【R語言入門】R語言環境搭建

說明

R 語言是一個功能十分強大的工具，幾乎絕大多數的資料分析工作都可以在 R 中完成，並且擁有很極強的繪圖功能支援，能讓你手中的資料以各種姿勢進行視覺化呈現，而且支援 Windows、Mac OS、Linux 系統，而且使用起來也比較簡單方便。

如果想要開始學習資料分析，或者僅僅是想做出狂拽炫酷屌的資料分析圖，那麼 R 語言會是個不錯的選擇。

R 下載與安裝

開啟 ，根據自己所在的位置選擇對應的映象站，通常選擇 China 下的映象站。

根據自己使用的平臺，選擇對應安裝包進行下載安裝即可。

如果是 Windows 選擇 base 版本進行下載安裝即可。安裝過程全部選擇預設選項即可。

如果用的是 Mac ，則選擇 Download R for (Mac) OS X，下載最新版本的安裝包後進行預設安裝即可。

安裝完成之後，你將會看到一個樸實無華的圖示，沒錯，這就是 R 語言本尊了。

R studio 下載與安裝

開啟 ，選擇 Free 版本進行下載。

這裡會根據你所在平臺顯示對應的下載連結，點選下載即可。

安裝時，除了安裝位置，其餘均選擇預設選項即可。

安裝好之後，你又能收穫一個新圖示，這次要更加圓潤一點。

R 語言簡單例項

主要工作已經完成，讓我們動動小手，優雅的單擊（或雙擊）R Studio 圖示，來感受一下R 語言的魅力。

開啟 RStudio，會在 Consule 皮膚看到 R 語言的版本、版權資訊和一些有用的提示。

R version 4.0.3 (2020-10-10) -- "Bunny-Wunnies Freak Out"
Copyright (C) 2020 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-apple-darwin17.0 (64-bit)

R是自由軟體，不帶任何擔保。
在某些條件下你可以將其自由散佈。
用'license()'或'licence()'來看散佈的詳細條件。

R是個合作計劃，有許多人為之做出了貢獻.
用'contributors()'來看合作者的詳細情況
用'citation()'會告訴你如何在出版物中正確地引用R或R程式包。

用'demo()'來看一些示範程式，用'help()'來閱讀線上幫助檔案，或
用'help.start()'透過HTML瀏覽器來看幫助檔案。
用'q()'退出R.

整體介面如下圖：

在 consule 皮膚中輸入：example(plot)，輕輕敲擊幾次回車，就能看到 plot 函式的一些例項了。

> example(plot)

plot> Speed <- cars$speed

plot> Distance <- cars$dist

plot> plot(Speed, Distance, panel.first = grid(8, 8),
plot+      pch = 0, cex = 1.2, col = "blue")
按<Return>鍵來看下一個圖: 

plot> plot(Speed, Distance,
plot+      panel.first = lines(stats::lowess(Speed, Distance), lty = "dashed"),
plot+      pch = 0, cex = 1.2, col = "blue")
按<Return>鍵來看下一個圖: 

plot> ## Show the different plot types
plot> x <- 0:12

plot> y <- sin(pi/5 * x)

plot> op <- par(mfrow = c(3,3), mar = .1+ c(2,2,3,1))

plot> for (tp in c("p","l","b",  "c","o","h",  "s","S","n")) {
plot+    plot(y ~ x, type = tp, main = paste0("plot(*, type = "", tp, "")"))
plot+    if(tp == "S") {
plot+       lines(x, y, type = "s", col = "red", lty = 2)
plot+       mtext("lines(*, type = "s", ...)", col = "red", cex = 0.8)
plot+    }
plot+ }
按<Return>鍵來看下一個圖: 

plot> par(op)

plot> ##--- Log-Log Plot  with  custom axes
plot> lx <- seq(1, 5, length = 41)

plot> yl <- expression(e^{-frac(1,2) * {log[10](x)}^2})

plot> y <- exp(-.5*lx^2)

plot> op <- par(mfrow = c(2,1), mar = par("mar")-c(1,0,2,0), mgp = c(2, .7, 0))

plot> plot(10^lx, y, log = "xy", type = "l", col = "purple",
plot+      main = "Log-Log plot", ylab = yl, xlab = "x")
按<Return>鍵來看下一個圖: 

plot> plot(10^lx, y, log = "xy", type = "o", pch = ".", col = "forestgreen",
plot+      main = "Log-Log plot with custom axes", ylab = yl, xlab = "x",
plot+      axes = FALSE, frame.plot = TRUE)

plot> my.at <- 10^(1:5)

plot> axis(1, at = my.at, labels = formatC(my.at, format = "fg"))

plot> e.y <- -5:-1 ; at.y <- 10^e.y

plot> axis(2, at = at.y, col.axis = "red", las = 1,
plot+      labels = as.expression(lapply(e.y, function(E) bquote(10^.(E)))))

plot> par(op)
> 

下面是輸出的圖片：

這是基礎繪圖函式 plot 的幾個示例，可以看出它能支援的圖形已經有許多了，後面會有專門的文章來介紹 plot 函式的詳細使用方法。

小結

到此為止，R 語言就已經順利的收入囊中了，恭喜你，又掌握了一門語言（的 Hello world）了。【此處應有掌聲】

接下來，會繼續介紹 R 語言的基本用法和其中比較重要的函式使用方法，目標是能使用 R 語言對資料進行初步分析，以便能在生活和工作之中有所應用。

之所以開始寫 R 語言相關的文章，是因為在工作中察覺到了資料的重要性，雖說應該讓專業的人來做專業的事情，但如果對此一無所知，又怎麼知道專業的人能夠做什麼事情呢，何況如果一點點小事情就要找資料的同學提需求未免不太合適，自己先有頭緒和初步驗證後也許會更有效率。而且技多不壓身嘛。加之在大學時就對資料分析感興趣，也曾經學過 R 語言，現在算是重溫和複習吧。