Hello World или знакомимся с Python.
Занятие первое.
Наш практикум не про программирование, а про статистику. Тем не менее он требует базового знакомства с рабочим языком программирования. Здесь приведен краткий обзор
Hello World или знакомимся с R.
Предисловие
Сразу уточню, что полезным будет найти какую-либо книгу по R и подглядывать в нее в случае сложностей. Не могу назвать хорошей книги по R, достаточно неплоха (по-крайней мере весьма объемна) книга ''Modern Applied Statistics with S'' авторов W.N. Venables and B.D. Ripley.
Cущественным недостатком названия R является то, что при попытке найти в поисковой системе, скажем, ''Как записать цикл в R'' вы едва ли обнаружите нужный ответ на первых 100 страницах выдачи. Тем не менее язык крайне популярен и вы легко найдете сотни книг, сотни ответов на stackexchange, а также множество документов наподобие FAQ или manual.
Учитывая, что у R бесчисленное множество библиотек, очень полезным является сайт http://www.rdocumentation.org/, в котором можно искать нужные вам функции или изучать отдельные библиотеки.
Сайт разработчиков http://cran.r-project.org/, там вы можете скачать дистрибутивы и разобраться как их установить.
Нам понадобятся базовые библиотеки – base, stats, graphics, дополнительные библиотеки будут упоминаться по мере продвижения по материалу.
F.A.Q. Как использовать R?
1. Как создать программу?
Программа в R называются скриптом, создать ее можно командой ''создать скрипт''. Сама рабочая среда R устроена как командная строка, но удобнее писать целые программы в файле скрипта, а потом запускать их в командную строку.
|
|
|
2. Как запустить программу?
Если вы написали что-то в скрипте, а затем щелкнули на консоль R, то в верхнем меню появится возможность запустить скрипт целиком или запустить выделенные строки.
3. Как пользоваться переменными?
Присваивание осуществляется операцией = или <-. Скажем, Temp=5 положит в переменную Temp число 5. Объявления переменной перед этим не требуется.
4. Как вывести на экран информацию?
Информация выведется в консоль. Два наиболее простых вариант таковы:
а) Для вывода значения переменной Temp просто написать отдельной строкой Temp. R увидит, что вы не используете присваивания и распознает, что вам хочется увидеть содержимое переменной Temp. Аналогичным образом можно производить операции и смотреть на результат, например 2*sin(Temp) + Temp1 подсчитает вам соответствующее выражение и выдаст в консоль.
б) Использовать print(). Если аргументов print будет переменная, например, print(Temp), то вы увидите ее значение, а если строка, то в консоли просто появится соответствующий текст, например, print("Temp") выдаст слово Temp.
5. Какие есть классы переменных?
|
|
|
Основные классы переменных в R — ''character'' (строка), ''numeric''(действительное число), ''integer'' (целое число), ''logical'' (булева величина), ''complex'' (комплексная величина), ''list'' (список). При этом по умолчанию R сам выдает тип переменным при присваивании им какой-либо информации.
6. Как работать с векторами?
Если у вас есть вектор, то обращение к отдельным его компонентам ведется с помощью [ ], например Vec[2] обратится ко второму элементу вектора Vec.
Простейший вектор задается командой : , например, 1:5 --- это вектор из 5 элементов 1,2,3,4,5.
Вы можете работать с любой использующейся переменной как с вектором. Например, если я напишу Vec=5, а затем Vec[2]=4, то получу вектор Vec, у которого первая координата 5, а вторая 4. Если написать Vec=5, а затем Vec[3]=5, не задавая Vec[2], то получите вектор длины 3, у которого вторая координата NA — не задана.
Можно создать вектор командой c( ). Так c(5,2,3) создаст вектор с элементами 5, 2, 3, а c("x","y") — вектор из двух символов x и y, а c(1:5,7) — вектор с числами от 1 до 5, а затем 7.
И наконец можно создать вектор командой vector() с двумя аргументами, первая отвечает за класс данных, а вторая за их число. То есть x=vector("integer",5) сделает из x
вектор с 5 числовыми компонентами (по умолчанию равными 0).
|
|
|
Удобно также пользовать командой seq, создающей арифметическую прогрессию. Основные ее аргументы from, to, by, задающие первый и последний член и шаг. Скажем seq(from = 3, to = 103, by= 2) выдаст все нечетные числа от 3 до 103, а seq(from = 2, to = 7, by = 2) выдаст 2,4,6.
7. Как считать функции от векторов?
Если вы примените к вектору функцию от вектора (например, sum), то он выдаст вам ее результат. Если вы примените к вектору числовую функцию (например, sin), то он выдаст вам вектор из синусов координат вектора. Например, sin(c(1,1))+2 это вектор (2+sin(1), 2+sin(1)). В том числе x+y для векторов их покомпонентно сложит, x*y — покомпонентно умножит и так далее.
8. Хорошо, а что с матрицами?
Матрица создается из вектора с помощью команды matrix(). Например matrix(c(1,2,3,4),nrow = 2) создаст матрицу со строками (1, 3) и (2, 4). Параметр nrow здесь задает количество строк, которые я желаю получить (можно вместо nrow использовать ncol и задавать таким образом число столбцов). По умолчанию заполнение идет по столбцам, но это можно изменить, дописав byrow = TRUE. Так matrix(c(1,2,3,4), byrow = TRUE, ncol = 2) создаст матрицу со строками (1, 2) и (3, 4).
9. А как работать с матрицами?
Если Matr — матрица, то обращение, скажем, к элементу 1,2 осуществляется командой Matr[1,2]. Matr[2:5, 3:4] выделит подматрицу из соответствующих элементов, Matr[1:2,] — две первых строки. С матрицами можно делать то же, что с векторами — например, складывать, считать от них синус и так далее, при этом операции будут осуществляться поэлементно.
|
|
|
Если написать умножение матриц Matr1*Matr2, то это также будет поэлементное умножение. Для обычного матричного умножения нужно записать Matr1%*%Matr2.
Оператор t() задает транспонирование.
10. Как склеивать векторы или матрицы?
Векторы можно склеивать в вектор с помощью все той же команды c(). Склеивание матриц производится командами cbind или rbind. Первая склеивает матрицы по строкам, вторая по столбцам.
11. Может ли у матрицы столбцы быть разных типов?
Тип matrix так не умеет, зато умеет тип data.frame. Создать объект такого типа можно с помощью команды data.frame( ), скажем DF=data.frame(Vec1,Vec2,...). Полученный объект будет матрицей со столбцами Vec1, Vec2,.... Обращаться к нему можно как напрямую, скажем, DF[1:2,2:3], а можно вызвать отдельный столбец нашей таблицы командой DF$Vec2.
Если запустить команду в форме DF=data.frame(TheFirst=Vec1, TheSecond = Vec2), то у DF столбцы будут носить названия TheFirst, TheSecond и обращаться к ним уже можно будет через DF$TheFirst.
12. А можно ли делать списки из объектов разного типа и разной структуры?
Это позволит делать тип list. Команда list() позволяет их создавать, например, List1=list(Matr1,Matr2) создаст мне список из двух матриц. Обращаться к ним можно с помощью List1[[1]] и List1[[2]]. Скажем, левый верхний элемент первой матрицы задается как List1[[1]][1,1].
13. Как в R устроены циклы и условия?
Довольно похоже на другие языки. Условие задается if, else
if ()
{
}
else,
{
}
Цикл for задается в формате
for ()
{
}
где условие цикла имеет вид Var in Seq, Var --- переменная цикла, а Seq --- некоторая последовательность, элементы которой будет пробегать Var. Скажем,
for (i in 1:100) {print("Hello!") } напишет слово Hello! 100 раз.
Цикл while --- в формате
while()
{
}
14. А как задавать функции?
С помощью команды function. Скажем,
f=function(x,y,z){
w=x+y+z
return (w^2)
}
создаст функцию f, которая трем числам/векторам/матрицам будет сопоставлять квадрат их суммы. При этом никаких указаний типов не требуется, функции сработает для любых x,y,z, для которых определены операции внутри. Для вызова функции достаточно просто задать f(x,y,z).
Обратите внимания, что после return обязательно писать ( ).
15. Как строить графики?
Plot( ) строит графики функций или массивов данных. Например, plot(x,y), где x,y — пара векторов одной длины, построит облако точек (x[i],y[i]).
plot(sin(x),-1,1) построит график синуса на -1,1.
Обратите внимание, что если вы сами задали функцию, то plot(f(x)) не сработает, нужно писать plot(Vectorize(f)).
Функция hist() строит гистограмму.
У этих функций есть множество параметров, про которые вы можете прочитать самостоятельно.
16. А как сделать несколько графиков на одной картинке?
Во-первых, можно использовать функции lines( ) и points( ), они добавляют точки или линии на имеющийся график.
Во-вторых, par(new=TRUE) позволит вам следующий plot создать на том же листе. Бывает удобно также использовать у par параметр mfrow, позволяющий вам разбить поле для рисования на несколько. Например, par(mfrow = c(3,5)) сделает из вашего окна для рисования таблицу 3 на 5, каждый следующий график будет отправляться в новую ячейку.
Отмечу также команду windows(), создающую новое окно для рисования.
17. Как получить случайные величины?
Функция sample(vector,size) создает выборку размера size из вектора Vector без повторения. Дописав replace = TRUE получим выборку с повторением.
Выборки из равномерного, нормального, экспоненциального, биномиального распределений создают командами runif, rnorm, rexp, rbinom. Первый аргумент отвечает за размер выборки, последующие — за параметры распределения.
18. Что насчет описательной статистики?
Базовую информацию о векторе выдает summary(). Функции mean(), sd(), median() считают среднее, стандартное отклонение и медиану распределения.
19. А на каких данных опробовать себя?
Есть массив dataset, по умолчанию загруженный в ваше рабочее пространство. Вы можете посмотреть какие там есть массивы данных и вызвать какой-нибудь из них. Например, Titanic – уже имеющаяся в вашем распоряжении база данных о пассажирах Титаника.
Hello World или знакомимся с Python.
Предисловие
Ресурсов, связанных с Python, бесчисленное множество,
Дата добавления: 2019-03-09; просмотров: 202; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!