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第二章 S-Plus 基础

第二章 S-Plus 基础. 本章要求. 熟悉在 S-Plus 命令行中 S-Plus 基本数据处理 熟悉在 S-Plus 命令行中进行基本数据基本运算 编写简单的计算函数 绘制基本图形. 第一节 S-Plus 环境. S-Plus 用户界面 算术运算. S-Plus. S 语言和 S 的扩展 S-Plus ，是由 AT&T Bell 实验室于 20 世纪 70 年代末 ~80 年代初研制开发的，其中 Rick Becker 和 John Chambers 是主要创始人之一。. S-Plus 的主要应用特点：.

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第二章 S-Plus 基础

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Presentation Transcript

  1. 第二章 S-Plus基础

  2. 本章要求 • 熟悉在S-Plus命令行中S-Plus基本数据处理 • 熟悉在S-Plus命令行中进行基本数据基本运算 • 编写简单的计算函数 • 绘制基本图形

  3. 第一节 S-Plus环境 • S-Plus用户界面 • 算术运算

  4. S-Plus S语言和S的扩展S-Plus，是由AT&T Bell实验室于20世纪70年代末~80年代初研制开发的，其中Rick Becker和John Chambers是主要创始人之一。

  5. S-Plus的主要应用特点： • S-Plus拥有强大的面向对象的开发环境。 • 作为标准的统计语言，S拥有几乎所有，在S-Plus中，用户可以随处自定义的各种函数，延伸基本的分析方法。 • 作为面向对象的语言，S集数据的定义、插入、修改和函数计算等功能于一体，语言风格统一，可以独立完成数据分析生命周期的全部活动。 • S-Plus提供了非常丰富的2D和3D图形库。 • 与S-Plus类似的有新近开发的R，R最早由Auckland 大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka于1995年开始研制开发，从1997年开始免费公开发布。R在计算功能上比S-Plus有更高的效率，但由于推出时间较短，因而不如S-Plus普及。S-Plus和R二者在语法和功能实现上区别不大，因而学习S-Plus的用户可以轻松转到R，反之亦然。

  6. S-Plus界面六项内容： • Object Explorer（对象浏览器）； • Commands Window（命令窗口） ； • Graph Sheets（图形操作表） ； • Script Window（草稿窗口）； • Menus（菜单）； • Toolbars（工具栏）。

  7. 第二节 向量的基本操作 一、向量的定义和表示 二、向量的基本操作 二、向量的算术运算 三、向量的逻辑运算

  8. 一、向量的定义 一、算术运算：S-Plus默认的命令提示符是“>” 1) 计算7 X 3，可如下执行命令： > 7*3 > 21 2) 计算 (7+2) X 3，可如下执行命令： > (7+2)*3 > 42 3) 计算 \log2（12 /3），可如下执行命令： > log(12/3,2) > 2 4) 计算幂2 X 32，可如下执行命令： > 2*(3^2) > 18

  9. 一、 向量的定义 二、赋值： > x<-3 > y_1+x 屏幕打印变量如下，x： > x > 3 > print(x*y) > 12

  10. 二、向量的基本操作 1、连接命令; 2、序列命令seq; 3、循环命令rep;

  11. 1、连接命令 例1：> A.brand<-c(15,27,89) #生成数值类型的向量 > A.brand*0.8 [1] 12.0 21.6 71.2 > title.text<-c(“This”,“is”,“for”,“sale”)#生成非数值类型的向量 1.向量a中第i位置元素表示： > A.brand[1] [1] 15 > A.brand[length(A.brand)] [1] 89 如果输入的位置超出向量的长度，则S-Plus输出NA，NA表示数据缺失，如下所示： > A.brand[6] [1] NA

  12. 1、连接命令（续） 2.在向量中插入新的数据： 在A.brand向量末尾添加两个新产品价格的书写方法是： 例1续: > add.A.brand<-c(A.brand,189,240) > add.A.brand [1]15 27 89 189 240 在向量的开头插入新数据的书写方法如下： > addbegin.A.brand<-c(12,13,A.brand) [1] 12 13 15 27 89 思考题1 ： 如何在向量的第i个位置后插入数据？

  13. 1、连接命令（续） 3.向量与向量的合并： • B.brand<-c(35,40,58) • AB.brand<-c(A.brand,B.brand) [1] 15 27 89 35 46 58 向量中元素的个数，称为向量的长度，查看向量中元素的个数，可以使用length命令，如下所示： • length(add.A.brand) [1] 5

  14. 1、连接命令（续） 4.在向量中删除数据： 将A.brand向量中起始位置的产品价格删除的方法用减法表示，如下表示： 例1续: > delete.A.brand<-add.A.brand[-1] > delete.A.brand [1] 27 89 189 240 将A.brand向量末尾的产品价格删除的方法是： > delete.A.brand<-add.A.brand[-length(add.A.brand)] > delete.A.brand [1] 15 27 89 189

  15. 2、序列命令seq seq命令的语法如下所示： seq(lower,upper,[increment],[length],...) 例2: > seq(1,10) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > seq(1900,2000,6) [1] 1900 1906 1912 1918 1924 1930 1936 1942 1948 1954 [11] 1960 1966 1972 1978 1984 1990 1996 > seq(1,0,-0.1) [1] 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 > 1:10 #seq(1,10) > seq(0,1,0.05,length=10)

  16. 3、循环命令rep rep命令的语法结构如下所示： rep(pattern,number of times,length) 例3 > rep(2,6) 2 2 2 2 2 2 > rep(c(0,5),2) 0 5 0 5 > rep(1:3,3) 1 2 3 1 2 3 1 2 3 > rep(c(1,4,6),length=5) 1 4 6 1 4 思考题3： 猜测如下程序的输出结果： rep(c(1,2,3), c(1,2,3))

  17. 三、向量的算术运算 向量算术运算是对标量运算的扩展： 例4: > a<-seq(0,20,3) > 2*a 0 6 12 18 24 30 36 > a<-2*(0:2) > b<-1:3

  18. 四、向量的逻辑运算 S-Plus中有两个逻辑值：TRUE和FALSE： > 3==4 F 常用的逻辑运算符如表1.3：

  19. 向量的逻辑运算例： 例6: 假设price表示某一公司推出的所有产品价目表，将price中大于10的所有数据找出来： > price<-c(2,3,10,11,15) > large10<-price[price>10] [1] 11 15

  20. 第三节 复杂的数据结构 • 矩阵 • 数组 • 数据框架 • 列表

  21. 一、矩阵 1.定义矩阵： 例7：假定有国民经济数据data，其中显示了2003年中国、日本、韩国三个国家的国家生产总值GDP（单位：1012 US$），年末人口（单位：亿）及通货膨胀率（单位：100%）： > macroecno<-c(1.4,12.92,1.2,4.5,0.56,-0.8,10.88,2.91,1.2) > asia.data<-matrix(macroecno,nrow=3,ncol=3,byrow=T,dimnames) > asia.data [,1] [,2] [,3] [1,] 1.4 12.92 1.2 [2,] 4.5 0.56 -0.8 [3,] 0.4 0.5 1.7

  22. 例题 例7续:给数据指定列名和行名： > dimnames(asia.data) NULL > dim(asia.data) 3,3 > row.name<-c("P.R.China","Japan","KOREA") > col.name<-c("GDP","POP","INFLAT") > dimnames(asia.data)<-list(row.name,NULL) > asia.data [,1] [,2] [,3] P.R.China 1.4 12.92 1.2 Japan 4.5 0.56 -0.8 KOREA 0.4 0.5 1.7 > dimnames(asia.data)<-list(NULL,col.name)

  23. 例题（续） > asia.data GDP POP INFLAT [1] 1.4 12.92 1.2 [2] 4.5 0.56 -0.8 [3] 0.4 0.5 1.7 > dimnames(asia.data)<-list(row.name,col.name) > asia.data GDP POP INFLAT P.R.China 1.4 12.92 1.2 Japan 4.5 0.56 -0.8 KOREA 0.4 0.5 1.7 > dimnames(asia.data) [[1]]: [1] "P.R.China" "Japan" "KOREA" [[2]]: [1] "GDP" "POP" "INFLAT"

  24. 1、矩阵 2.矩阵元素的表示： 矩阵a中第i,j位置的元素表示为：a[i,j]，比如： > asia.data[2,1:2] GDP POP 4.5 0.56 例7续: > asia.data[2,] GDP POP INFLAT 4.5 0.56 -0.8 > asia.data["Japan","POP"]<-59#可以用行名或列名直接提取行或列向量 > asia.data["Japan","POP"] 59

  25. 1、矩阵 3.矩阵的运算： （1）元素对元素的加、减、乘、除法运算是向量的运算的确延拓。 （2）一个数与矩阵的运算相当于数与矩阵的每一个元素的运算。 （3）矩阵用%*%表示： > a [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 （4）> x<-c(2,1) > a%*%x [,1] [1,] 5 [2,] 8 > solve(a) [,1] [,2] [1,] -2 1.5 [2,] 1 -0.5 思考题4. 计算asia.data中的人均GDP.

  26. 1、矩阵 4.矩阵的合并: 增加若干列用cbind函数，增加若干行用rbind函数；求矩阵列数用cnol表示，求解矩阵行数用rnol表示: > a [,1] [,2] [1,] 1 3 [2,] 2 4 > addc<-c(5,6) > a<-cbind(a,addc) > a addc [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6 思考题5. 在asia.data中插入Australia 数据：GDP:0.53;POP:0.10;INFL:2.3.

  27. 二、数组 数组则是多维矩阵，生成数组与生成矩阵类似： > a<-array(1:24,c(3,4,2)) > a , , 1 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 4 7 10 [2,] 2 5 8 11 [3,] 3 6 9 12 , , 2 [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 13 16 19 22 [2,] 14 17 20 23 [3,] 15 18 21 24

  28. 2.数组的行列计算函数： apply(data,dim,function,...) 例1.7续：计算asia.data中GDP,POP,INFLAT的最小值： > apply(asia.data,2,min) GDP POP INFLAT 0.4 0.5 -0.8 例1.7续:求数组asia.data中的最小值所在的行和列： > col(a)[asia.data==min(asia.data)] > 3 > row(a)[asia.data==min(asia.data)] > 2 思考题6. 请输出asia.data中GDP最小值所在的行和列.

  29. 三、数据框架 数据框架可以理解为二维数据表，其中不同列具有不同的数据类型。 > asia.frame<-data.frame(asia.frame,IS.AS) > asia.frame GDP POP INFLAT IS.AS P.R.China 1.4 12.92 1.2 AS Japan 4.5 0.56 -0.8 AS KOREA 0.4 0.5 1.7 AS > apply(asia.data,2,max) GDP POP INFLAT 4.5 12.92 1.7

  30. 四、列表 列表是比数据框架更为松散的数据结构，列表可以将不同类型，不同长度的数据打包，而数据框架中要求被插入的数据长度和原来的长度是一致的。 > IS.AS<-c("P.R.China","Japan","KOREA") > list(asia.frame,country) [[1]]: GDP POP INFLAT IS.AS P.R.China 1.4 12.92 1.2 AS Japan 4.5 0.56 -0.8 AS KOREA 1.4 4.5 0.4 AS [[2]]: [1] "P.R.China" "Japan" "KOREA"

  31. 第四节 数据处理 1.从键盘输入数据: 例8: > x_scan( ) 1: 23 45 68 8 5: 34 7 7: > x [1] 23 45 68 8 34 7 2.读入矩阵： 例9: > matrix(scan("c:\\data\\wh.txt"),,3) V1 V2 V3 1 0.64 0.32 0 2 0.28 0.14 1 3 0.00 1.23 0

  32. 第四节 数据处理 3.读入数据框架: >a_read.table("c:\\data\\wh.txt",header=T) V1 V2 V3 1 0.64 0.32 0 2 0.28 0.14 1 3 0.00 1.23 0

  33. 第四节 数据处理 编写函数: 常用的函数控制命令及语法如下所示： • 控制结构：if (condition) {语句1} else {语句2} • 循环结构： • for (变量 in 序列) 语句 • while ( condition) 语句 • repeat (语句) • 跳出：break

  34. 举例 例11：计算1,2,…数列的连乘积，直到积大于105. \small\begin{verbatim} > n<-0 #iteration counter > times.so.far<-1 while (times.so.far<=10^5) { n <-n+1 times.so.far <-times.so.far*n }

  35. 常用统计函数 • dnorm(x): 计算标准正态分布点x处的密度值; • pnorm(x,2,1) : 计算均值为2，标准差为1的正态分布点x处的分布函数值P(X<x); • qnorm(p,3,2) :计算均值为3，标准差为2的正态分布p-分位数; • rnorm(n) : 产生标准正态分布伪随机数n个.

  36. 第五节 S-Plus图形功能 x <- 1:20 y <- x**3 plot(x,y) points(rev(x),y) lines(x,5432-0.5*y) points(x^0.5,y,pch=3) #add crosses points(x,8000-y,pch="$") #use a dollar symbol lines(x,y,lwd=4) # thick line lines(rev(x),y,lty=2) # dashed line plot(x,y,xlab="X Is Across",ylab="Y is Up") title("Titles are Tops") text(6,4000,"This goes anywhere")

  37. 作图：继续 y <- rt(200, df = 5) qqnorm(y) qqline(y, col = 2) x <- seq(-10, 10, length= 30) y <- x f <- function(x,y) { r <- sqrt(x^2+y^2); 10 * sin(r)/r } z <- outer(x, y, f) persp(x, y, z)

  38. 本章内容回顾 • 熟悉在S-Plus命令行中S-Plus基本数据处理 • 熟悉在S-Plus命令行中进行基本数据基本运算 • 编写简单的计算函数 • 绘制基本图形

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