(word完整版)第四章R编程实践(word完整版)第四章R编程实践PAGE\*MERGEFORMAT9(word完整版)第四章R编程实践第四章R编程实践自此,我们已经对R的功能有个全面的了解。一些数据分析都是在R对话窗口（RConsole)中进行的，但对于复杂的数据分析显然是不行方便的。下面将从统计语言和编程角度来说明,我们将会了解一些在R编程实践中采用的简单的概念。循环和向量化相比下拉菜单式的程序（R下开发的统计包RCommander)，R的一个优势在于它可以把一系列连续的操作简单的程序化.这一点上和所有其他计算机编程语言是一致的，但R有一些特性使得非专业人士也可以很简单的编写程序.和其他编程语言一样,R有一些和C语言类似的控制结构.（一)控制结构1。条件语句：条件语句常用于避免除零或负数等数学问题.它有两种形式：1)if(条件）表达式1else表达式22）ifelse(条件，yes，no）例如：if（x>=0）sqrt(x）elseNAifelse（x>=0,sqrt(x）,NA）2。循环：有三种形式：1)for（变量in向量)表达式2）while（条件）表达式3）repeat表达式例如:假定我们有一个向量x，对于向量x中值为b的元素，我们把0赋给另外一个等长向量y的对应元素,否则赋1。我们首先创建一个与向量x等长的向量y：y〈—numeric(length(x）)for(iin1:length（x)）if（x[i］==b）y[i]<-0elsey[i]<-1几个指令可以放在一个大括弧里面：for(iin1：length（x））{{y［i］〈-0…｝x<—rnorm(10,—5，0.1）y<-rnorm(10，5，2）X<-cbind(x，y)＃矩阵X的列名保持”x”和”y"for(iin1：5/2)z［i]〈—x[i］+y[i］另外一种可能的情况是当条件为真的时候一条指令才执行:while(myfun>minimum）{…｝count〈-0while（count<10)｛print（count)count=count+1}#如果设置不正确while循环可以能导致无限循环，要小心＃computeEstimate(）x0〈-1tol<—1e-5repeat｛x1<—rnorm(1,1,2)if（abs(x1—x0)〈tol)｛break｝else{x0〈-x1}}#next,returnfor（iin1：100）{if（i〈=20)｛##skipnext｝＃dosomthinghere｝3.分支控制语句switch（statement，list)switch(2，’banana’，’apple’,'other’）num〈—10mode<-num%％3＃模3cat('modeis',switch（mode+1,0，1,2),'\n’）例子见“客观赋权法。R".（二）向量化但是，由于R的一些特性，在很多情况下循环和控制结构可以避免:向量化.向量化使得循环暗含在表达式中，前面的例子中已经多次采用了.比如，两个向量之和：>z〈-x+y这种加和可以通过循环结构来实现，就像很多编程语言采用的策略一样:>z<—numeric（length(x))〉for(iin1:length(z))z［i］<-x[i］+y[i]在这个例子中,由于要用到向量的下标系统，有必要预先创建一个向量z.显然，这种显式的循环仅仅用于向量x和y等长的情况:如果不是这样程序代码需要改变，而第一种表达方式在任何情况下都成立（如果对R的向量循环使用方式不了解的话，x和y不等长时要小心一点）。条件语句(if…else）可以用逻辑索引向量代替；同样上面的例子：〉y［x==b］〈—0〉y[x!=b]<—1除了让代码更简洁，向量化的表达式在计算上效率更高，特别是大数据量的数据集.（三)运用apply等函数有多个’apply'形式的函数用于避免使用代码的显式循环结构。apply作用于矩阵的行或者/和列，它的语法规则是apply（X，MARGIN,FUN,…)，其中X是一个矩阵，MARGIN表明是对行（1)还是列（2），或者二者(c（1，2)）进行操作，FUN是一个函数（或操作符,但是这种情况下操作符要在一个括弧里面指定)，…是函数FUN可能的参数。一个简单的例子如下。>x<-rnorm(10,-5，0.1）>y〈-rnorm(10,5，2)>X<-cbind(x，y）#矩阵X的列名保持”x"和"y”〉apply(X，2，mean)lapply（）可以用于一个列表对象:它的语法类似apply并且返回