補足資料ベクトル操作、R関数、グラフ

Data Analysis and Experimental Design
1
補足資料
ベクトル操作、R関数、グラフ
Data Analysis and Experimental Design
2
ベクトル要素のラベル付け

names属性を用いる
>
>
>
>
a
3
>
d
6
>
d
6
x <- 3:8
xn <- c(“a”,”b”,”c”,”d”,”e”,”f”)
names(x) <- xn #names属性の付与
x
b c d e f
4 5 6 7 8
x[4]
x[“d”]
#x[4]と同義
1
Data Analysis and Experimental Design
3
paste()

複数のベクトル間で要素を文字列として連結する
> paste(“no.”, 1:4)
[1] “no.1” “no.2” “no.3” “no.4”
> paste(“no”, 1:4, sep=“:”)
[1] “no:1” “no:2” “no:3” “no:4”
> #sep= 要素間のつなぎ記号の指定
> paste(“no:”, 1:4, collapse=“,”)
[1] “no: 1,no: 2,no: 3,no: 4”
> #collapse= 一つの文字列にまとめる
Data Analysis and Experimental Design
4
演算子





算術演算子
• 「+」、「-」、「*」、「/」、「%/%」、「%%」、「^」
比較演算子
• 「==」、「!=」、「>」、「<」、「>=」、「<=」
論理演算子
• 「!」、「&」、「|」、「&&」、「||」
特殊な演算子
• 「:」、「[]」
ヘルプで各演算子の一覧表示
> ?”+”
# +を含む算術演算子の一覧表示
2
Data Analysis and Experimental Design
5
組み込み関数

Rに用意されている関数
• 三角関数 sin、cos、tan、sinh、．．．
• 対数 log、log10、log2、exp
• ルート sqrt
• 絶対値 abs
• 四捨五入 round
• 丸め ceiling、floor、trunc、signif
• 正負判定 sign
Data Analysis and Experimental Design
6
R関数


独自の関数を定義する
関数名 <- function(引数) {...}
{}の中に、式、条件分岐、繰り返し等を用いて、関数
の中身を記述する
> ss <- function(x,y) {x^2+y^2}
> ss(2,5)
[1] 29
> thisis <- function(x)
+ {cat(“this is”, x, “¥n”)}
> thisis(“a pen”)
This is a pen
3
Data Analysis and Experimental Design
7
引数

仮引数引数省略の場合のデフォルト値
> thisis <- function(x)
+ {cat(“this is”, x, “¥n”)}
> thisis()
以下にエラー．．．
> thisis <- function(x=“a pen”)
+ {cat(“this is”, x, “¥n)}
> thisis() #仮引数が表示される
This is a pen
> thisis(“a dog”)
This is a dog
Data Analysis and Experimental Design
8
繰り返し



for (変数 in 式1) 式２
> wa = function(x) {
+ for (i in 1:4) print(x)}
> wa(2)
[1] 2
[1] 2
[1] 2
[1] 2
>
while (論理式) 式
repeat 式
4
Data Analysis and Experimental Design
9
条件分岐


if (論理式) 式
if (論理式) 式1 else 式2
switch (論理式
式1
式2
．．．
)
Data Analysis and Experimental Design
10
データの型（モード）
空オブジェクト【null】
NULL
論理数【logical】
TRUE, FALSE, T, F
実数【numeric】
1, -2.1, 3e5, pi
複素数【complex】
1i, 2+1i
文字列【character】
“a”, “PEN”
不定データ【logical】
NA
＊【】： Rにおける型名
5
Data Analysis and Experimental Design
11
NAとNaN



NA (Not Available) 欠損値
• 統計処理の対象となる要素が利用不能、あるい
は欠けているとき、ベクトルの中のその位置にNA
という特別な値を付値する
• NAの処理はNAとなる
NaN (Not a Number) 非数
• 数値で表すことができない数例： sqrt(-2)
• NaNの処理はNaNとなる
Inf 無限大
• 1/0はinf
Data Analysis and Experimental Design
12
plot()

グラフの作成
>
>
>
>
x <- seq(1,10,by=0.1)
plot(x, log(x))
plot(x,log(x),log=“x”)
plot(x,log(x),type=“l”)
6
Data Analysis and Experimental Design
13
グラフの保存

グラフを様々な画像形式で保存することが可能
• JPEG、pdf、postscript、metadata、…
> jpeg(file = “plotx.jpeg”) #プロット開始
> plot(x,log(x),log=“x”)
> dev.off()
#プロット終了
Null device
1
>
7

Download Report