rehype:style=background: rgb(92 107 192);-->
47+
[C 语言](./docs/c.md)<!--rehype:style=background: rgb(92 107 192);-->
4748
[C#](./docs/cs.md)<!--rehype:style=background: rgb(6 147 13);&class=contributing-->
4849
[C++](./docs/cpp.md)<!--rehype:style=background: rgb(6 147 13);&class=contributing-->
4950
[Dart](./docs/dart.md)<!--rehype:style=background: rgb(64 196 255);-->
@@ -65,6 +66,7 @@ Quick Reference
6566
[MATLAB](./docs/matlab.md)<!--rehype:style=background: rgb(0 118 168);&class=contributing-->
6667
[PHP](./docs/php.md)<!--rehype:style=background: rgb(79 91 147);-->
6768
[Python](./docs/python.md)<!--rehype:style=background: rgb(43 91 132);-->
69+
[R 语言](./docs/r.md)<!--rehype:style=background: rgb(39 108 192);-->
6870
[Ruby](./docs/ruby.md)<!--rehype:style=background: rgb(204 52 45);-->
6971
[Rust](./docs/rust.md)<!--rehype:style=background: rgb(71 71 71);-->
7072
[Scala](./docs/scala.md)<!--rehype:style=background: rgb(34 82 94);-->

assets/r.svg

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docs/r.md

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1+
R 备忘清单
2+
===
3+
4+
该备忘单提供了使用 R 语言的示例,涵盖 R 语言基础知识、控制流、类型、结构/类、运算符、函数方法等
5+
6+
入门
7+
---
8+
9+
### 获取帮助
10+
11+
访问帮助文件
12+
13+
```r
14+
?mean
15+
# 获取特定功能的帮助
16+
help.search('weighted mean')
17+
# 在帮助文件中搜索单词或短语
18+
help(package = 'dplyr')
19+
# 查找软件包的帮助。
20+
```
21+
22+
有关对象的更多信息
23+
24+
```r
25+
str(iris)
26+
# 获取对象结构的摘要
27+
class(iris)
28+
# 查找对象所属的类
29+
```
30+
31+
### 使用库
32+
33+
```r
34+
install.packages('dplyr')
35+
# 从 CRAN 下载并安装软件包
36+
library(dplyr)
37+
# 将包加载到会话中,使所有其功能可供使用
38+
dplyr::select
39+
# 使用包中的特定函数
40+
data(iris)
41+
# 将内置数据集加载到环境中。
42+
```
43+
44+
### 工作目录
45+
46+
```r
47+
getwd()
48+
# 查找当前工作目录(其中找到输入并发送输出)
49+
setwd(‘C://file/path’)
50+
# 更改当前工作目录
51+
```
52+
53+
使用 RStudio 中的项目来设置工作目录到您正在使用的文件夹
54+
55+
基础入门
56+
---
57+
58+
### 变量和赋值
59+
60+
```R
61+
x <- 10 # 使用箭头赋值
62+
y = 20 # 或者直接使用等号赋值
63+
```
64+
65+
### 数据类型
66+
67+
```R
68+
numeric_var <- 3.14 # 数值型
69+
character_var <- "hello" # 字符串
70+
logical_var <- TRUE # 逻辑型
71+
```
72+
73+
### 向量和列表
74+
<!--rehype:wrap-class=row-span-2-->
75+
76+
```R
77+
# 向量
78+
numeric_vector <- c(1, 2, 3, 4)
79+
character_vector <- c("apple", "orange", "banana")
80+
81+
# 列表
82+
my_list <- list(name = "John", age = 30, city = "New York")
83+
```
84+
<!--rehype:className=wrap-text-->
85+
86+
向量和操作
87+
88+
```r
89+
# 创建向量
90+
numbers <- c(1, 2, 3, 4, 5)
91+
# 计算向量的和
92+
sum_result <- sum(numbers)
93+
# 计算向量的平均值
94+
mean_result <- mean(numbers)
95+
```
96+
97+
### 数据框(Data Frame)
98+
99+
```R
100+
my_df <- data.frame(name = c("John", "Alice"), age = c(30, 25))
101+
102+
# 创建数据框
103+
student_data <- data.frame(
104+
name = c("John", "Alice", "Bob"),
105+
age = c(25, 23, 22),
106+
grade = c("A", "B", "C")
107+
)
108+
109+
# 显示数据框
110+
print(student_data)
111+
```
112+
<!--rehype:className=wrap-text-->
113+
114+
### 函数
115+
116+
```R
117+
# 定义函数
118+
add_numbers <- function(a, b) {
119+
result <- a + b
120+
return(result)
121+
}
122+
123+
# 调用函数
124+
sum_result <- add_numbers(10, 5)
125+
```
126+
127+
### 条件语句
128+
129+
```R
130+
if (x > 0) {
131+
print("Positive")
132+
} else {
133+
print("Non-positive")
134+
}
135+
```
136+
137+
### for 循环语句
138+
139+
```R
140+
for (i in 1:5) {
141+
print(i)
142+
}
143+
```
144+
145+
### while 循环
146+
147+
```r
148+
counter <- 1
149+
while (counter <= 5) {
150+
print(counter)
151+
counter <- counter + 1
152+
}
153+
```
154+
155+
### 数据读取和输出
156+
157+
```R
158+
# 读取数据
159+
my_data <- read.csv("data.csv")
160+
# 输出数据
161+
write.csv(my_data, "output.csv")
162+
```
163+
164+
### 清理工作空间
165+
166+
```r
167+
# 清空所有变量
168+
rm(list = ls())
169+
# 退出 R
170+
q()
171+
```
172+
173+
图形绘制
174+
---
175+
176+
### 散点图
177+
178+
```R
179+
plot(x, y)
180+
```
181+
182+
### 直方图
183+
184+
```R
185+
hist(data)
186+
```
187+
188+
### 线图
189+
190+
```R
191+
plot(x, y, type = "l")
192+
```
193+
194+
### 绘制散点图
195+
196+
```R
197+
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
198+
y <- c(2, 4, 5, 6, 7)
199+
plot(x, y, main = "Scatter Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis")
200+
```
201+
<!--rehype:className=wrap-text-->
202+
203+
### 绘制直方图
204+
205+
```R
206+
data <- c(1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5)
207+
hist(data, main = "Histogram", xlab = "Value", col = "lightblue")
208+
```
209+
<!--rehype:className=wrap-text-->
210+
211+
### 绘制折线图
212+
213+
```R
214+
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
215+
y <- c(2, 4, 5, 6, 7)
216+
plot(x, y, type = "l", main = "Line Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis")
217+
```
218+
<!--rehype:className=wrap-text-->
219+
220+
向量
221+
---
222+
223+
### 创建向量
224+
<!--rehype:wrap-class=col-span-2-->
225+
226+
:- | - | -
227+
-------|-------|-------
228+
`c(2, 4, 6)` | 2 4 6 | 将元素连接成向量
229+
`2:6` | 2 3 4 5 6 | 整数序列
230+
`seq(2, 3, by=0.5)` | 2.0 2.5 3.0 | 复杂的序列
231+
`rep(1:2, times=3)` | 1 2 1 2 1 2 | 重复向量
232+
`rep(1:2, each=3)` | 1 1 1 2 2 2 | 重复向量的元素
233+
234+
### 选择向量元素
235+
<!--rehype:wrap-class=row-span-2-->
236+
237+
#### 按位置
238+
239+
:- | -
240+
----|----
241+
`x[4]` | 第四个元素
242+
`x[-4]` | 除了第四个之外的所有
243+
`x[2:4]` | 元素二到四
244+
`x[-(2:4)]` | 除二到四之外的所有元素
245+
`x[c(1, 5)]` | 元素一和元素五
246+
<!--rehype:className=left-align-->
247+
248+
#### 按值
249+
250+
:- | -
251+
----|----
252+
`x[x == 10]` | 等于 10 的元素
253+
`x[x < 0]` | 所有元素小于零
254+
`x[x %in% c(1, 2, 5)]` | 集合 1, 2, 5 中的元素
255+
<!--rehype:className=left-align-->
256+
257+
#### 命名向量
258+
259+
:- | -
260+
----|----
261+
`x['apple']` | 名为“apple”的元素。
262+
<!--rehype:className=left-align-->
263+
264+
### 重复向量的元素
265+
266+
:- | -
267+
----|----
268+
`sort(x)` | 返回排序后的 x
269+
`rev(x)` | 返回 x 的反转
270+
`table(x)` | 查看值的计数
271+
`unique(x)`| 查看唯一值
272+
<!--rehype:className=left-align-->
273+
274+
另见
275+
---
276+
277+
- [R 语言官网](https://www.r-project.org/) _(r-project.org)_
278+
- [数据科学 R](https://r4ds.hadley.nz/) _(hadley.nz)_
279+
- [使用 R 进行整洁的建模](https://www.tmwr.org/) _(tmwr.org)_
280+
- [在 R 中使用 mlr3 进行应用机器学习](https://mlr3book.mlr-org.com/) _(mlr-org.com)_
281+
- [深度学习](https://srdas.github.io/DLBook/) _(github.io)_
282+
- [搜索任何与 R 相关的内容](https://rdrr.io/) _(rdrr.io)_
283+
- [R 文档](https://www.rdocumentation.org/) _(rdocumentation.org)_

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