R-learn）Day1+Day2

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,message=F,warning=F)

#两个电脑共享屏幕
# > :R语言的命令提示符
# 新建项目project：file-New project-New Directory-New project-设置名称及位置-Create Project 
#新建脚本：File-New File--R Script
#展示所有面板：View--Panes--Show ALL Panes
#字号设置：Tools--Global Options--Appearance--Editor Font size --Apply
#重启R语言：Session--Restart session
#小括号前()的字母/单词一定是函数
#脚本文件保存时，会在文件名后面加上一个.R(起名不要加.)
#脚本、图片、文件的默认保存位置，也是文件读取的默认位置，都在一个工作目录（working directory）下，也就是同一个文件夹下
#为方便管理工作目录，推荐从project进入R语言，不推荐从.R（脚本）进去R，否则需要管理工作目录
#error：检查命令/环境/修改代码
#warring：忽略
#卡住了：中止（点击红色键）或重启session
#出现”+“：表示命令不完整，需要补全或ESC键退出
#出现提示信息：没有关键词（error)就是不关键
#进一步选择：一定要回答，不回答就不过去，一般no

#比较运算的结果是逻辑值,比较运算是返回逻辑值的方法之一，还有别的。
#比较运算符号：>, <, <=, >=, ==, !=
3==4
3!=4
# 逻辑运算：多个逻辑条件连接：与&、或|
3<5&4>5   
3<5|4>5  
#非！!:表否定，专门给逻辑值用
!(4>5)
#is族函数，判断，返回值为TRUE或FALSE  判断是不是，而不是判断是什么
# is.numeric()    是否数值型数据
# is.logical()    是否逻辑型数据
# is.character()  是否字符型数据
is.numeric("a")  
is.character("a") 
is.numeric("4")  
is.character(TRUE) 
is.logical(TRUE) 
#as族函数实现数据类型之间的转换
# as.numeric()    将其他数据转换为数值型
# as.logical()    将其他数据转换为否逻辑型
# as.character()  将其他数据转换为字符型
as.numeric("jimmy")
as.character(4) 
as.numeric("4") 
#多个数据如何组织？
# 数据结构：向量、数据框、矩阵、列表

#法1：用c()逐一放在一起
c(2,5,6,2,9)  #数值型数据
c("a","d","f","s")  #字符型数据
#法2：连续的数字用冒号"："
1:5
#法3：有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnorm
rep("x",times=3)#"x"重复三次
seq(from=3,to=21,by=3) #从3到21 间隔3取一个数
rnorm(n=3) #从一组正态分布的数字取出三个
#法4：通过组合产生更为复杂的向量
paste0(rep("x",times=3),1:3) #两个向量合成一个向量

#引号、拼写（函数）错误、大小写
#不能使用中文字符
#当出现unexpected时，说明代码写错
#找不到函数则函数有问题，找不到对象说明对象有问题，没有提前对对象赋值或者没有加引号
#脚本打开遇到乱码：解决方案：File--Reopen with Encoding--UTF-8--ok

#object：对象/变量
#function：函数
#Taq键+上下键：补齐函数、文件名等等。。
#大于号后，使用上下键,可翻动前面的代码，直接修改代码，节省时间
#格式大于内容
  #数据框与等于“表格”：每一列需要为同一种数据类型，他不是文件，
  #数据框单独拿出来的一列是向量，视为一个整体
  #一个向量只能有一种数据类型
#paste与paste0的区别

# 2.生成向量，内容为："student2"  "student4"  "student6"  "student8"  "student10" "student12"
# "student14" 
# 提示：paste0
paste0(rep("student",times=7),seq(from=2,to=15,by=2)) #我的答案，但是times=7是看题目数出来的，是个笨方法，还易错不智能
a=seq(from=2,to=15,by=2) #先赋值
paste0(rep("student",times=length(a)),a) #使用length函数

#逻辑运算符号同样适用于向量
#向量的组成单位为元素
#数据类型转换的优先顺序：逻辑可变字符，逻辑可变数值，数值可变字符，也就是说：逻辑和数值都可以变成字符，逻辑也可转变为数值。
c(1,"a")
c(TRUE,"a")
c(TRUE,FALSE,1)

#（1）赋值
x<- c(1,3,5,7)#<-规范的赋值符号
x= c(1,3,5,7)#=随意的写法
# 赋值和输出一起实现
(x<- c(1,3,5,7)) #加括号
x<- c(1,3,5,7);x #两句代码使用;分开代码 则可以同时运行
#（2）对单个向量进行操作
x+1
log(x)
# （3）比较运算
x>3  #1,3,5,7逐一跟3比较
x==3   ## ==为比较运算；=为赋值
#(4)初级统计
max(x) #最大值
min(x) #最小值
mean(x) #均值
median(x) #中位数
var(x) #方差
sd(x) #标准差
sum(x) #总和
# 重要的函数 
length(x) #长度  数向量里元素的个数
unique(x) #去重复 重复的元素去掉，第二次第多次出现的去掉
duplicated(x) #对应元素是否重复返回逻辑值
table(x) #重复值统计 向量中各取值出现次数统计
sort(x) #排序，默认从小到大排序
sort(x,decreasing = F)
sort(x,decreasing = T)

x = c(1,3,5,1)
y = c(3,2,5,6)
#(1)比较运算，生成等长的逻辑向
x == y # 注意是一一对应比较，1跟3比，3跟2比，5跟5比，1跟6比
y == x #写法不同，但是逻辑以及结果与x == y等同
#（2） 数字计算
x + y #也是一一对应相加
#(3)连接
paste(x,y,sep=",") #连接xy，但是需要使用，进行连接 
#当等位运算时，两个向量长度不一致时，短向量发生循环补齐至与长向量一直的长度，返回来的逻辑值数量与长向量一致。但是会出现warning提示。
x = c(1,3,5,6,2)
y = c(3,2,5)
x == y # 啊！warning！
#（4）交集、并集、差集  不管出现多少次，都会去重哦
intersect(x,y) #交集
union(x,y) # x、y的并集
setdiff(x,y)  #差集，x有y无
setdiff(y,x)  #差集，y有x无

# %in% 前后位置很重要，对调之后意义不同
x = c(1,3,5,1)
y = c(3,2,5,6)
x %in% y #x的每个元素在y中存在吗,返回的逻辑值长度与x长度一致
y %in% x #y的每个元素在x中存在吗，返回的逻辑值长度与y长度一致
#x==y和x%in%y的区别
x==y #x与对应位置的y相等吗
x%in%y #x的每个元素在y中存在吗？

#取子集专用中括号：[]:将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。
x <- 8:12
#根据逻辑值取子集
x[x == 10] #[]外面是需要筛选的向量，里面是逻辑值，返回与x长度相同，且一一对应的逻辑值向量，取逻辑值为TRUE的值
x[x < 12] 
x[x %in% c(9,13)]
#根据位置取子集
x[4] #取出x的第四个元素
x[2:4] #取出x的第2-4个元素
x[c(1,5)] #取出x的第1、5个元素
x[-4] #取出x的除第4个元素外的元素
x[-(2:4)] #取出x的除第2-4个外的其他元素
# 按照逻辑值：中括号里是与x等长且意义对应的逻辑值向量
# 按照位置：中括号里是由x的下标组成的向量，是向量哦

x=c(8,9,10,11,12);x
##改一个元素
x[4] <- 40;x
#改多个元素
x[c(1,5)] <- c(80,20);x
#改了但没被R所记录，重要思想：R语言的修改，都要赋值，没有赋值就没有发生
# 所以以上改为：
x=c(8,9,10,11,12);x
##改一个元素
x=x[4] <- 40;x
#改多个元素
x=x[c(1,5)] <- c(80,20);x

k1 = rnorm(12);k1
k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2
plot(k1)

#编程语言里，空格和减号-都是特殊字符，不要随意使用，建议使用下划线_
#向量的组成部分是元素，长度（length）是数元素的个数
#不同的函数存在“默认思想”
#英文？+函数名可以查找函数的帮助文档
?sort
# 能用函数千万不要手动去数，姐妹们呀
#paste与paste0的区别
x = c(1,3,5,1)
y = c(3,2,5,6)
paste(x,y) #默认空格连接
paste0(x,y) #默认直接连接
paste(x,y,sep = "") #不使用默认值，没有空格直接连接
#等位运算：比较运算、数学计算、连接。即：向量中的元素一对一的进行计算
#循环补齐发生的条件：1.等位运算（两个向量，元素与元素之间一对一的计算）；2.两个向量长度不相等。最终产生多少个逻辑值还需要要长向量的长度
#取子集专用中括号：[]:将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。
#R特有的变量保存格式：Rdata 
#用处：存储有用的变量，准备下一次使用
#save(g,s,file="gands.Rdata") #将g和s两个变量存储到gands.Rdata中
#load("gands.Rdata") #加载gands.Rdata，让里面存储的变量出现在环境中

# 练习2-4
# 说明：运行load("gands.Rdata"),即可得到和使用我准备的向量g和s，
# 如有报错，说明你的代码写错或project没有正确打开
# 1.用函数计算向量g的长度
#length(g)

# 2.筛选出向量g中下标为偶数的基因名。
# g[seq(2,100,2)] #根据下标筛选

# 3.向量g中有多少个元素在向量s中存在(要求用函数计算出具体个数)？将这些元素筛选出来# 提示：%in%
#table(g%in%s) 或sum(g%in%s)

# 4.生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值

summary(cars)

plot(pressure)